O que é o Copilot no Fabric dentro da carga de trabalho do Data Factory?

Este artigo fornece uma visão geral do Copilot na carga de trabalho do Data Factory, incluindo seus recursos e benefícios. O Microsoft Copilot na carga de trabalho do Data Factory é um conjunto de ferramentas aprimorado por IA que capacita os clientes a usar a linguagem natural para articular seus requisitos para criar soluções de integração de dados usando o Dataflow Gen2. O Copilot na carga de trabalho do Data Factory opera como um SME (especialista em assunto) colaborando com você para projetar seus fluxos de dados, dando suporte a wranglers de dados cidadãos e profissionais na simplificação de seus fluxos de trabalho.

Antes que sua empresa possa começar a usar as funcionalidades do Copilot no Fabric, o administrador deve habilitar o Copilot no Microsoft Fabric (consulte a Visão geral do Copilot Fabric.

Como o Copilot funciona na carga de trabalho do Data Factory

O Copilot na carga de trabalho do Data Factory aumenta a produtividade, desbloqueia insights profundos e facilita a criação de experiências personalizadas de IA adaptadas aos seus dados. Como um componente do Copilot na experiência do Fabric, ele fornece geração de código mashup inteligente para transformar dados usando a entrada de linguagem natural. Ele gera explicações de código para ajudá-lo a entender melhor as consultas e tarefas complexas que foram geradas anteriormente.

Funcionalidades do Copilot na carga de trabalho do Data Factory

O copilot na carga de trabalho do Data Factory oferece recursos diferentes dependendo do componente com o qual você está trabalhando:

Com o Dataflow Gen2, você pode:

• Gerar novas etapas de transformação para uma consulta existente
• Fornecer um resumo da consulta e das etapas aplicadas
• Gerar uma nova consulta que pode incluir dados de exemplo ou uma referência a uma consulta existente

Com pipelines, você pode:

• Geração de pipeline: usando a linguagem natural, você pode descrever o pipeline desejado e o Copilot entende a intenção e gera as atividades de pipeline necessárias
• Assistente de mensagem de erro: solucionar problemas de pipeline com funcionalidade clara de explicação de erro e diretrizes de solução de problemas acionáveis
• Resumir o Pipeline: explicar seu pipeline complexo por meio de um resumo do conteúdo e das relações de atividades no Pipeline
• Criar expressões: gerar e explicar expressões de pipeline usando a interface de chat intuitiva do Copilot.

Práticas recomendadas para usar o Copilot na carga de trabalho do Data Factory

Para aproveitar ao máximo o Copilot na carga de trabalho do Data Factory:

• Seja específico e claro em suas solicitações de linguagem natural
• Comece com transformações simples e crie complexidade gradualmente
• Use o recurso "Explicar minha consulta atual" para entender o código gerado
• Usar a funcionalidade de desfazer para reverter as alterações quando necessário
• Examine as etapas geradas na lista de etapas aplicadas para obter precisão
• Usar prompts iniciais para se familiarizar com os recursos do Copilot

Prompts de exemplo

Aqui estão alguns exemplos de prompts que você pode usar com o Copilot na carga de trabalho do Data Factory:

Prompts do Dataflow Gen2

- 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

Prompts de Pipeline

- 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

Uso responsável de IA do Copilot

A Microsoft tem como compromisso garantir que nossos sistemas de IA sejam guiados por nossos Princípios de IA e por nosso Padrão de IA Responsável. Esses princípios incluem capacitar nossos clientes a usar esses sistemas de forma eficaz e alinhada com seus usos pretendidos. Nossa abordagem para IA responsável está evoluindo continuamente para resolver problemas emergentes proativamente.

Para obter diretrizes específicas sobre o uso responsável de IA no Data Factory, consulte Privacidade, segurança e uso responsável do Copilot no Fabric na carga de trabalho do Data Factory.

Limitações

Aqui estão as limitações atuais do Copilot na carga de trabalho do Data Factory:

• O Copilot não pode executar transformações ou explicações em várias consultas em uma única entrada. Por exemplo, você não pode pedir ao Copilot para "Capitalizar todos os cabeçalhos de coluna para cada consulta no meu fluxo de dados".
• 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 a Copilot para "Desfazer minhas últimas cinco entradas". No entanto, os usuários ainda podem usar as opções de interface do usuário existentes para excluir etapas ou consultas indesejadas.
• O Copilot não pode fazer alterações de layout em consultas em sua sessão. Por exemplo, se você disser ao Copilot para criar um novo grupo para consultas no editor, ele não funcionará.
• Copilot pode produzir resultados imprecisos quando a intenção é avaliar dados que não estão presentes nos resultados de exemplo importados para os dados da sessão.
• Copilot não produz uma mensagem para as habilidades que não são suportadas. Por exemplo, se você pedir ao Copilot para "Executar análise estatística e escrever um resumo sobre o conteúdo dessa consulta", ele não concluirá a instrução com êxito, conforme mencionado anteriormente. Infelizmente, ele também não dá uma mensagem de erro.

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