Microsoft Fabric 中網狀架構 資料科學 的新功能和規劃
重要
發行方案描述可能或可能尚未發行的功能。 傳遞時程表和投影功能可能會變更或可能不會出貨。 如需詳細資訊，請參閱Microsoft原則。
網狀架構 資料科學 為數據科學家提供端對端工作流程，以建置其機器學習模型，從探索到模型評分。 從數據探索的觀點來看，數據科學家可以在筆記本中使用 R 和 Python，以及數據 Wrangler 等內建工具，以便輕鬆分析。 用戶可以追蹤和比較其模型實驗，並使用 MLFlow 執行。 他們可以將工作區中效能最佳的模型儲存為新的模型專案，並輕鬆地大規模使用 Predict 進行批次評分。 Fabric 中的數據科學會與堆疊的其餘部分緊密整合，這表示在 Lakehouse 中為數據評分、將預測寫回 OneLake，以及使用 Direct Lake 模式將報表中的數據可視化。
投資領域
| 功能 | 預估發行時間表 |
|---|---|
| 適用於 LLM 的 AI 函式文字擴充和轉換 [公開預覽] | Q4 2024 |
| 低程式代碼 AutoML | Q4 2024 |
| AI 技能與 Azure AI Foundry 整合 | Q1 2025 |
| 語意模型作為 AI 技能的新數據源 | Q1 2025 |
| KQL 資料庫作為 AI 技能中的新數據源 | Q1 2025 |
| AI 技能成為交談式 AI 代理程式 | Q1 2025 |
| Data Wrangler 中的低程式代碼 AI 支援的作業 [公開預覽] | Q1 2025 |
| 適用於 資料科學/資料工程師 參考網狀架構檔的 Copilot | Q1 2025 |
| 機器學習 模型的即時端點 [公開預覽] | Q2 2025 |
適用於 LLM 的 AI 函式文字擴充和轉換 [公開預覽]
預估發行時程表：Q4 2024
版本類型：公開預覽
Fabric 中的 AI 函式可讓筆記本用戶順暢地執行文字摘要、翻譯、分類、情感分析、文法修正等工作，為常見的擴充提供簡化的 API，讓使用者更容易使用較少的程式代碼行來套用它們。 函式一開始會在 pandas DataFrame 之上提供，最後可透過 Spark、SQL 和其他跨網狀架構的程式設計介面取得。
低程式代碼 AutoML
預估發行時程表：Q4 2024
版本類型：公開預覽
我們的低程式代碼 AutoML 工具可讓數據科學家和分析師輕鬆建立機器學習模型，而不需要大量編碼。 透過直覺式逐步精靈，用戶可以直接從使用者介面設定及啟動 AutoML 試用版。
AI 技能與 Azure AI Foundry 整合
預估發行時程表：2025 年第 1 季
版本類型：公開預覽
透過 Azure AI Foundry 中的 Fabric AI 技能整合，Fabric AI 技能將作為 Azure AI Foundry Microsoft Agent Service 的知識來源。 這可讓代理程式使用 Fabric 作為數據中樞，並利用 Fabric 內可用的深入解析，正確且有效率地回應用戶查詢。 藉由連線到 Fabric AI 技能，代理程式可以直接從 Fabric 擷取數據深入解析，讓取用者能夠透過 Azure AI Foundry 中的 AI 應用程式順暢地互動和分析其 Fabric 數據。
語意模型作為 AI 技能的新數據源
預估發行時程表：2025 年第 1 季
版本類型：公開預覽
此功能可讓使用者使用自然語言查詢其Power BI語意模型，同時接收簡潔的答案和對應的DAX查詢。 用戶可以詢問「過去 12 個月的總銷售額為何？」 之類的問題？ 和 不僅會取得結果，而且會取得透明度和重複使用的基礎 DAX 查詢。 未來，使用者也應該能夠提供一些範例，例如範例問題-引導 AI 技能，語意模型是回答這些問題的最佳工具。 這種方法可讓所有使用者更容易存取數據深入解析，同時為進階使用者提供更高的分析控制權和透明度。
KQL 資料庫作為 AI 技能中的新數據源
預估發行時程表：2025 年第 1 季
版本類型：公開預覽
此功能可讓使用者使用自然語言在 Fabric 中查詢其 Kusto 資料庫，同時接收簡潔的答案和對應的 KQL （Kusto 查詢語言） 查詢。 用戶可以詢問「上周登入總數為何？」 之類的問題？ 和 不僅會取得結果，也會取得基礎 KQL 查詢的透明度和重複使用。 為了增強精確度，使用者可以提供少量的範例範例，並提供預期答案的範例問題。 系統支援反覆查詢，讓用戶能夠精簡其問題或更新筆記，以取得更精確的輸出，讓數據分析更容易存取，同時讓進階用戶擁有更大的控制權。
AI 技能成為交談式 AI 代理程式
預估發行時程表：2025 年第 1 季
版本類型：公開預覽
AI 技能現在是交談式，可讓用戶輕鬆進行自然、來回的對話，以探索及瞭解其數據。 這項增強功能可讓使用者詢問後續問題、精簡查詢，以及接收動態深入解析，讓數據探索更具直覺性和互動性。
Data Wrangler 中的低程式代碼 AI 支援的作業 [公開預覽]
預估發行時程表：2025 年第 1 季
版本類型：公開預覽
Data Wrangler 中 AI 支援的全新作業套件可讓使用者使用自然語言描述程式碼轉換，併產生對應的 Python;將自定義 Python 程式代碼轉譯為 PySpark 程式代碼;並在點擊時套用 SynapseML 轉換，例如文字翻譯和情感分析。
適用於 資料科學/資料工程師 參考網狀架構檔的 Copilot
預估發行時程表：2025 年第 1 季
版本類型：公開預覽
我們很高興在 Fabric Copilot 中宣佈新功能，以進行 資料科學 和 資料工程師。 Copilot 現在可以存取 Fabric 檔，並在回復中加以參考，讓使用者直接在其工作流程中提供相關信息。
重點摘要：
- 無縫整合：DS/DE 中的 Copilot 現在會與網狀架構檔整合，提供內容相關協助和詳細資訊，而不需要離開工作區。
- 增強生產力：藉由參考網狀架構檔，DS/DE 中的 Copilot 可協助使用者快速尋找答案、減少搜尋時間並提高生產力。
- 關係型協助：DS/DE 中的 Copilot 提供精確的文件參考，以支持數據分析、視覺效果和工程工作。
Fabric Copilot 中適用於 資料科學 和 資料工程師 的新功能可讓使用者在需要資訊時正確提供所需的資訊。
機器學習 模型的即時端點 [公開預覽]
預估發行時程表：2025 年第 2 季
版本類型：公開預覽
除了使用 PREDICT 進行批次評分的現有功能之外，Fabric 可讓數據科學家使用自動設定的安全、可調整的在線端點，從任何已註冊的 ML 模型提供實時預測。 這些端點可以從其他網狀架構引擎或外部應用程式呼叫，讓用戶能夠部署其模型，以獲得廣泛的可靠耗用量。