데이터 팩토리 작업에서 패브릭의 Copilot란 무엇인가요?

이 문서에서는 기능 및 이점을 포함하여 Data Factory 워크로드의 Copilot에 대한 개요를 제공합니다. Data Factory 워크로드의 Microsoft Copilot는 고객이 자연어를 사용하여 Dataflow Gen2를 사용하여 데이터 통합 솔루션을 만들기 위한 요구 사항을 명확히 할 수 있도록 하는 AI 향상 도구 집합입니다. Data Factory 워크로드의 코필로트는 사용자와 협력하여 데이터 흐름을 설계하는 SME(주제 전문가)처럼 작동하며, 시민 및 전문 데이터 랭글러가 워크플로를 간소화할 수 있도록 지원합니다.

비즈니스가 패브릭에서 코필로트 기능을 사용하기 시작하려면 먼저 관리자가 Microsoft Fabric에서 Copilot를 사용하도록 설정해야 합니다( Copilot Fabric 개요 참조).

Data Factory 워크로드에서 코필로트가 작동하는 방식

Data Factory 워크로드의 부조종사는 생산성을 향상시키고, 심오한 인사이트를 잠금 해제하며, 데이터에 맞게 조정된 사용자 지정 AI 환경을 쉽게 만들 수 있습니다. 패브릭 환경에서 Copilot의 구성 요소로서 자연어 입력을 사용하여 데이터를 변환하는 지능형 매시업 코드 생성을 제공합니다. 이전에 생성된 복잡한 쿼리 및 작업을 더 잘 이해할 수 있도록 코드 설명을 생성합니다.

Data Factory 워크로드의 Copilot 기능

Data Factory 워크로드의 코파일럿은 작업 중인 구성 요소에 따라 다양한 기능을 제공합니다.

Dataflow Gen2를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 기존 쿼리에 대한 새 변환 단계 생성
• 쿼리 및 적용된 단계에 대한 요약 제공
• 샘플 데이터 또는 기존 쿼리에 대한 참조를 포함할 수 있는 새 쿼리 생성

파이프라인을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 파이프라인 생성: 자연어를 사용하여 원하는 파이프라인을 설명할 수 있으며, Copilot는 의도를 이해하고 필요한 파이프라인 활동을 생성합니다.
• 오류 메시지 도우미: 명확한 오류 설명 기능 및 실행 가능한 문제 해결 지침으로 파이프라인 문제 해결
• 파이프라인 요약: 복잡한 파이프라인을 설명하고, 파이프라인 내 활동의 콘텐츠 및 관계를 요약하십시오.
• 빌드 식: Copilot의 직관적인 채팅 인터페이스를 사용하여 파이프라인 식을 생성하고 설명합니다.

Data Factory 워크로드에서 Copilot를 사용하는 모범 사례

Data Factory 워크로드에서 Copilot를 최대한 활용하려면 다음을 수행합니다.

• 자연어 요청에서 구체적이고 명확해야 합니다.
• 간단한 변환으로 시작하고 점진적으로 복잡성을 빌드합니다.
• "내 현재 쿼리 설명" 기능을 사용하여 생성된 코드 이해
• 필요한 경우 실행 취소 기능을 사용하여 변경 내용 되돌리기
• 적용된 단계 목록에서 생성된 단계를 검토하여 정확도를 확인합니다.
• 시작 프롬프트를 사용하여 Copilot의 기능 숙지

예시 프롬프트

다음은 Data Factory 워크로드에서 Copilot와 함께 사용할 수 있는 몇 가지 프롬프트 예제입니다.

데이터 플로우 Gen2 프롬프트

- 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

파이프라인 프롬프트

- 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

코필로트의 책임 있는 AI 사용

Microsoft는 AI 시스템이 AI 원칙과 책임 있는 AI 표준에 따라 인도되도록 하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이러한 원칙에는 고객이 의도한 용도에 따라 이러한 시스템을 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 책임 있는 AI에 대한 우리의 접근 방식은 새로운 문제를 사전에 해결하기 위해 지속적으로 진화하고 있습니다.

Data Factory의 책임 있는 AI 사용에 대한 구체적인 지침은 Data Factory 워크로드에서 패브릭에서 Copilot의 개인 정보 보호, 보안 및 책임 있는 사용을 참조하세요.

제한점

Data Factory 워크로드에서 Copilot의 현재 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 부조종사에서는 단일 입력에서 여러 쿼리에서 변환 또는 설명을 수행할 수 없습니다. 예를 들어 Copilot에 "내 데이터 흐름의 각 쿼리에 대한 모든 열 헤더를 대문자로 표시"하도록 요청할 수 없습니다.
• Copilot는 이전 입력을 이해하지 못하며 사용자가 작성할 때 사용자 인터페이스 또는 채팅 창을 통해 변경 내용을 커밋한 후에는 변경 내용을 실행 취소할 수 없습니다. 예를 들어"내 마지막 다섯 입력을 실행 취소"하려면 Copilot에 요청할 수 없습니다. 그러나 사용자는 기존 사용자 인터페이스 옵션을 사용하여 원치 않는 단계 또는 쿼리를 삭제할 수 있습니다.
• 세션에서 Copilot은 쿼리 레이아웃을 변경할 수 없습니다. 예를 들어 편집기에서 쿼리에 대한 새 그룹을 만들도록 Copilot에 지시하면 작동하지 않습니다.
• 부조종사에서는 세션의 데이터로 가져온 샘플링된 결과 내에 없는 데이터를 평가하려는 의도가 있을 때 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다.
• 코파일럿은 지원하지 않는 기술에 대한 메시지를 생성하지 않습니다. 예를 들어 Copilot에게 "통계 분석을 수행하고 이 쿼리의 내용에 대한 요약을 작성"하도록 요청하는 경우 앞에서 설명한 대로 명령이 성공적으로 완료되지 않습니다. 아쉽게도 오류 메시지도 제공하지 않습니다.

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