Was ist Copilot in Fabric in der Data Factory-Workload?

Dieser Artikel bietet einen Überblick über Copilot in der Data Factory-Workload, einschließlich seiner Funktionen und Vorteile. Microsoft Copilot in der Data Factory-Workload ist ein KI-erweitertes Toolset, mit dem Kunden natürliche Sprache verwenden können, um ihre Anforderungen zum Erstellen von Datenintegrationslösungen mithilfe von Dataflow Gen2 zu formulieren. Der Copilot in der Data Factory-Arbeitsauslastung funktioniert wie ein Fachexperte (SME), der mit Ihnen zusammenarbeitet, um Ihre Datenflüsse zu entwerfen und sowohl Bürger- als auch professionelle Datenrangler bei der Optimierung ihrer Workflows zu unterstützen.

Bevor Ihr Unternehmen mit der Verwendung von Copilot-Funktionen in Fabric beginnen kann, muss Ihr Administrator Copilot in Microsoft Fabric aktivieren (siehe Copilot Fabric Overview).

Wie Copilot in der Data Factory-Arbeitslast funktioniert

Copilot in der Data Factory-Workload verbessert die Produktivität, erschließt tiefgehende Einblicke und erleichtert die Erstellung von maßgeschneiderten KI-Erlebnissen, die auf Ihre Daten zugeschnitten sind. Als Komponente des Copilot in der Fabric-Oberfläche bietet es intelligente Mashup-Codegenerierung zum Transformieren von Daten mithilfe von Eingaben in natürlicher Sprache. Es generiert Codeerklärungen, die Ihnen helfen, die komplexen Abfragen und Aufgaben, die zuvor generiert wurden, besser zu verstehen.

Features von Copilot in der Data Factory-Workload

Copilot in der Data Factory-Workload bietet je nach Komponente, mit der Sie arbeiten, unterschiedliche Funktionen:

Mit Dataflow Gen2 können Sie:

• Generieren neuer Transformationsschritte für eine vorhandene Abfrage
• Bereitstellen einer Zusammenfassung der Abfrage und der angewendeten Schritte
• Generieren einer neuen Abfrage, die Beispieldaten oder einen Verweis auf eine vorhandene Abfrage enthalten kann

Mit Pipelines können Sie:

• Pipelinegenerierung: Mithilfe natürlicher Sprache können Sie Ihre gewünschte Pipeline beschreiben und Copilot versteht die Absicht und generiert die erforderlichen Pipelineaktivitäten.
• Fehlermeldungs-Assistent: Diagnose von Pipelineproblemen mit klarer Fehlererklärung und umsetzbaren Anleitungen zur Fehlerbehebung
• Pipeline zusammenfassen: Erstellen Sie eine Zusammenfassung der Inhalte und Beziehungen der Aktivitäten innerhalb Ihrer komplexen Pipeline.
• Erstellen von Ausdrücken: Generieren und Erläutern von Pipelineausdrücken mithilfe der intuitiven Chatschnittstelle von Copilot.

Bewährte Methoden für die Verwendung von Copilot in der Data Factory-Workload

Um das Beste aus Copilot bei der Nutzung der Data Factory-Workload herauszuholen:

• Seien Sie in Ihren Anforderungen in natürlicher Sprache spezifisch und klar
• Beginnen Sie mit einfachen Transformationen und erstellen Sie Komplexität schrittweise
• Verwenden Sie das Feature "Meine aktuelle Abfrage erläutern", um den generierten Code zu verstehen.
• Nutzen Sie die Rückgängig-Funktion, um Änderungen bei Bedarf rückgängig zu machen.
• Überprüfen Sie die generierten Schritte in der Liste "Angewendete Schritte" auf Genauigkeit.
• Verwenden von Startaufforderungen, um sich mit den Funktionen von Copilot vertraut zu machen

Beispiele für Prompts

Hier sind einige Beispielaufforderungen, die Sie mit Copilot in der Data Factory-Workload verwenden können:

Dataflow Gen2-Eingabeaufforderungen

- Only keep European customers
- Count the total number of employees by City
- Only keep orders whose quantities are above the median value
- Create a new query with sample data that lists all the Microsoft OS versions and the year they were released
- Explain my current query

Pipeline-Eingabeaufforderungen

- Create a pipeline to copy data from SQL Server to Azure Data Lake
- Ingest data from this source to that destination
- Summarize this pipeline
- Explain what this pipeline does

Verantwortungsvolle KI-Nutzung von Copilot

Microsoft verpflichtet sich dazu, sicherzustellen, dass unsere KI-Systeme durch unsere KI-Prinzipien und unseren Standard für verantwortungsvolle KI-Nutzung geleitet werden. Zu diesen Grundsätzen gehört es, unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, diese Systeme effektiv und im Einklang mit ihren beabsichtigten Anwendungen zu nutzen. Unser Ansatz für verantwortungsvolle KI entwickelt sich ständig weiter, um sich proaktiv auf neue Probleme zu stellen.

Spezifische Richtlinien für die verantwortungsvolle KI-Verwendung in Data Factory finden Sie unter Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvolle Verwendung von Copilot in Fabric in der Data Factory-Workload.

Einschränkungen

Hier sind die aktuellen Einschränkungen von Copilot in der Data Factory-Workload:

• Copilot kann keine Transformationen oder Erklärungen in mehreren Abfragen in einer einzigen Eingabe ausführen. Beispielsweise können Sie Copilot nicht auffordern, „alle Spaltenüberschriften in meinem Datenfluss für jede Abfrage großzuschreiben“.
• Copilot versteht keine vorherigen Eingaben und kann Änderungen nicht rückgängig machen, nachdem ein Benutzer eine Änderung bei der Dokumenterstellung entweder über die Benutzeroberfläche oder den Chatbereich ausgeführt hat. Beispielsweise können Sie Copilot nicht auffordern, "Meine letzten fünf Eingaben rückgängig zu machen". Benutzer können jedoch weiterhin die vorhandenen Benutzeroberflächenoptionen verwenden, um unerwünschte Schritte oder Abfragen zu löschen.
• Copilot kann keine Layoutänderungen an Abfragen in Ihrer Sitzung vornehmen. Wenn Sie Copilot beispielsweise anweisen, eine neue Gruppe für Abfragen im Editor zu erstellen, funktioniert dies nicht.
• Copilot kann ungenaue Ergebnisse erzeugen, wenn die Absicht besteht, Daten auszuwerten, die nicht in den in die Daten der Sitzung importierten Stichprobenergebnissen vorhanden sind.
• Copilot erzeugt keine Nachricht für die Fähigkeiten, die es nicht unterstützt. Wenn Sie z. B. Copilot auffordern, "Statistische Analyse durchzuführen und eine Zusammenfassung über den Inhalt dieser Abfrage zu schreiben", wird die Anweisung nicht erfolgreich wie zuvor erwähnt abgeschlossen. Leider gibt es auch keine Fehlermeldung.

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