共用方式為

Copilot for Data Warehouse 概觀

  • 發行項

適用於✅：Microsoft Fabric 的倉儲

Microsoft Copilot for Fabric 數據倉儲是一個 AI 助理，其設計目的是簡化數據倉儲工作。 Copilot 與 Fabric 倉儲無縫整合，提供智慧型深入解析，以協助您完成 T-SQL 探索中每個步驟。

Copilot for Data Warehouse 簡介

Copilot for Data Warehouse 利用資料表和檢視名稱、資料欄名稱、主索引鍵和外部索引鍵中繼資料來產生 T-SQL 程式碼。 Copilot for Data Warehouse 不會使用資料表中的資料來產生 T-SQL 建議。

Copilot for Warehouse 主要功能包括：

  • SQL 自然語言：要求 Copilot 使用簡單的自然語言問題來產生 SQL 查詢。
  • 程式碼完成：使用 AI 支援的程式碼完成來增強程式碼撰寫效率。
  • 快速動作：使用現成可用的動作來快速修正和說明 SQL 查詢。
  • Intelligent Insights：根據您的倉儲結構描述和中繼資料來接收智慧型建議和深入解析。

在 Fabric Warehouse 編輯器中，有三種可與 Copilot 互動的方式。

  • 聊天窗格：使用聊天窗格透過自然語言向 Copilot 提問。 Copilot 會根據詢問的問題，以產生的 SQL 查詢或自然語言回應。
  • 程式碼完成：開始在 SQL 查詢編輯器中撰寫 T-SQL，Copilot 會自動產生程式碼建議，以協助完成查詢。 按 Tab 鍵接受程式碼建議，或繼續輸入以忽略建議。
  • 快速動作：在 SQL 查詢編輯器的緞帶功能區中，修正和說明選項為快速動作。 醒目提示您選擇的 SQL 查詢，然後選取其中一個快速動作按鈕，以在查詢上執行選取的動作。
    • 說明：Copilot 可採用註解格式來提供 SQL 查詢和倉儲架構的自然語言說明。
    • 修正：出現錯誤訊息時，Copilot 可修正程式碼中的錯誤。 錯誤案例可能包括不正確/不受支援的 T-SQL 程式碼、錯誤的拼字等。 Copilot 還會提供註解，說明變更並建議 SQL 最佳做法。
    • 如何：針對網狀架構數據倉儲使用 Copilot 快速動作

有效地使用 Copilot

以下是使用 Copilot 最大化生產力的一些提示。

  • 製作提示時，請務必從您正在尋找的特定資訊清楚而簡潔的描述開始。
  • 自然語言到 SQL 轉換取決於表達資料表和資料行名稱。 如果您的資料表和資料行缺乏表達性和描述性，則 Copilot 可能無法建構有意義的查詢。
  • 使用適用於資料倉儲的資料表和檢視名稱、資料行名稱、主索引鍵和外部索引鍵的自然語言。 此內容可協助 Copilot 產生精確的查詢。 盡可能明確地指定要查看的資料行、彙總和任何篩選準則。 根據結構描述內容，Copilot 應該能夠更正錯字或了解內容。
  • 在倉儲的模型檢視中建立關聯性，以提高所產生 SQL 查詢中 JOIN 陳述式的正確性。
  • 使用程式碼完成時，使用 -- 在查詢頂端留下註解，以協助引導 Copilot 了解您嘗試撰寫的查詢相關內容。
  • 避免提示中模棱兩可或過於複雜的語言。 簡化問題，同時保持其清晰性。 此編輯可確保 Copilot 能夠有效地將其轉譯為有意義的 T-SQL 查詢，以從關聯資料表和檢視擷取所需的資料。
  • 目前，自然語言到 SQL 轉換支援英文到 T-SQL 轉換。
  • 下列範例提示是清楚、具體且量身打造屬性的結構描述和資料倉儲，讓 Copilot 更容易產生準確的 T-SQL 查詢：
    • Show me all properties that sold last year
    • Count all the products, group by each category
    • Show all agents who sell properties in California
    • Show agents who have listed more than two properties for sale
    • Show the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank

啟用 Copilot

對於如何負責任地使用 Copilot，我應該知道哪些做法？

Microsoft 致力於確保 AI 系統在 AI 準則和負責任 AI 標準引導下運作。 這些準則包括協助客戶有效地使用這些系統，並符合其預定用途。 我們實作負責任 AI 的方法不斷演進，以主動解決新產生的問題。

Fabric 中的 Copilot 功能專為符合負責任 AI 標準而建置，這意味著由多領域團隊審查其是否有潛在危害，然後經過最佳化以納入這些危害的風險降低策略。

如需詳細資訊，請參閱適用於資料倉儲的 Copilot 的隱私權、安全性和負責任使用 (預覽版)。

Copilot for Data Warehouse 的限制

以下列出了 Copilot for Data Warehouse 目前的限制：

  • Copilot 不了解先前的輸入，而且無法在使用者透過使用者介面或聊天窗格撰寫時提交變更之後復原變更。 例如，您無法要求 Copilot「復原我最後 5 個輸入」。不過，使用者仍然可以使用現有的使用者介面選項，來刪除不必要的變更或查詢。
  • Copilot 無法變更現有的 SQL 查詢。 例如，如果您要求 Copilot 編輯現有查詢的特定部分，它將無法運作。
  • 當意圖是評估資料時，Copilot 可能會產生不準確的結果。 Copilot 只能存取倉儲結構描述，其中沒有任何資料。
  • Copilot 回應可能包含不準確的或低品質內容，因此，請務必先審查輸出，再在您的工作中使用這些輸出。
  • 能夠有意義地評估內容正確性和適當性的人員，應審查這些輸出。

相關內容