Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование Copilot для аналитики Real-Time
В этой статье вы узнаете, как работает Copilot для аналитики Real-Time, как она защищает бизнес-данные и соответствует требованиям к конфиденциальности, а также о том, как использовать генерированный ИИ ответственно. Общие сведения об этих разделах для Copilot в Fabric см. в разделе Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование Copilot.
Эта функция использует возможности OpenAI для простого перевода запросов естественного языка в язык запросов Kusto (KQL), специализированный язык для запроса больших наборов данных. В сущности, он выступает в качестве моста между повседневным языком пользователей и техническими недостатками KQL, устраняя барьеры внедрения для пользователей, незнакомых с языком. Используя расширенное распознавание речи OpenAI, эта функция позволяет пользователям отправлять бизнес-вопросы в знакомом, естественном языке, который затем преобразуется в запросы KQL.
Copilot ускоряет производительность, упрощая процесс создания запросов, но также обеспечивает удобный и эффективный подход к анализу данных.
Copilot для предполагаемого использования аналитики Real-Time
Kusto Copilot ускоряет процесс исследования данных для ученых и аналитиков, переводя бизнес-вопросы на естественном языке в запросы KQL, основываясь на основной схеме и именах столбцов набора данных.
Что может Copilot для аналитики Real-Time?
Kusto Copilot работает на основе моделей создания ИИ, разработанных OpenAI и Корпорацией Майкрософт. В частности, он использует API встраивания и завершения OpenAI для построения подсказок на естественном языке и создания запросов KQL.
Использование данных Copilot для аналитики Real-Time
Copilot для аналитики Real-Time имеет доступ к данным, доступным для пользователя Copilot, например схемы базы данных, определяемых пользователем функций и выборки данных подключенной базы данных. Copilot ссылается на ту базу данных, которая в данный момент подключена к запросу KQL. Copilot не сохраняет данные.
Оценка Copilot для интеллекта Real-Time
- После тщательного периода исследования, в котором были проверены несколько конфигураций и методов, метод интеграции OpenAI был проверен для создания запросов KQL с высокой точностью. Copilot не запускает автоматически созданный запрос KQL, и пользователям рекомендуется выполнять запросы по своему усмотрению.
- Kusto Copilot не запускает автоматически созданный запрос KQL, и пользователям рекомендуется выполнять запросы по своему усмотрению.
Ограничения Copilot для искусственного интеллекта Real-Time
- Сложные и длинные входные данные пользователя могут быть неправильно поняты Copilot, что может привести к неточным или вводящим в заблуждение предлагаемым запросам KQL.
- Входные данные пользователя, которые направляются к сущностям базы данных, которые не являются таблицами KQL или материализованными представлениями (например, функцией KQL), могут привести к потенциально неточным или вводящим в заблуждение предлагаемым запросам KQL.
- Более 10 000 одновременных пользователей в организации, скорее всего, приведет к сбою или значительному ухудшению производительности.
- Перед выполнением запроса KQL пользователь должен проверить его, чтобы предотвратить небезопасное выполнение.
Советы по работе с Copilot для аналитики Real-Time
- Мы рекомендуем предоставить подробные и соответствующие запросы естественного языка. Кроме того, следует предоставить краткие и простые инструкции для Копилота, чтобы избежать неточных или вводящих в заблуждение рекомендуемых запросов KQL. Также следует ограничить вопросы базами данных, которые являются таблицами KQL или материализованными представлениями.
- Например, если вы запрашиваете конкретный столбец, укажите имя столбца и тип содержащихся в нем данных. Если вы хотите использовать определенные операторы или функции, это также поможет. Чем больше информации вы предоставляете, тем более качественным будет ответ Copilot.