Microsoft Fabric 中 Fabric 数据科学的新增功能和计划
重要
发布计划描述了可能或可能尚未发布的功能。 交付时间线和投影功能可能会更改或未交付。 有关详细信息，请参阅Microsoft策略。
Fabric 数据科学为数据科学家提供端到端工作流，用于生成机器学习模型，从探索到模型评分。 从数据浏览的角度来看，数据科学家可以在笔记本中使用 R 和 Python，以及 Data Wrangler 等内置工具进行轻松分析。 用户可以跟踪和比较其模型试验，并使用 MLFlow 运行。 他们可以将工作区中性能最佳的模型保存为新的模型项，并轻松将 Predict 用于大规模批量评分。 Fabric 中的数据科学与堆栈的其余部分深度集成，这意味着无缝地在 Lakehouse 中为数据评分，将预测写回 OneLake，并使用 Direct Lake 模式在报表中可视化数据。
投资领域
| 功能 | 预计发布时间线 |
|---|---|
| 用于 LLM 驱动的文本扩充和转换的 AI 函数 [公共预览版] | 2024 年第 4 季度 |
| 低代码 AutoML | 2024 年第 4 季度 |
| AI 技能与 Azure AI Foundry 集成 | 2025 年第 1 季度 |
| 语义模型作为 AI 技能的新数据源 | 2025 年第 1 季度 |
| KQL 数据库作为 AI 技能中的新数据源 | 2025 年第 1 季度 |
| AI 技能成为对话式 AI 代理 | 2025 年第 1 季度 |
| Data Wrangler 中的低代码 AI 支持的操作 [公共预览版] | 2025 年第 1 季度 |
| copilot for 数据科学/数据工程师 参考结构文档 | 2025 年第 1 季度 |
| 机器学习模型的实时终结点 [公共预览版] | 2025 年第 2 季度 |
用于 LLM 驱动的文本扩充和转换的 AI 函数 [公共预览版]
估计发布时间线：2024 年第 4 季度
发布类型：公共预览版
Fabric 中的 AI 函数允许笔记本用户无缝执行文本摘要、翻译、分类、情绪分析、语法更正等任务，为常见扩充提供简化的 API，并让用户更轻松地使用更少的代码行应用它们。 这些函数最初将在 pandas 数据帧的基础上提供，并最终通过 Spark、SQL 和其他跨 Fabric 编程图面提供。
低代码 AutoML
估计发布时间线：2024 年第 4 季度
发布类型：公共预览版
我们的低代码 AutoML 工具使数据科学家和分析师能够轻松创建机器学习模型，而无需进行广泛的编码。 通过直观的分步向导，用户可以直接从用户界面配置和启动 AutoML 试用版。
AI 技能与 Azure AI Foundry 集成
估计发布时间线：2025 年第 1 季度
发布类型：公共预览版
借助 Azure AI Foundry 中的 Fabric AI 技能集成，Fabric AI 技能将成为 Microsoft azure AI Foundry 中代理服务的知识源。 这使代理能够使用 Fabric 作为数据中心，利用 Fabric 中提供的见解准确高效地回答用户查询。 通过连接到 Fabric AI 技能，代理可以直接从 Fabric 检索数据见解，使使用者能够通过 Azure AI Foundry 中的 AI 应用程序无缝地与其 Fabric 数据进行交互和分析。
语义模型作为 AI 技能的新数据源
估计发布时间线：2025 年第 1 季度
发布类型：公共预览版
此功能允许用户使用自然语言在 Fabric 中查询其 Power BI 语义模型，同时接收简洁的答案和相应的 DAX 查询。 用户可以提问“过去 12 个月的总销售额是多少？” 并不仅获取结果，而且还获取用于透明度和重用的基础 DAX 查询。 将来，用户还应能够提供几个示例（示例问题）来指导 AI 技能，该语义模型是回答这些问题的最佳工具。 此方法使所有数据见解更易于所有用户访问，同时为高级用户提供更高的分析和透明度。
KQL 数据库作为 AI 技能中的新数据源
估计发布时间线：2025 年第 1 季度
发布类型：公共预览版
此功能允许用户使用自然语言在 Fabric 中查询其 Kusto 数据库，同时接收简洁的答案和相应的 KQL （Kusto 查询语言） 查询。 用户可以提问“上周登录总数是多少？” 并不仅获取结果，而且还获取基础 KQL 查询，以便实现透明度和重用。 为了提高准确性，用户可以提供几个示例-示例问题与预期答案。 该系统支持迭代查询，使用户能够优化其问题或更新笔记以获取更精确的输出，使数据分析更易于访问，同时为高级用户提供更大的控制能力。
AI 技能成为对话式 AI 代理
估计发布时间线：2025 年第 1 季度
发布类型：公共预览版
AI 技能现在是对话，使用户能够轻松进行自然、来回的对话来探索和理解其数据。 通过此增强功能，用户可以提出后续问题、优化查询并接收动态见解，使数据探索更加直观和交互。
Data Wrangler 中的低代码 AI 支持的操作 [公共预览版]
估计发布时间线：2025 年第 1 季度
发布类型：公共预览版
Data Wrangler 中由 AI 提供支持的新操作套件将允许用户使用自然语言描述代码转换并生成相应的 Python;将自定义 Python 代码转换为 PySpark 代码;并在单击时应用 SynapseML 转换，例如文本翻译和情绪分析。
copilot for 数据科学/数据工程师 参考结构文档
估计发布时间线：2025 年第 1 季度
发布类型：公共预览版
我们很高兴地宣布 Fabric Copilot 中的新功能，以便数据科学和数据工程师。 Copilot 现在可以访问 Fabric 文档并在回复中引用它，从而为用户提供其工作流中的相关信息。
主要亮点：
- 无缝集成：DS/DE 中的 Copilot 现在与 Fabric 文档集成，无需离开工作区即可提供上下文帮助和详细信息。
- 提高工作效率：通过引用 Fabric 文档，DS/DE 中的 Copilot 可帮助用户快速找到答案，减少搜索时间和提高工作效率。
- 上下文帮助：DS/DE 中的 Copilot 提供了精确的文档参考来支持数据分析、可视化和工程任务。
Fabric Copilot 中用于数据科学和数据工程师的新功能使用户能够在需要时获得所需的信息。
机器学习模型的实时终结点 [公共预览版]
估计发布时间线：2025 年第 2 季度
发布类型：公共预览版
除了使用 PREDICT 进行批量评分的现有功能外，Fabric 还允许数据科学家使用自动配置的、可缩放的安全联机终结点从任何已注册的 ML 模型提供实时预测。 可以从其他 Fabric 引擎或外部应用调用这些终结点，使用户能够部署其模型以实现广泛的可靠消耗。