Fabric Real-Time インテリジェンス ワークロードのCopilotは、リアルタイム データのクエリ、分析、探索に役立つ AI アシスタントです。 Copilotは、自然言語を Kusto クエリ言語 (KQL) クエリに変換し、KQL の専門知識を必要とせずに対話型のデータ探索を可能にします。
Copilot を用いた KQL クエリセット
KQL クエリセットのCopilotは、自然言語の質問を KQL クエリに変換します。 データ分析のニーズをプレーンな言語で記述し、対応するクエリCopilot生成します。 Copilotでは会話操作がサポートされているため、最初からやり直すことなくクエリを絞り込み、フォローアップの質問を行うことができます。
KQL クエリセットでCopilotを使用する方法の詳細については、KQL クエリの記述に関する Copilot を参照してください。
リアルタイムダッシュボードでのCopilot
Real-Time ダッシュボードでCopilotすると、ダッシュボード タイルの編集とデータ探索が簡略化されます。
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タイル クエリの編集: Copilotを使用して、KQL を手動で記述するのではなく、自然言語を使用して、編集ウィンドウでダッシュボード タイルの背後にある KQL クエリを直接作成または変更します。 詳細については、「
タイルを追加/編集するにはCopilotを使用する - 対話形式でデータを展開: ビュー モードでは、Copilotを使用して、ダッシュボード データに関する質問、結果のフィルター処理、新しいタイルとしての分析情報の保存を行います。 詳細については、Copilot支援されたリアルタイム データ探索を参照してください。
Azure Data Explorerでのデータ用Copilot
Copilotでは、Azure Data Explorer (ADX) クラスターもサポートされます。 ADX クラスターに接続すると、Copilotは KQL クエリを生成し、Eventhouse の場合と同じ方法でデータを探索します。 Fabric対応の容量が必要です。
ADX に接続する方法について詳しくは、Fabric で ADX データを使用するを参照してください。
Copilot KQL クエリのベスト プラクティス
次のヒントは、KQL クエリセットと Real-Time ダッシュボードの両方のCopilotに適用されます。
単純な自然言語プロンプトから始めて、現在の機能と制限事項について学習します。 徐々に、より複雑なプロンプトに進みます。
タスクを正確に指定し、あいまいさを避けます。 口頭指示を追加せずに、プロンプトを KQL エキスパートと共有するとします。 正しいクエリを生成しますか?
モデルに役立つ関連情報を提供します。 可能な場合は、クエリに不可欠なテーブル、演算子、または関数を指定します。
データベースを準備します。
- docstring プロパティを追加して、一般的なテーブルと列を記述します。 この手順は、非ミーニングフルな名前を持つテーブルまたは列にとって重要です。
- 使用頻度の低いテーブルまたは列にドキュメント文字列を追加する必要はありません。
- 詳細については、 alter table column-docstrings コマンドを参照してください。
Copilot結果を改善するには、like または dislike アイコンを選択してフィードバックを送信します。
Note
Submit feedback フォームは、データベースの名前、その URL、Copilotによって生成された KQL クエリ、および含める自由なテキスト応答を送信します。 実行された KQL クエリの結果は送信されません。
Note
Copilot は AI を搭載しているため、想定外のことや間違いが起こる可能性があります。
プライベート ショットを使用してCopilot精度を向上させる
Copilotは、パブリック ショット データベースの最も関連性の高い例 (自然言語と KQL のペア、または "ショット" と呼ばれます) を使用してプロンプトを強化します。 このデータベースは、KQL ドキュメントから派生した Real-Time インテリジェンス チームによってキュレーションされ、すべてのCopilot ユーザーが利用できます。 Public Shots データベースは強固な基盤を提供しますが、一般的であり、KQL データベースに関するドメイン固有の知識がありません。
特定のシナリオに対して正確で複雑な KQL クエリを生成するCopilotの能力を向上させるには、プライベート ショット データベースを作成します。
この方法では、チーム固有の要件に対応する高度な KQL クエリを含めることができます。 たとえば、 グラフ セマンティクス、 時系列分析、 異常検出、または KQL データベースで定義 されているストアド関数 を使用するクエリなどです。
プライベート ショットは、KQL クエリセットと Real-Time ダッシュボードの両方から自動的に発行されます。 これらの成果物を保存すると、含まれる KQL クエリが Private Shots データベースに発行され、データとユース ケースに合わせてクエリを生成するCopilotの機能が向上します。
Note
- プライベート ショットアーティファクトを保存した後、公開され、Copilotが使用できるようになるまで数分かかる場合があります。
- KQL のみが必須です。 LLM によって自然言語の説明が生成されます。 KQL に添付された前のコメントを含めることで、簡単な説明を追加できます。
- KQL クエリで有効な構文がチェックされます。 有効なクエリのみがプライベート ショット データベースに追加されます。
- Copilotは、ユーザーがアクセスできるプライベート ショットのみを使用します。 特定のダッシュボードまたはクエリセットを表示するアクセス許可がない場合、Copilotはこれらのアーティファクトのショットを使用しません。
- Copilotによって生成され、Copy to Editor ボタンを使用してクエリ セットに挿入された KQL クエリには、コメント行 (
// This KQL query was generated by AI:) が含まれます。 これらのクエリはプライベート ショット データベースには発行されません。 それらを含めるには、ユーザーのプロンプトを含む後続のコメントを保持したまま、このコメントを削除します。
制限事項
Real-Time インテリジェンス全体のCopilotには、次の制限事項が適用されます。
- Copilotクエリ エディターで既存の KQL クエリを変更することはできません。 既存のクエリの特定の部分を編集するようにCopilotチャット ウィンドウに依頼した場合、機能しません。 ただし、Copilotはチャット ウィンドウの以前の入力を理解しているため、挿入前に生成Copilotクエリを反復処理できます。
- データを評価することが目的の場合、Copilot は不正確な結果を生成する可能性があります。 Copilotはデータベース スキーマにのみアクセスでき、データ自体にはアクセスできません。
- Copilot応答には、不正確または低品質のコンテンツが含まれる場合があります。 作業で出力を使用する前に、出力を確認します。
- コンテンツの正確性と妥当性を有意義に評価できる人が出力のレビューを行う必要があります。
- Private Linkが有効で、テナント設定でパブリック アクセスが無効になっている場合、KQL データベースの Copilot チャット ウィンドウは使用できません。
責任ある AI
Real-Time インテリジェンスにおける責任ある AI に関するMicrosoftのガイドラインについては、Real-Time インテリジェンスのCopilotのプライベート、セキュリティ、責任ある使用に関する説明を参照してください。
Microsoftは、AI の原則 と Responsible AI Standard が AI システムを導くよう努めます。 これらの原則には、お客様が目的の用途に合わせて、これらのシステムを効果的に使用できるようにすることが含まれます。
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