สร้างทักษะ AI (ตัวอย่าง)
คุณพร้อมสําหรับการสนทนาเกี่ยวกับข้อมูลของคุณหรือไม่ คุณสามารถสร้างประสบการณ์การใช้งาน AI ด้วยทักษะ AI บน Microsoft Fabric เพื่อตอบคําถามผ่านเลคเฮ้าส์และตารางคลังสินค้าของคุณ เทคนิคนี้ลดอุปสรรคสําหรับผู้อื่นในการตอบคําถามข้อมูลของพวกเขาเนื่องจากเพื่อนร่วมงานของคุณสามารถถามคําถามของพวกเขาเป็นภาษาอังกฤษและรับคําตอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
สำคัญ
คุณลักษณะนี้อยู่ในตัวอย่าง
ข้อกำหนดเบื้องต้น
- จ่าย F64 หรือสูงกว่าทรัพยากรความจุผ้า
- เปิดใช้งานสวิตช์ ผู้เช่าทักษะ AI
- เปิดใช้งานสวิตช์ ผู้เช่า Copilot
- เปิดใช้งานการแบ่งปันข้อมูลข้ามภูมิศาสตร์สําหรับ AI หากมีความเกี่ยวข้อง
- คลังสินค้าหรือบ้านทะเลสาบที่มีข้อมูล
สร้างและกําหนดค่าทักษะ AI
การสร้างและการกําหนดค่าทักษะ AI เกี่ยวกับ Fabric เกี่ยวข้องกับขั้นตอนเหล่านี้:
- สร้างทักษะ AI ใหม่
- เลือกข้อมูลของคุณ
- ถามคําถาม
- แสดงตัวอย่าง
- ให้คําแนะนํา
กระบวนการนี้ตรงไปตรงมาและคุณสามารถเริ่มทดสอบทรัพยากรทักษะ AI ได้ในไม่กี่นาที
สร้างทักษะ AI ใหม่
เช่นเดียวกับกระบวนการสร้างรายการ Fabric มาตรฐานอื่น ๆ คุณสามารถสร้างทักษะ AI ใหม่ได้จากหน้าแรกของ Fabric Data Science โดยการเลือกตัวเลือกพื้นที่ทํางาน ใหม่ หรือโดยใช้ Create Hub คุณต้องใส่ชื่อ ดังที่แสดงในภาพหน้าจอนี้:
เลือกข้อมูลของคุณ
หลังจากที่คุณสร้างทักษะ AI แล้ว ให้คุณเลือกแหล่งข้อมูล สามารถเป็นได้ทั้งคลังข้อมูลหรือเลคเฮ้าส์ บนหน้าจอถัดไป เลือกคลังหรือเลคเฮ้าส์ จากนั้นเลือก เชื่อมต่อ
บานหน้าต่างด้านซ้ายจะเติมข้อมูลด้วยตารางที่พร้อมใช้งานในแหล่งข้อมูลที่เลือก ใช้ช่องทําเครื่องหมายเพื่อทําให้ตารางพร้อมใช้งานหรือไม่พร้อมใช้งานสําหรับ AI คุณต้องเลือกอย่างน้อยหนึ่งตารางก่อนที่คุณจะสามารถถามทักษะ AI ของคุณ
หมายเหตุ
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ใช้ชื่อคอลัมน์ที่เป็นคําอธิบาย แทนที่จะใช้ชื่อคอลัมน์ เช่น C1 หรือ ActCuให้ใช้ ActiveCustomer หรือIsCustomerActive การใช้ชื่อที่เป็นคําอธิบายเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการคิวรีที่เชื่อถือได้มากขึ้นจาก AI
ใช้บันทึกย่อสําหรับแบบจําลองในแผงการกําหนดค่า UI หากทักษะ AI สร้างคิวรี่ T-SQL ที่ไม่ถูกต้อง คุณสามารถแจ้งคําแนะนําไปยังแบบจําลองในภาษาอังกฤษธรรมดาเพื่อปรับปรุงการสืบค้นในอนาคต ระบบจะใช้คําแนะนําเหล่านี้กับทุกคิวรี คําแนะนําที่สั้นและโดยตรงใช้งานได้ดีที่สุด
ถามคำถาม
