O que é o Copilot no Fabric na carga de trabalho do Data Warehouse (Versão Prévia)?

Aplica-se a:✅ Endpoint de análise de SQL e Armazém de Dados no Microsoft Fabric

O Copilot no Fabric Data Warehouse é um assistente de IA projetado para simplificar suas tarefas de data warehouse. O Copilot integra-se perfeitamente ao seu data warehouse no Fabric, fornecendo insights inteligentes para ajudá-lo em cada etapa em suas explorações com o T-SQL.

O Copilot no Fabric Data Warehouse utiliza nomes de tabela e exibição, nomes de coluna, chave primária e metadados de chave estrangeira para gerar código T-SQL. O Copilot no Fabric Data Warehouse não usa dados em tabelas para gerar sugestões de T-SQL.

Recursos do Copilot no Data Warehouse do Fabric

O Copilot no Fabric Data Warehouse oferece os seguintes recursos:

• Linguagem Natural para SQL: peça ao Copilot para gerar consultas SQL usando perguntas simples sobre linguagem natural.
• Conclusão de código: Melhore sua eficiência de codificação com conclusões de código com tecnologia de IA.
• Ações rápidas: corrija e explique rapidamente as consultas SQL com ações prontamente disponíveis.
• Insights inteligentes: Receba sugestões e insights inteligentes com base no esquema e nos metadados do seu warehouse.

Há três maneiras de interagir com o Copilot no editor do Fabric Warehouse.

• Painel de chat do Copilot no Fabric Data Warehouse: Use o painel de chat para fazer perguntas ao Copilot usando linguagem natural. O Copilot responde com uma consulta SQL gerada ou linguagem natural com base na pergunta feita.

  • Idioma Natural para SQL: gere código T-SQL e obtenha sugestões de perguntas a serem feitas para acelerar seu fluxo de trabalho.

• Preenchimento de código copilot no Fabric Data Warehouse: comece a escrever T-SQL no editor de consultas SQL e o Copilot gera automaticamente uma sugestão de código para ajudar a concluir sua consulta. A tecla Tab aceita a sugestão de código ou continua digitando para ignorar a sugestão.

• Ações rápidas do Copilot no Fabric Data Warehouse: na faixa de opções do editor de consultas SQL, as opções Correção e Explicação são ações rápidas. Realce uma consulta SQL de sua escolha e selecione um dos botões de ação rápida para executar a ação selecionada em sua consulta.

  • Explicar: O Copilot pode fornecer explicações de linguagem natural de sua consulta SQL e esquema de armazém no formato de comentários.
  • Correção: Copilot pode corrigir erros em seu código à medida que surgirem mensagens de erro. Os cenários de erro podem incluir código T-SQL incorreto/sem suporte, ortografias incorretas e muito mais. O Copilot também fornece comentários que explicam as alterações e sugerem melhores práticas do SQL.

Habilitar o Copilot

• Seu administrador precisa habilitar a alternância de inquilino antes de você começar a usar o Copilot. Para obter mais informações, consulte as configurações do Copilot tenant.
• Sua capacidade de F2 ou P1 precisa estar em uma das regiões listadas na disponibilidade da região do Fabric.
• Se o locatário ou a capacidade estiver fora dos EUA ou da França, o Copilot será desabilitado por padrão, a menos que o administrador do locatário do Fabric habilite que os dados enviados ao Azure OpenAI possam ser processados fora da região geográfica da sua capacidade, do limite de conformidade ou da configuração de locatário da instância de nuvem nacional no portal do Administrador do Fabric.
• Não há suporte para o Copilot no Microsoft Fabric em versões de avaliação. Há suporte apenas para SKUs pagos (F2 ou superior ou P1 ou superior) no momento.
• Para obter mais informações, consulte Visão geral do Copilot no Fabric e no Power BI.

Práticas recomendadas para usar o Copilot no Fabric Data Warehouse

Aqui estão algumas dicas para maximizar a produtividade com o Copilot.

• Ao criar solicitações, comece com uma descrição clara e concisa das informações específicas que você estiver procurando.
• A linguagem natural para SQL depende de nomes de coluna e tabela expressivos. Se a tabela e as colunas não forem expressivas e descritivas, o Copilot pode não conseguir criar uma consulta significativa.
• Use uma linguagem natural aplicável aos nomes de tabela e exibição, nomes de coluna, chaves primárias e chaves estrangeiras do seu warehouse. Esse contexto ajuda o Copilot a gerar consultas precisas. Especifique quais colunas você deseja ver, agregações e quaisquer critérios de filtragem da forma mais explícita possível. O Copilot deve ser capaz de corrigir erros de digitação ou entender o contexto, considerando o contexto do esquema.
• Crie relações na exibição de modelo do warehouse para aumentar a precisão das JOIN instruções em suas consultas SQL geradas.
• Ao usar preenchimentos de código, deixe um comentário no início da consulta com -- para ajudar a orientar o Copilot com o contexto sobre a consulta que você está tentando escrever.
• Evite uma linguagem ambígua ou excessivamente complexa nos seus prompts. Simplifique a pergunta mantendo a clareza. Essa edição garante que o Copilot possa convertê-lo com eficácia em uma consulta T-SQL significativa que recupere os dados desejados das tabelas e exibições associadas.
• Atualmente, a linguagem natural para SQL é compatível com o idioma inglês para T-SQL.

Prompts de exemplo

• As solicitações de exemplo a seguir são claras, específicas e personalizadas para as propriedades do seu esquema e data warehouse, facilitando a geração de consultas T-SQL precisas para o Copilot:

    - 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

Uso responsável de IA do Copilot

Para exibir as diretrizes da Microsoft para IA responsável no Fabric Data Warehouse, consulte Privacidade, segurança e uso responsável do Copilot.

A Microsoft está comprometida em garantir que nossos sistemas de IA sejam guiados por nossos princípios de IA e pelo Padrão de IA Responsável. Esses princípios incluem preparar nossos clientes para utilizar esses sistemas de forma eficaz e alinhada aos usos pretendidos. Nossa abordagem em relação à IA responsável está evoluindo continuamente para resolver proativamente os problemas que surgirem.

Limitations

Essas são as limitações atuais do Copilot no Fabric no Data Warehouse:

• O Copilot não entende as entradas anteriores e não pode desfazer alterações depois que um usuário confirma uma alteração ao criar, seja por meio da interface do usuário ou do painel de chat. Por exemplo, você não pode pedir ao Copilot para desfazer minhas últimas cinco entradas. No entanto, os usuários ainda podem usar as opções de interface do usuário existentes para excluir alterações ou consultas indesejadas.
• O Copilot não pode fazer alterações em consultas SQL existentes. Por exemplo, se você pedir ao Copilot para editar uma parte específica de uma consulta existente, isso não funcionará.
• O Copilot pode produzir resultados imprecisos quando a intenção é avaliar dados. O Copilot só tem acesso ao esquema do armazém, e não aos dados dentro dele.
• As respostas do Copilot podem incluir conteúdo impreciso ou de baixa qualidade. Portanto, revise os resultados antes de usá-los no seu trabalho.
• As pessoas aptas a avaliar significativamente a precisão e a adequação do conteúdo devem analisar as saídas.

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