¿Qué es Copilot en Fabric en la carga de trabajo de Almacenamiento de datos (versión preliminar)?

Se aplica a:✅ punto de conexión de análisis SQL y Almacenamiento de datos en Microsoft Fabric

Copilot en Fabric Data Warehouse es un asistente de inteligencia artificial diseñado para simplificar las tareas de almacenamiento de datos. Copilot se integra perfectamente con el almacenamiento de datos en Fabric, lo que proporciona información inteligente para ayudarle a lo largo de cada paso del camino en las exploraciones de T-SQL.

Copilot en Fabric Data Warehouse utiliza nombres de tabla y vista, nombres de columna, clave principal y metadatos de clave externa para generar código T-SQL. Copilot en Fabric Data Warehouse no usa datos en tablas para generar sugerencias de T-SQL.

Características de Copilot en Fabric Data Warehouse

Copilot en Fabric Data Warehouse ofrece las siguientes características:

Lenguaje natural a SQL: pida a Copilot que genere consultas SQL con preguntas sencillas del lenguaje natural.
Finalización del código: mejore la eficacia de la codificación con finalizaciones de código con tecnología de inteligencia artificial.
Acciones rápidas: corrija y explique rápidamente las consultas SQL con acciones disponibles fácilmente.
Intelligent Insights: reciba sugerencias inteligentes e información basada en el esquema y los metadatos del almacenamiento.

Hay tres maneras de interactuar con Copilot en el editor de Fabric Warehouse.

Panel de chat de Copilot en Fabric Data Warehouse: use el panel de chat para formular preguntas a Copilot a través del lenguaje natural. Copilot responde con una consulta SQL generada o un lenguaje natural basado en la pregunta que se ha hecho.
- Lenguaje natural a SQL: genere código T-SQL y obtenga sugerencias de preguntas para acelerar el flujo de trabajo.
Finalización del código de Copilot en Fabric Data Warehouse: empezar a escribir T-SQL en el editor de consultas SQL y Copilot genera automáticamente una sugerencia de código para ayudar a completar la consulta. La tecla Tab acepta la sugerencia de código o sigue escribiendo para omitir la sugerencia.
Acciones rápidas de Copilot en Fabric Data Warehouse: en la cinta del editor de consultas SQL, las opciones Corregir y Explicar son acciones rápidas. Resalte una consulta SQL de su elección y seleccione uno de los botones de acción rápida para realizar la acción seleccionada en la consulta.
- Explicar: Copilot puede proporcionar explicaciones en lenguaje natural de la consulta SQL y el esquema de almacenamiento en formato de comentarios.
- Arreglar: Copilot puede corregir errores en el código a medida que surjan mensajes de error. Los escenarios de error pueden incluir código T-SQL incorrecto o no admitido, ortografías incorrectas y mucho más. Copilot también proporciona comentarios que explican los cambios y sugiere procedimientos recomendados de SQL.

Habilitar Copilot

Para poder empezar a usar Copilot, el administrador debe habilitar el modificador del inquilino. Para obtener más información, consulte Configuración de inquilinos de Copilot.
La capacidad de F2 o P1 debe estar en una de las regiones que se enumeran en Disponibilidad de la región de Fabric.
Si el inquilino o la capacidad están fuera de Ee. UU. o Francia, Copilot está deshabilitado de forma predeterminada, a menos que el administrador de inquilinos de Fabric permita que los datos enviados a Azure OpenAI se puedan procesar fuera de la región geográfica de la capacidad, los límites de cumplimiento o la configuración del inquilino de la instancia de nube nacional en el portal de administración de Fabric.
Copilot en Microsoft Fabric no se admite en las SKU de prueba. En este momento solo se admiten SKU de pago (F2 o superior, o P1 o superior).
Para obtener más información, consulte Introducción a Copilot en Fabric y Power BI.

Procedimientos recomendados para usar Copilot en Fabric Data Warehouse

Estas son algunas sugerencias para maximizar la productividad con Copilot.

Al crear indicaciones, asegúrese de empezar con una descripción clara y concisa de la información específica que busque.
La transformación del lenguaje natural a SQL depende de nombres de tabla y columna que sean expresivos. Si la tabla y las columnas no son expresivas y descriptivas, es posible que Copilot no pueda construir una consulta significativa.
Use el lenguaje natural que se aplica a los nombres de tabla y vista, los nombres de columna, las claves principales y las claves externas del almacenamiento. Este contexto ayuda a Copiloto a generar consultas precisas. Especifique las columnas que desea ver, las agregaciones y los criterios de filtrado de la manera más explícita posible. Copilot debe ser capaz de corregir errores tipográficos o comprender el contexto dado el contexto del esquema.
Cree relaciones en la vista de modelo del almacén para aumentar la precisión de las instrucciones en JOIN las consultas SQL generadas.
Al usar finalizaciones de código, deje un comentario en la parte superior de la consulta con -- para ayudar a guiar a Copilot con contexto sobre la consulta que intenta escribir.
Evite lenguaje ambiguo o demasiado complejo en los mensajes. Simplifique la pregunta al tiempo que mantiene su claridad. Esta edición garantiza que Copilot pueda traducirlo de forma eficaz a una consulta T-SQL significativa que recupere los datos deseados de las tablas y vistas asociadas.
Actualmente, el lenguaje natural a SQL admite el idioma inglés en T-SQL.

Ejemplos de indicaciones

Las indicaciones de ejemplo siguientes son claras, específicas y adaptadas a las propiedades del esquema y el almacenamiento de datos, lo que facilita a Copilot generar consultas T-SQL precisas:

    - 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

Note

La inteligencia artificial potencia a Copilot, por lo que son posibles sorpresas y errores.

Uso responsable de la inteligencia artificial de Copilot

Para ver las directrices de Microsoft para la inteligencia artificial responsable en Fabric Data Warehouse, consulte Privacidad, seguridad y uso responsable de Copilot.

Microsoft se compromete a garantizar que nuestros sistemas de inteligencia artificial estén guiados por nuestros principios de inteligencia artificial y por el estándar de inteligencia artificial responsable. Estos principios incluyen la formación de nuestros clientes para que usen estos sistemas de forma eficaz y en consonancia con sus usos previstos. Nuestro enfoque sobre la inteligencia artificial responsable está en continua evolución para poder anticiparse a los problemas que van surgiendo.

Limitations

Estas son las limitaciones actuales de Copilot en Fabric en Data Warehouse:

Copilot no entiende las entradas anteriores y no puede deshacer los cambios después de que un usuario confirme un cambio al crear, ya sea a través de la interfaz de usuario o el panel de chat. Por ejemplo, no puede pedir a Copilot que deshaga mis cinco últimas entradas. Sin embargo, los usuarios todavía pueden usar las opciones existentes de la interfaz de usuario para eliminar cambios o consultas no deseados.
Copilot no puede realizar cambios en las consultas SQL existentes. Por ejemplo, si pide a Copilot que edite una parte específica de una consulta existente, no funciona.
Copilot puede producir resultados inexactos cuando la intención es evaluar los datos. Copilot solo tiene acceso al esquema del almacén, no a los datos incluidos.
Las respuestas de Copilot pueden incluir contenido inexacto o de baja calidad, por lo que debe asegurarse de revisar las salidas antes de usarlas en el trabajo.
Las revisiones de las salidas las deben realizar personas que puedan evaluar de forma significativa la exactitud e idoneidad del contenido.

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Last updated on 2025-09-02