AI를 위한 데이터 준비

Microsoft Power BI에는 자연어 환경에 대한 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 새로운 기능이 있습니다 Copilot.

Power BI에서 Copilot 최상의 결과를 얻으려면 모범 사례를 따르는 의미 체계 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 모델에는 AI와의 최적의 상호 작용을 완벽하게 준비하기 위해 더 많은 지원이 필요한 경우가 많습니다.

AI를 위해 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 도구 기능이 있습니다. 이러한 기능을 사용하면 모델에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공하고, 모델의 올바른 데이터를 안내 Copilot 하고, 출력 품질을 Copilot 높일 수 있습니다.

AI용 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 새로운 도구 기능

이제 세 가지 주요 기능을 사용하여 AI를 위한 데이터를 준비할 수 있습니다. 이 준비는 모호성을 줄이고 관련성과 정확도를 향상시키며 사용자 상호 작용을 보다 유창하고 직관적으로 Copilot 만드는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다Copilot.

AI를 위한 데이터 준비의 이점

AI를 위해 데이터를 준비할 때 고품질의 기본 및 컨텍스트 인식 AI 환경을 위한 토대를 만듭니다. 데이터가 구조화되지 않거나 모호한 경우 AI 시스템은 데이터를 올바르게 해석하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 출력은 일반적이거나 부정확하거나 오해의 소지가 있을 수 있습니다.

데이터 준비에 투자하면 AI 시스템이 고유한 비즈니스 컨텍스트를 이해하고, 올바른 정보의 우선 순위를 지정하며, 일관되고 안정적이며 목표에 부합하는 응답을 제공할 수 있습니다. 데이터 준비는 사용자 신뢰를 향상시킬 뿐만 아니라 조직 전체에서 채택 및 영향을 가속화합니다.

AI를 위해 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 기능

Power BI 데스크톱

Power BI Desktop의 기능에 액세스하려면 다음 단계를 수행합니다.

1. Power BI Desktop의 홈 리본에서 AI에 대한 준비 데이터를 선택합니다. 이 단추를 선택하면 데이터를 준비 Copilot할 수 있도록 세 가지 기능이 포함된 통합 환경이 열립니다.
2. 확인된 답변을 설정하려면 시각적 개체를 선택합니다.
3. ... 메뉴를 선택한 다음 확인된 답변 설정을 선택합니다.

이제 선택한 시각적 개체를 사용하여 답변을 반환하는 트리거 구를 설정할 수 있습니다.

모든 업데이트는 보고서가 아닌 의미 체계 모델에 저장됩니다.

Power BI 서비스

Power BI 서비스에서 AI 데이터 스키마 및 AI 지침을 작성하려면 다음 단계를 수행합니다.

1. 의미 체계 모델을 선택하여 AI를 준비합니다.
2. 리본에서 AI에 대한 준비 데이터를 선택합니다.
3. 사용 가능한 기능을 사용한 다음, 업데이트에 만족하면 적용 을 선택합니다.

Power BI 서비스에서 확인된 답변을 설정하거나 만들려면 먼저 다음 요구 사항을 충족합니다.

• 사용 가능한 작업 영역에 있습니다 Copilot.
• 보고서가 빌드된 의미 체계 모델에 대한 작성 권한이 있습니다.
• 보고서 페이지에 있습니다.
• 편집 모드에 있습니다.
• 시각적 개체가 선택되어 있습니다.

확인된 답변 설정

1. 확인된 답변을 설정하려면 시각적 개체를 선택합니다.
2. ... 메뉴를 선택한 다음, 확인된 답변 설정을 선택합니다.

이제 선택한 시각적 개체를 사용하여 답변을 반환하는 트리거 구를 설정할 수 있습니다. 확인된 모든 답변은 의미 체계 모델에 저장됩니다.

의미 체계 모델 페이지의 리본에서 AI용 준비 데이터 단추를 선택하여 확인된 답변을 관리할 수 있습니다.

변경한 Copilot 도구를 테스트하세요.

기술 선택기 사용

AI를 위해 데이터를 준비한 후 데스크톱의 Copilot 보고서 창을 사용하여 최종 사용자에게 표시되는 내용을 테스트할 수 있습니다. 기술 선택기는 Copilot의 응답을 더 잘 제어할 수 있는 도구입니다. 기술 선택기를 사용하여 사용하도록 설정할 특정 Copilot 기능을 선택할 수 있습니다.

현재 기술 선택기는 다음 세 가지 기능을 포함합니다.

• 데이터에 대한 질문 답변: 지정된 의미 체계 모델을 기반으로 질문에 응답하는 데 사용합니다 Copilot .
• 보고서 시각적 개체 분석: 보고서 내의 Copilot 시각적 개체에 대한 질문을 해석하고 답변할 수 있습니다.
• 새 보고서 페이지 만들기: Copilot 프롬프트에 따라 새 보고서 페이지를 생성할 수 있습니다.

작성자는 사용할 기능을 선택하여 다양한 환경을 시뮬레이션하고 변경 내용이 Copilot 환경에 미치는 영향을 테스트할 수 있습니다.

• 독립 실행형 Copilot 환경(홈)에서 데이터에 대한 답변 질문을 선택합니다.
• 보고서 Copilot 창 - 읽기 모드에서 데이터에 대한 질문에 대한 답변을 선택하고 보고서 시각적 개체를 분석합니다.
• 보고서 Copilot 창 - 편집 모드에서 세 가지 기능을 모두 사용하도록 설정합니다.

세 가지 기술은 모두 기본적으로 Power BI Desktop에서 사용하도록 설정됩니다. 모든 Copilot 기능에 즉시 액세스할 수 있습니다. 세션에 대한 기술을 사용자 지정하려면 채팅 상자의 드롭다운 메뉴에서 Copilot 선택한 다음 필요에 맞는 조합을 선택합니다.

AI 기능에 대해 준비된 데이터 테스트

Power BI Desktop의 Copilot 보고서 창을 사용하여 AI 대화 상자의 준비 데이터를 통해 변경한 내용을 테스트합니다. 반복적이고 철저한 테스트 프로세스를 만드는 것이 좋습니다. 기능 중 하나를 업데이트할 때마다 보고서 창을 새로 고쳐 Copilot 최신 업데이트를 볼 수 있습니다. 그냥 닫고 다시 엽니다.

보고서 창의 ... 메뉴에서 다운로드 진단에 액세스하여 변경 내용을 해결할 수 있습니다. 당신은 의미 체계 모델의 답변에 포함된 이 기능이 도착하는 방식Copilot (HCAAT) 기능을 분석할 수도 있습니다.

AI 향상을 위해 준비 데이터를 테스트하고 확인한 후 광범위한 사용을 위해 Power BI 서비스에 보고서를 게시할 수 있습니다.

모델을 Copilot로 승인된 것으로 표시하세요.

AI용 의미 체계 모델을 준비하고 사용할 준비가 되면 다음 단계에 따라 승인 된 Copilot 모델을 표시할 수 있습니다.

1. Power BI 서비스로 이동하여 의미 체계 모델을 찾습니다.
2. 왼쪽 위 모서리에서 설정 아이콘을 선택합니다.
3. Copilot 섹션을 확장합니다.
4. 승인됨 Copilot 상자를 선택한 다음 적용 단추를 선택합니다.

Copilot

의미 체계 모델을 승인된 Copilot것으로 표시하면 독립 실행형 Copilot 에이전트는 해당 모델의 답변에 마찰 처리를 적용하지 않습니다. 또한 해당 의미 체계 모델을 사용하는 보고서는 승인된 Copilot것으로 간주됩니다.

또한 작성자는 관리자 설정을 켜서 독립 실행형 환경에서 Copilot만 표시할 수 있습니다.

데스크톱에서 미리 보기 기능 끄기

Power BI Desktop 내에서 AI 기능에 대한 준비 데이터를 작성하는 기능을 제거할 수도 있습니다.

1. 파일>옵션 및 설정>옵션>미리 보기 기능>AI용 준비 데이터를 선택합니다.
2. AI용 준비 데이터 상자의 지우기

데스크톱을 다시 시작하면 AI용 준비 데이터가 더 이상 표시되지 않습니다.

고려사항 및 제한사항

• 의미 체계 모델에서 Power BI Q&A를 사용하도록 설정해야 합니다.
• Power BI Desktop 및 Power BI 서비스에서 AI 기능에 대한 모든 준비 데이터를 작성할 수 있습니다.
• 사용자는 Power BI에서 사용할 수 있는 모든 곳에서 Copilot 사용할 수 있습니다.
• Power BI Desktop의 AI 기능에 대한 준비 데이터는 다음 연결 유형에서만 지원됩니다.
  • 수입
  • 다이렉트쿼리
  • 복합(로컬)
• 모든 모델 유형은 Power BI 서비스 내 의 AI 기능에 대한 준비 데이터를 사용할 수 있습니다.
• 대화 상자를 닫으면 AI 기능에 대한 모든 준비 데이터가 모델에 저장됩니다.
• 서비스에 게시하기 전에 보고서 창에서 Copilot 테스트할 수 있습니다.
• AI 기능에 대한 준비 데이터 문제를 해결할 수 있습니다. HCAAT 기능을 사용하고 Power BI Desktop 창의 ... 메뉴에서 Copilot 기능을 사용합니다. 이 작업을 수행하면 AI 기능에 대한 준비 데이터가 적용됩니다. 지원 요청을 만들 때 진단 파일을 포함합니다.
• 의미 체계 모델에서 제공되는 답변에 포함된 HCAAT를 사용하는 것이 좋습니다. HCAAT를 사용하실 때 Copilot가 답에 도달하는 데 사용된 내용을 확인할 수 있습니다.
• AI 대화 상자 의 준비 데이터에 변경 내용을 저장한 후 변경 내용을 적용할 수 있도록 창을 닫고 다시 열어 새로 고칩니다 Copilot .
• AI 지침 및 AI 데이터 스키마는 LSDL에 저장되며 필요에 따라 편집할 수 있습니다.
• 드문 경우에 Copilot 기능이 시간 초과될 수 있으며, 이 결과 LSDL을 가져올 수 없어 오류가 발생합니다.
• Git 또는 배포 파이프라인을 통해 LSDL 또는 도구를 편집할 때 다음 요구 사항을 기록해 둡니다.
  • 모델 가져오기: 배포 후 LSDL 또는 도구 변경 내용을 동기화하려면 Power BI 서비스에서 모델 새로 고침을 수행해야 합니다.
  • DirectQuery 모델: 배포 후 LSDL 또는 도구 변경 내용을 동기화하기 위해 Power BI 서비스에서 모델 새로 고침을 수행해야 하지만 하루에 한 번만 수행합니다.
  • Direct Lake 모델: 배포 후 LSDL 또는 도구 변경 내용을 동기화하기 위해 Power BI 서비스에서 모델 새로 고침을 수행해야 하지만 하루에 한 번만 수행해야 합니다.
• 독립 실행형 Copilot 환경은 스페인 중부, 카타르, 인도-서부 및 멕시코 지역에서는 아직 사용할 수 없습니다.

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