หลังจากที่คุณเลือกข้อมูลแล้ว คุณสามารถเริ่มถามคําถามได้ ระบบจะจัดการคําถามที่คิวรีเดียวสามารถตอบได้ ดังที่แสดงในภาพหน้าจอนี้:
คําถามเช่นตัวอย่างต่อไปนี้ควรทํางาน:
- "ยอดขายรวมของเราในแคลิฟอร์เนียในปี 2023 เป็นอย่างไรบ้าง"
- "รายการที่แพงที่สุดที่ไม่เคยถูกขายมีอะไรบ้าง"
คําถามเหล่านี้อยู่นอกขอบเขต:
- "ทําไมโรงงานของเราจึงลดลงในไตรมาสที่ 2 ปี 2024"
- "สาเหตุที่แท้จริงของการดีดขึ้นของยอดขายของเราคืออะไร"
เมื่อคุณถามคําถาม ระบบจะใช้ข้อมูลประจําตัวของคุณเพื่อดึงข้อมูล Schema ตามคําถาม ระบบใช้ข้อมูลที่คุณให้ (ดูส่วน "ระบุตัวอย่าง" และ "ให้คําแนะนํา") และ schema เพื่อสร้างพร้อมท์ พร้อมท์นี้คือข้อความที่ส่งไปยัง AI ซึ่งสร้างคิวรี SQL หลายรายการ
หลังจากสร้างคิวรี SQL แล้ว ให้ศึกษาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาคิวรีเฉพาะข้อมูลเท่านั้น นอกจากนี้ ให้ตรวจสอบว่าไม่ได้สร้าง อัปเดต ลบ หรือเปลี่ยนแปลงข้อมูลของคุณด้วยวิธีใดก็ตาม จากนั้นให้แยกผู้สมัครคิวรีที่ดีที่สุดออกจากรายการคิวรีที่สร้างขึ้น ทําการซ่อมแซมพื้นฐานที่จําเป็นในคิวรีที่ดีที่สุดที่สร้างโดย AI สุดท้าย ด้วยข้อมูลประจําตัวของคุณ ให้เปิดคิวรีอีกครั้งและส่งผลลัพธ์ที่ตั้งค่าให้กับคุณ
เปลี่ยนแหล่งข้อมูล
เมื่อต้องการสลับไปยังเลคเฮ้าส์หรือคลังอื่น ให้เลือกลูกศรใกล้กับด้านบนของ บานหน้าต่าง Explorer ดังที่แสดงในภาพหน้าจอนี้:
แสดงตัวอย่าง
ใน Fabric คุณสามารถกําหนดค่าทักษะ AI เพื่อให้ AI ตอบคําถามของคุณตามที่คุณคาดหวัง เทคนิคหนึ่งคือการแสดงตัวอย่างให้กับ AI ใน AI ที่สร้างสรรค์ เทคนิคนี้เรียกว่า การเรียนรู้แบบถ่ายภาพน้อย ที่นี่คุณให้การเข้าถึง AI เพื่อคิวรีหรือคู่คําถาม ในครั้งถัดไปที่คุณถามคําถาม AI จะค้นหาคําถามที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในชุดคําถามที่คุณให้ไว้ คําถามเหล่านี้ พร้อมกับคิวรี SQL ที่สอดคล้องกันที่คุณให้ไว้ ให้พื้นหลังกับ AI ในขณะที่สร้าง SQL
หากคุณพบว่า AI ไม่ได้สร้างคิวรีที่ถูกต้อง คุณสามารถแสดงตัวอย่างเพิ่มเติมได้
หากต้องการแสดงตัวอย่าง คุณสามารถเลือกปุ่มแก้ไขภายใต้ ตัวอย่างคิวรี SQL ทางด้านขวา ดังที่แสดงในภาพหน้าจอนี้:
ให้คําแนะนํา
นอกจากนี้คุณยังสามารถคัดท้าย AI ด้วยคําแนะนําได้ คุณสามารถให้คําแนะนําเหล่านี้ในกล่องข้อความบันทึกย่อสําหรับแบบจําลอง ที่นี่คุณสามารถเขียนคําแนะนําเป็นภาษาอังกฤษ AI ใช้คําแนะนําเหล่านั้นเมื่อสร้าง SQL
หากคุณพบว่า AI เข้าใจผิดคําหรือคําย่ออย่างสม่ําเสมอคุณสามารถระบุคําจํากัดความของคําศัพท์ในส่วนนี้ดังที่แสดงในภาพหน้าจอนี้:
