即時智慧的 Copilot 隱私權、安全性和負責任的使用
在本文中，了解即時智慧的運作方式Copilot、其如何保護您的商務數據，並遵守隱私權需求，以及如何負責任地使用產生的 AI。 如需 Fabric 中這些主題 Copilot 的概觀，請參閱 隱私權 Copilot、安全性和負責任用途。
這項功能利用 OpenAI 的強大功能，將自然語言查詢順暢地翻譯成 Kusto 查詢語言 （KQL），這是查詢大型數據集的特殊語言。 基本上，它可作為使用者日常語言與 KQL 技術複雜問題之間的橋樑，為不熟悉該語言的使用者消除採用障礙。 藉由利用 OpenAI 的進階語言理解，此功能可支援使用者以熟悉的自然語言格式提交商務詢問問題，然後轉換成 KQL 查詢。
Copilot 透過簡化查詢建立流程提升生產力，還提供了方便使用且有效率的資料分析方法。
Copilot 適用於預定使用的即時智慧
Kusto Copilot 會根據基礎數據集數據行名稱/架構，將自然語言商務問題翻譯成 KQL 查詢，藉此加速數據科學家和分析師的數據探索程式。
即時智慧可以 Copilot 做什麼？
Kusto Copilot 是由 OpenAI 和 Microsoft 所開發的生成式 AI 模型提供。 具體而言，它會使用 OpenAI 的內嵌和完成 API 來建置自然語言提示，併產生 KQL 查詢。
適用於即時智慧的 Copilot 的資料使用
適用於即時智慧的 Copilot 可以存取 Copilot 使用者可存取的資料，例如資料庫結構描述、使用者定義的函式，以及連線資料庫的資料取樣。 Copilot 指的是目前連線到 KQL 查詢集的任意資料庫。 Copilot 不會儲存任何資料。
適用於即時智慧的 Copilot 的評估
- 徹底研究期間已測試多種設定和方法，在此之後，OpenAI 整合方法已證明會產生最高正確性的 KQL 查詢。 Copilot 不會自動執行產生的 KQL 查詢，建議使用者自行判斷是否執行查詢。
- Kusto Copilot 不會自動執行產生的任何 KQL 查詢，建議使用者自行判斷是否執行查詢。
適用於即時智慧的 Copilot 的限制
- 複雜且冗長的使用者輸入可能會被 Copilot 誤解，導致可能不正確或造成誤導的建議 KQL 查詢。
- 使用者輸入如果導向至不是 KQL 資料表或具體化檢視的資料庫實體 (例如，KQL 函式)，可能會導致可能不正確或造成誤導的建議 KQL 查詢。
- 組織內有超過 10,000 名並行使用者很可能會失敗或導致發生重大效能影響。
- 使用者應該先驗證再執行 KQL 查詢，以防止不安全的 KQL 查詢執行。
使用適用於即時智慧的 Copilot 的秘訣
- 建議您提供詳細的相關自然語言查詢。 此外，您應該提供簡潔且簡單的要求給 copilot ，以避免不正確或誤導建議的 KQL 查詢。 您也應該將問題限制為 KQL 資料表或具體化檢視的資料庫。
- 例如，如果您要詢問特定資料行的相關信息，請提供資料行名稱和它所包含的資料類型。 如果您想要使用特定運算子或函式，這也會有所幫助。 您提供的資訊越多，Copilot 的答案就越好。