Real-Time Intelligence 用 Copilot (プレビュー)

Real-Time Intelligence 用 Copilot は、データを探索し、貴重な分析情報を抽出するのに役立つ高度な AI ツールです。 データに関する質問を入力すると、Kusto 照会言語 (KQL) クエリに自動的に変換されます。 Copilot は、経験豊富な KQL ユーザーと一般的なデータ科学者の両方がデータ分析を実施するプロセスを効率化します。

前提条件

• Microsoft Fabric 対応の容量を持つワークスペース
• KQL クエリセットへの読み取りまたは書き込みアクセス権限

リアルタイム インテリジェンス用 Copilot の機能

Real-Time Intelligence 用 Copilot を使用すると、自然言語クエリを Kusto 照会言語 (KQL) へと簡単に変換できます。 コパイロットは、日常的な言語と KQL の技術的な複雑さの間のギャップを埋めるブリッジとして機能し、一般的なデータ科学者が導入する際に直面する障壁を取り除きます。 OpenAI の高度な言語理解を活用するこの機能では、使い慣れた自然な言葉で業務上の質問を送信し、KQL クエリへと変換することができます。 Copilot は、データ分析に対してユーザー フレンドリで効率的なアプローチを使用してクエリ作成プロセスを簡素化することで、生産性を向上させます。

Real-Time Intelligence Copilot にアクセスする

1. Real-Time Intelligence 用 Copilot にアクセスするには、新規または既存の KQL クエリセットに移動します。
2. データベースに接続する。 詳細については、「データベースの選択」を参照してください。
3. Copilot ボタンを選択します。
4. Copilot ウィンドウで、自然言語で業務上の質問を入力します。
5. Enter キーを押します。 数秒後、Copilot が入力に基づいて 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することも、KQL クエリ エディターに直接挿入することもできます。 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限が必要です。
6. [実行] ボタンを選択し、クエリを実行します。

Copilot ウィンドウでは引き続き質問をしたりクエリを生成したりできますが、各質問は個別に評価されるため、以前の質問やその回答との繋がりはありません。

Real-Time Intelligence 用 Copilot の精度を向上させる

Copilot によって生成される KQL クエリの正確性の向上に役立つヒントを次に示します。

• 単純な自然な言葉による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。 次に、より複雑なプロンプトへと徐々に進みます。
• タスクを正確に記述し、あいまいさを避けます。 口頭での指示を加えることなく、自然な言葉によるプロンプトをチーム内にいる数人の KQL エキスパートに提示したと思ってみて下さい。無事正しいクエリが生成されますか?
• モデルが最も正確なクエリを生成するのに役立つ関連情報はすべて提供します。 可能な場合は、クエリに欠かせないテーブル、演算子、または関数を指定します。
• データベースを準備する: 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。 これは説明的な名前 (タイムスタンプなど) を持つ場合には冗長なことがありますが、意味のない名前を持つテーブルまたは列を記述するには非常に重要です。 使用頻度の低いテーブルまたは列には docstring 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 の結果を改善するには、[いいね!] または [興味なし] のアイコンを選択して、フィードバック送信 フォームにコメントを送信します。

制限事項

• Copilot は、次に示す理由により、不正確または誤解を招く可能性のある KQL クエリを提案する可能性があります:
  • ユーザーによる複雑で長い入力。
  • KQL データベース テーブルまたは具体化されたビューではないデータベース エンティティに向けたユーザーによる入力 (KQL 関数など)。
• 組織内に 10,000 人を超える同時実行のユーザーがいる場合、失敗するか、大きなパフォーマンス ヒットが生じることがあります。

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