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gilt für:✅ Warehouse in Microsoft Fabric
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Copilot in Fabric in der Data Warehouse-Workload funktioniert, Ihre Geschäftsdaten sicher hält und Datenschutzanforderungen erfüllt und wie Sie generative KI verantwortungsbewusst verwenden. Weitere Informationen zu Copilot in Fabric finden Sie unter Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvolle Verwendung von Copilot in Microsoft Fabric (Vorschau).
Mit Copilot in Fabric in Data Warehouse und anderen generativen KI-Features bietet Microsoft Fabric eine neue Möglichkeit, Daten zu transformieren und zu analysieren, Einblicke zu generieren und Visualisierungen und Berichte in Ihrem Lager und anderen Workloads zu erstellen.
Überlegungen und Einschränkungen finden Sie unter Einschränkungen.
Datennutzung von Copilot in Fabric in Data Warehouse
Im Lager kann Copilot nur auf das Datenbankschema zugreifen, auf das im Lager des Benutzers zugegriffen werden kann.
Standardmäßig hat Copilot Zugriff auf die folgenden Datentypen:
- Vorherige an Copilot gesendete Nachrichten und von Copilot erhaltene Antworten für diesen Benutzer in dieser Sitzung.
- Inhalt der SQL-Abfrage, die der Benutzer ausgeführt hat.
- Fehlermeldungen einer SQL-Abfrage, die der Benutzer ausgeführt hat (falls zutreffend).
- Schemas des Lagers.
- Schemas aus angefügten Warehouses oder SQL-Analyseendpunkten bei datenbankübergreifenden Abfragen.
Tipps zum Arbeiten mit Copilot in Fabric in Data Warehouse
- Copilot ist am besten ausgestattet, um Data Warehouse-Themen zu behandeln, also beschränken Sie Ihre Fragen auf diesen Bereich.
- Seien Sie explizit in Bezug auf die Daten, die Copilot untersuchen soll. Wenn Sie die Datenressource mit beschreibenden Tabellen- und Spaltennamen beschreiben, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Copilot relevante Daten abruft und nützliche Ergebnisse generiert.
Auswertung von Copilot in Fabric in Data Warehouse
Das Produktteam hat Copilot getestet, um zu sehen, wie gut das System im Kontext von Lagerhäusern funktioniert und ob KI-Antworten aufschlussreich und nützlich sind.
Das Team investierte auch in den Bereich zusätzlicher Schadensminderung, unter anderem durch technologische Ansätze, um die Ausgabe von Copilot auf Themen im Zusammenhang mit dem Datenlager zu fokussieren.