Создание навыка ИИ (предварительная версия)
Готовы ли вы к беседам о ваших данных? Вы можете создавать возможности искусственного интеллекта с помощью навыка искусственного интеллекта в Microsoft Fabric, чтобы ответить на вопросы о таблицах lakehouse и склада. Этот метод снижает барьеры для других пользователей, чтобы ответить на свои вопросы о данных, так как ваши коллеги могут задавать свои вопросы на английском языке и получать ответы на основе данных.
Внимание
Эта функция доступна в предварительной версии.
Необходимые компоненты
- Емкость F64 Fabric или выше.
- Включен коммутатор клиента Copilot.
- Межрегиоционный общий доступ для ИИ включен, если это необходимо.
- Хранилище или озеро с данными.
Создание и настройка навыка искусственного интеллекта
Создание и настройка навыка искусственного интеллекта в Fabric включает следующие действия.
- Создание нового навыка искусственного интеллекта.
- Выберите данные.
- Задайте вопросы.
- Укажите примеры.
- Укажите инструкции.
Процесс прост, и вы можете начать тестирование ресурсов навыка искусственного интеллекта в минутах.
Создание нового навыка искусственного интеллекта
Как и другие стандартные процессы создания элементов Fabric, вы можете создать новый навык ИИ на домашней странице Fabric Обработка и анализ данных, выбрав параметр "Создать рабочую область" или с помощью Центра создания. Необходимо указать имя, как показано на снимке экрана:
Выбор данных
После создания навыка искусственного интеллекта выберите источник данных. Это может быть хранилище данных или озеро. На следующем экране выберите склад или озеро, а затем нажмите кнопку "Подключиться".
Левая панель заполняет доступные таблицы в выбранном источнике данных. Установите флажки, чтобы сделать таблицу доступной или недоступной для ИИ. Прежде чем задавать вопросы, необходимо выбрать по крайней мере одну таблицу.
Примечание.
Обязательно используйте описательные имена столбцов. Вместо использования имен столбцов, таких как C1 или ActCu, используйте ActiveCustomer или IsCustomerActive. Использование описательных имен является наиболее эффективным способом получения более надежных запросов из ИИ.
Используйте заметки для модели на панели конфигурации пользовательского интерфейса. Если навык искусственного интеллекта создает неправильные запросы T-SQL, можно предоставить инструкции модели на простом английском языке, чтобы улучшить будущие запросы. Система будет использовать эти инструкции с каждым запросом. Краткие и прямые инструкции лучше всего работают.
Вопросы и ответы
После выбора данных можно начать задавать вопросы. Система обрабатывает вопросы, которые может ответить один запрос, как показано на этом снимке экрана:
Вопросы, такие как следующие примеры, должны работать:
- "Что было нашими общими продажами в Калифорнии в 2023 году?"
- "Какие самые дорогие товары, которые никогда не были проданы?"
Эти вопросы выходят за рамки:
- "Почему производительность фабрики ниже в 2024 году?"
- "Что является первопричиной нашего всплеска продаж?"
При появлении вопроса система использует свои учетные данные для получения схемы. В зависимости от вопроса система использует предоставленные вами сведения (см. разделы "Предоставить примеры" и "Указать инструкции") и схему для создания запроса. Этот запрос — это текст, который отправляется в ИИ, который создает несколько запросов SQL.
После создания запросов SQL изучите их, чтобы убедиться, что они запрашивают только данные. Кроме того, убедитесь, что они не создают, обновляют, удаляют или изменяют данные каким-либо образом. Затем извлеките из списка созданных запросов лучший кандидат запроса. Сделайте все необходимые базовые исправления в лучшем запросе, созданном ИИ. Наконец, с учетными данными повторно создайте запрос и верните результирующий набор.
Изменение источника данных
Чтобы переключиться на другое озеро или хранилище, выберите стрелки в верхней части панели обозревателя , как показано на этом снимке экрана:
Укажите примеры
В Fabric вы можете настроить навык ИИ, чтобы ИИ ответил на ваши вопросы, как ожидалось. Одним из способов является предоставление примеров искусственного интеллекта. В генеривном ИИ этот метод называется несколькими выстрелами обучения. Здесь вы предоставляете ИИ доступ к парам запросов или вопросов. В следующий раз, когда вы задаете вопрос, ИИ находит наиболее релевантные вопросы в наборе вопросов, которые вы предоставили. Эти вопросы вместе с соответствующим предоставленным SQL-запросом дают фон искусственному интеллекту при создании SQL.
Если вы обнаружите, что ИИ не создает правильные запросы, можно указать дополнительные примеры.
Чтобы предоставить примеры, можно выбрать кнопку редактирования в разделе Примеры запросов SQL справа, как показано на этом снимке экрана:
Укажите инструкции
Вы также можете управлять ИИ с инструкциями. Эти инструкции можно указать в текстовом поле "Заметки для модели ". Здесь можно написать инструкции на английском языке. ИИ использует эти инструкции при создании SQL.
Если вы обнаружите, что ИИ последовательно неправильно интерпретирует определенные слова или акронимы, вы можете указать определения терминов в этом разделе, как показано на этом снимке экрана:
