Verstehen von Copilot für Data Warehouse

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Copilot in Fabric for Data Warehouse ist ein KI-basierter Assistent, der Data Warehouse-Aufgaben unterstützt. Sie ist in den SQL-Analyseendpunkt und Warehouse in Microsoft Fabric integriert und bietet T-SQL-Codegenerierung und zugehörige Vorschläge.

Wichtige Begriffe

Die folgenden Konzepte beschreiben, wie Copilot in Fabric Data Warehouse funktioniert.

Natürliche Sprache für SQL hilft Benutzern, die mit dem Schreiben komplexer T-SQL-Abfragen kämpfen. Anstatt die Syntax zu erlernen oder nach Beispielen zu suchen, können Sie beschreiben, was Sie in einfacher Sprache wünschen , z. B. "Alle Agents anzeigen, die Immobilien in Kalifornien verkaufen", und Copilot generiert die Abfrage. Dies reduziert Barrieren für neue Benutzer und unterstützt erfahrene Benutzer.

Nach Abschluss des Codes sind Benutzer beim Schreiben von Abfragen häufig hängen geblieben oder unsicher über die nächsten Schritte. Copilot schlägt während der Eingabe im Abfrage-Editor proaktiv Fertigstellungen vor. Wenn Sie beispielsweise mit der Eingabe einer SELECT-Anweisung beginnen, kann Copilot die nächsten Spalten oder Klauseln empfehlen, sodass Sie Abfragen schneller und mit weniger Fehlern schreiben können. Akzeptieren Sie Vorschläge mit der TAB-TASTE, oder geben Sie sie weiter ein, um sie zu ignorieren.

Schnelle Aktionen behandeln häufige Frustrationen wie Das Debuggen von Fehlern oder das Verständnis von unbekanntem Code. Wenn in Ihrer SQL ein Fehler auftritt, kann Copilot anbieten, ihn zu beheben oder zu erklären, was schief gelaufen ist. Diese Anleitung hilft Ihnen, aus Fehlern zu lernen und ihr Vertrauen in das Schreiben und Beheben von Abfragen zu verbessern.

Für diejenigen, die schwierigkeiten, die Struktur ihres Data Warehouse zu verstehen, bieten intelligente Einblicke kontextbezogene Vorschläge. Copilot analysiert Schema und Metadaten wie Tabellennamen, Spalten und Beziehungen, um sicherzustellen, dass generierte Abfragen ihrem Datenmodell entsprechen. Dies reduziert das Risiko, auf falsche Tabellen oder Spalten zu verweisen, und hilft Ihnen, neue Verbindungen in Ihren Daten zu ermitteln.

Schließlich sorgt der schemagesteuerte Kontext für Datenschutz und Genauigkeit. Copilot verwendet nur die Schemainformationen, nicht die tatsächlichen Daten, um Abfragen zu generieren. Dies bedeutet, dass Sie Copilot sicher verwenden können, ohne sich Gedanken darüber machen zu müssen, vertrauliche Informationen verfügbar zu machen, während Sie dennoch von genauen und relevanten Abfragevorschlägen profitieren.

Indem Sie diese Konzepte verstehen und anwenden, können Sie bei der Verwendung von Copilot in Fabric häufig auftretende Herausforderungen im Data Warehouse bewältigen.

Hier ist ein Beispiel für die Interaktion mit Copilot im Fabric Warehouse-Editor:

Screenshot des Copilot in einem Fabric Warehouse-Editor.

In einem späteren Modul werden wir dieses Thema ausführlicher untersuchen.

Vorteile

Die Verwendung von Copilot für Data Warehouse kann SQL-Workflows unterstützen. Wichtige Bereiche, in denen dies helfen kann:

  • Effizienz: Automatisiert Teile der Abfragegenerierung und stellt Codeabschlusse bereit.
  • Barrierefreiheit: Ermöglicht Ihnen die Interaktion mit dem Data Warehouse mit natürlicher Sprache, wodurch die Notwendigkeit erweiterter SQL-Kenntnisse reduziert wird.
  • Fehlerreduzierung: Bietet schnelle Korrekturen und Erläuterungen für SQL-Abfragen, die Ihnen beim Debuggen und Optimieren ihres Codes helfen.
  • Datenschutz: Basiert auf Schema und Metadaten, ohne auf die tatsächlichen Daten zuzugreifen, um die Datensicherheit sicherzustellen.