Översikt över chattmagi i Microsoft Fabric-notebook-filer (förhandsversion)
Viktig
Den här funktionen finns i förhandsversion.
Python-biblioteket Chat-magics förbättrar ditt arbetsflöde för datavetenskap och teknik i Microsoft Fabric-notebook-filer. Den integreras sömlöst med Fabric-miljön och gör det möjligt att köra specialiserade IPython-magiska kommandon i en notebook-cell för att tillhandahålla realtidsutdata. IPython-magiska kommandon och mer bakgrund om användning finns här: https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#.
Not
- Administratören måste aktivera klientväxeln innan du börjar använda Copilot. Mer information finns i artikeln Copilot klientinställningar.
- Din F64- eller P1-kapacitet måste vara i en av de regioner som anges i den här artikeln, Tillgänglighet för Fabric-regioner.
- Om din klientorganisation eller kapacitet ligger utanför USA eller Frankrike inaktiveras Copilot som standard såvida inte infrastrukturadministratören aktiverar data som skickas till Azure OpenAI kan bearbetas utanför klientorganisationens geografiska region, efterlevnadsgräns eller nationella molninstans klientinställning i infrastrukturadministrationsportalen.
- Copilot i Microsoft Fabric stöds inte på utvärderings-SKU:er. Endast betalda SKU:er (F64 eller högre eller P1 eller högre) stöds.
- Copilot i Fabric lanseras för närvarande i offentlig förhandsversion och förväntas vara tillgängligt för alla kunder i slutet av mars 2024.
- Mer information finns i artikeln Översikt över Copilot i Fabric och Power BI.
Chatt-magins kapaciteter
Omedelbar fråge- och kodgenerering
Med kommandot %%chat
kan du ställa frågor om anteckningsbokens tillstånd.
%%code
möjliggör kodgenerering för datamanipulering eller visualisering.
Beskrivningar av dataram
Kommandot %describe
innehåller sammanfattningar och beskrivningar av inlästa dataramar. Detta förenklar datautforskningsfasen.
Kommentera och felsöka
Kommandona %%add_comments
och %%fix_errors
hjälper dig att lägga till kommentarer i koden respektive åtgärda fel. På så sätt blir anteckningsboken mer läsbar och felfri.
Sekretesskontroller
Chat-magics erbjuder också detaljerade sekretessinställningar som gör att du kan styra vilka data som delas med Azure OpenAI-tjänsten. Kommandona %set_sharing_level
och %configure_privacy_settings
tillhandahåller till exempel den här funktionen.
Hur kan chattmagi hjälpa dig?
Chat-magics förbättrar produktiviteten och arbetsflödet i Microsoft Fabric NotebooksDet påskyndar datautforskning, förenklar notebook-navigering och förbättrar kodkvaliteten. Den anpassas till flerspråkiga kodmiljöer och prioriterar datasekretess och säkerhet. Med kognitiva belastningsminskningar kan du fokusera närmare på problemlösning. Oavsett om du är dataexpert, datatekniker eller affärsanalytiker integrerar Chat-magics sömlöst robusta Azure OpenAI-funktioner på företagsnivå direkt i dina notebook-filer. Detta gör det till ett oumbärligt verktyg för effektiva och strömlinjeformade datavetenskaps- och ingenjörsuppgifter.
Kom igång med Chat-magics
- Öppna en ny eller befintlig Microsoft Fabric-anteckningsbok.
- Välj knappen Copilot i notebook-menyfliksområdet för att mata ut initieringskoden Chat-magics i en ny notebook-cell.
- Kör cellen när den har placerats överst i din notebook.
Verifiera installationen av Chat-magics
- Skapa en ny cell i anteckningsboken och kör kommandot
%chat_magics
för att visa hjälpmeddelandet. Det här steget verifierar korrekt installation av chattmagi.
Introduktion till grundläggande kommandon: %%chat och %%code
Använda %%chat (Cell Magic)
- Skapa en ny cell i anteckningsboken.
- Skriv
%%chat
överst i cellen. - Ange din fråga eller instruktion under kommandot
%%chat
– till exempel Vilka variabler definieras för närvarande? - Kör cellen, för att se Chat-magics respons.
Använda %%code (Cell Magic)
- Skapa en ny cell i anteckningsboken.
- Skriv
%%code
överst i cellen. - Under detta anger du den kodåtgärd som du vill ha, till exempel Läsa in my_data.csv i en Pandas-dataram.
- Kör cellen och granska det genererade kodfragmentet.
Anpassa inställningar för utdata och språk
- Använd kommandot %set_output för att ändra standardvärdet för hur magiska kommandon ger utdata. Alternativen visas genom att köra %set_output?
- Välj var du vill placera den genererade koden, från alternativ som
- aktuell cell
- ny cell
- cellutdata
- till en variabel
Avancerade kommandon för dataåtgärder
%describe, %%add_kommentarer och %%fix_fel
- Använd %describe DataFrameName- i en ny cell för att få en översikt över en specifik dataram.
- Om du vill lägga till kommentarer i en kodcell för bättre läsbarhet skriver du %%add_comments överst i cellen som du vill kommentera och sedan köra. Kontrollera att koden är korrekt
- För att åtgärda kodfel skriver du %%fix_errors överst i cellen som innehöll ett fel och kör det.
Sekretess- och säkerhetsinställningar
- Som standard delar sekretesskonfigurationen tidigare meddelanden som skickats till och från Language Learning Model (LLM). Den delar dock inte cellinnehåll, utdata eller scheman eller exempeldata från datakällor.
- Använd
%set_sharing_level
i en ny cell för att justera data som delas med AI-processorn. - Mer detaljerade sekretessinställningar finns i
%configure_privacy_settings
.
Kontext- och fokuskommandon
Använda %pin, %new_task och andra kontextkommandon
- Använd
%pin DataFrameName
för att hjälpa AI:n att fokusera på specifika dataramar. - Om du vill rensa AI:n för att fokusera på en ny uppgift i anteckningsboken skriver du %new_task följt av en uppgift som du håller på att utföra. Detta rensar körningshistoriken som andrepiloten känner till fram till nu och kan göra framtida svar mer relevanta.