Esaminare le procedure consigliate con Copilot nel data warehouse di Microsoft Fabric

La creazione di richieste efficaci è essenziale. Iniziare con una descrizione chiara e concisa delle informazioni specifiche che si sta cercando ed evitare un linguaggio ambiguo o eccessivamente complesso. Semplificare le domande mantenendo la chiarezza per garantire che Copilot possa generare query significative.

L'uso di nomi espressivi e significativi per tabelle e colonne nel data warehouse è fondamentale. I nomi descrittivi consentono a Copilot di comprendere lo schema e migliorare l'accuratezza delle query generate.

Per query complesse che coinvolgono più tabelle o relazioni, usare i commenti per guidare Copilot e fornire un contesto aggiuntivo.

Fornire contesto è un altro aspetto chiave. Usare il linguaggio naturale che si allinea ai nomi delle tabelle e delle viste, ai nomi di colonna, alle chiavi primarie e alle chiavi esterne. Specificare le colonne da visualizzare, le aggregazioni e i criteri di filtro in modo esplicito. L'aggiunta di commenti nella parte superiore della query (usando --) può guidare ulteriormente Copilot per comprendere la finalità della query.

La definizione delle relazioni di schema nella visualizzazione modello del warehouse migliora l'accuratezza delle istruzioni JOIN nelle query SQL generate. Uno schema ben strutturato con relazioni definite consente a Copilot di dedurre le connessioni tra tabelle in modo efficace.

Copilot può gestire errori di digitazione o dedurre il contesto in base allo schema, ma è importante assicurarsi che lo schema sia ben strutturato e coerente. Ciò migliora l'affidabilità complessiva delle query generate.

Attualmente, il linguaggio naturale per SQL supporta l'inglese per T-SQL. Assicurarsi che le richieste siano scritte in inglese per sfruttare al meglio questa funzionalità.

Seguendo queste procedure consigliate, è possibile usare In modo efficace Copilot per semplificare la generazione di query SQL e migliorare la produttività complessiva.