O que é o Copilot in Fabric na 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 permite que os clientes usem linguagem natural para articular seus requisitos para criar soluções de integração de dados usando o Dataflow Gen2. O Copiloto no workload do Data Factory opera como um especialista no assunto (SME) colaborando consigo para desenhar os seus fluxos de dados, apoiando tanto cidadãos utilizadores de dados como profissionais na simplificação dos seus fluxos de trabalho.

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

Como funciona o Copilot na carga de trabalho do Data Factory

O copiloto na carga de trabalho do Data Factory aumenta a produtividade, desbloqueia insights profundos e facilita a criação de experiências de IA personalizadas adaptadas aos seus dados. Como um componente do Copilot na experiência do Fabric, ele fornece geração de código Mashup inteligente para transformar dados usando 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 copiloto 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
• Forneça 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 linguagem natural, pode-se descrever o pipeline desejado, e o Copilot compreende a intenção e gera as atividades de pipeline necessárias.
• Assistente de mensagem de erro: resolva problemas de pipeline com capacidade de explicação clara de erro e orientação prática para solução de problemas.
• Resumo do Pipeline: Explique o seu pipeline complexo por meio de um resumo dos conteúdos e das relações entre as atividades dentro do pipeline
• Construir expressões: Gerar e explicar expressões de pipeline usando a interface intuitiva de chat 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 nos seus pedidos de linguagem natural
• Comece com transformações simples e construa complexidade gradualmente
• Use o recurso "Explicar minha consulta atual" para entender o código gerado
• Use a funcionalidade de anulação para reverter as alterações quando necessário
• Analise as etapas geradas na lista Etapas aplicadas para obter precisão
• Utilize prompts iniciais para se familiarizar com as funcionalidades do Copilot

Exemplos de sugestões

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

Prompts de fluxo de dados 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

Sugestões 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 está comprometida em garantir que nossos sistemas de IA sejam guiados por nossos princípios de IA e Padrão de IA Responsável. Estes princípios incluem capacitar os nossos clientes para utilizarem estes sistemas de forma eficaz e de acordo com as utilizações pretendidas. A nossa abordagem à IA responsável está em constante evolução para abordar questões emergentes de forma proativa.

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

Limitações

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

• O copiloto 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 durante a criação, seja por meio da interface do usuário ou do painel de bate-papo. 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 etapas ou consultas indesejadas.
• O Copilot não pode fazer alterações de layout em consultas na sua sessão. Por exemplo, se você disser ao Copilot para criar um novo grupo para consultas no editor, isso não funcionará.
• O copiloto pode produzir resultados imprecisos quando a intenção é avaliar dados que não estão presentes nos resultados amostrados importados para os dados da sessão.
• O Copilot não produz uma mensagem para as habilidades que não suporta. Por exemplo, se você pedir ao Copilot para "Executar análise estatística e escrever um resumo sobre o conteúdo desta consulta", ele não concluirá a instrução com êxito, como mencionado anteriormente. Infelizmente, também não dá uma mensagem de erro.

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