KQL Queryset でクエリを記述するための Copilot は何ですか?

Copilot は、自然言語の質問を簡単に Kusto クエリ言語 (KQL) クエリに変換するのに役立ちます。 データ分析または抽出のニーズをプレーンな言語で記述 Copilot 、対応する KQL クエリが生成されます。 この機能により、KQL に慣れていないすべてのスキル レベルのユーザーでも、簡単かつ効率的にデータを探索および分析できます。

Copilotの課金情報については、「Fabric の価格に関するCopilotのお知らせ」を参照してください。

[前提条件]

注

KQL でクエリを記述するための Copilot のしくみ

CopilotOpenAI の高度な言語機能を備え、自然言語の質問を KQL に変換することで、Kusto クエリ言語 (KQL) クエリを作成するプロセスを簡略化します。 この機能により、KQL の学習の複雑さがなくなり、経験豊富なデータ アナリストと市民データ サイエンティストの両方からアクセスできるようになります。 これにより、クエリの作成が直感的で簡単になり、データ分析が効率化され、生産性が向上します。

Copilot では、以前の入力のコンテキストを維持しながら、クエリを動的に明確に、適応、拡張できる 会話型の相互作用 がサポートされています。 最初からやり直すことなく、クエリを絞り込んでフォローアップの質問をすることができます。

  • 動的クエリ絞り込み: プロンプトを絞り込み、あいまいさを解消したり、テーブルまたは列を指定したり、より多くのコンテキストを提供したりすることで、 Copilot によって生成された初期 KQL を絞り込むことができます。

  • シームレスなフォローアップの質問: 生成された KQL が正しいが、データをより深く調査したい場合は、同じタスクに関連するフォローアップの質問をすることができます。 前のダイアログを基にして、クエリのスコープを拡張したり、フィルターを追加したり、関連するデータ ポイントを探索したりできます。

KQL クエリを記述するために Copilot にアクセスする方法

Fabricで Copilot にアクセスする方法は 2 つあります。

  • KQL クエリセットを通じて: 新規または既存の KQL クエリセット に移動し、Copilot 機能を使って自然言語プロンプトからクエリを生成します。

  • Real-Time ダッシュボード内の [編集] タイル: Real-Time ダッシュボードでタイルを編集する際、ダッシュボード編集エクスペリエンス内で直接KQLクエリを作成または調整するためにCopilotを使用します。

KQL でクエリを記述するために Copilot を使用する方法

次の手順に従って、Copilotコンテキストでを使用します。

  1. Copilot ウィンドウで、自然言語で質問を入力し、Enter キーを押します。

    数秒後、 Copilot は入力に基づいて KQL クエリを生成します。 クエリをクリップボードにコピーしたり、クエリ エディターに 挿入 したり、コンテキスト内のクエリをそれに 置き換えたり することができます。 クエリ エディターでクエリを実行するには、KQL クエリセットへの書き込みアクセス権が必要です。

  2. [ 実行 ] ボタンを選択してクエリを実行します。

    Real-Time Intelligence での KQL クエリセットでの copilot の使用のスクリーンショット。

    注

    • Copilot では、コントロール コマンドは生成されません。
    • Copilot では、生成された KQL クエリは自動的には実行されません。 独自の判断でクエリを実行します。

引き続きフォローアップの質問をしたり、クエリをさらに絞り込んだりすることができます。 新しいチャットを開始するには、 Copilot ウィンドウの右上にある吹き出しを選択します (1)。

前の質問 (2) にカーソルを合わせ、 鉛筆 アイコンを選択して質問ボックスにコピーして編集するか、クリップボードにコピーします。

前の質問をコピーまたは編集する方法を示すスクリーンショット。

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