Real-Time Intelligence 用 Copilot のプライバシー、セキュリティ、責任ある使用 (プレビュー)
この記事では、Copilot リアルタイム インテリジェンス (プレビュー) のしくみ、ビジネス データをセキュリティで保護し、プライバシー要件に準拠する方法、生成 AI を責任を持って使用する方法について説明します。 Fabric での Copilot に関留守トピックの概要については、「プライバシー、セキュリティ、Copilot の責任ある使用 (プレビュー)」を参照してください。
Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence 用 Copilot やプレビュー段階のその他の生成 AI 機能が備わる Microsoft Fabric は、Real-Time Intelligence やその他のワークロードでのデータの変換と分析、分析情報の生成、視覚化とレポートの作成を行う新しい方法を提供します。
Real-Time Intelligence 用 Copilot のデータ使用
Real-Time Intelligence 用 Copilot は、Copilot ユーザーがアクセスできるデータベース スキーマなどのデータにアクセスできます。 Copilot は、現在 KQL クエリセットに接続されている任意のデータベースを参照します。 Copilot はデータを格納せず、Copilot ユーザーがアクセスできないデータにはアクセスできません。
Real-Time Intelligence 用 Copilot の評価
いくつかの構成とメソッドをテストし徹底的な調査期間を経た後、OpenAI 統合メソッドは、最も精度の高い KQL クエリを生成することが実証されました。 Copilot は生成された KQL クエリを自動的に実行しません。ユーザーが独自の判断でクエリを実行することをお勧めします。
Real-Time Intelligence 用 Copilot を使用する際のヒント
Copilot は、基になるデータセットの列名またはスキーマに基づいて、自然な言葉での業務上の質問を KQL クエリへと変換します。 不正確または誤解を招くような KQL クエリを回避するために、詳細で関連性の高い要求をコパイロットに提供することをお勧めします。 たとえば、特定の列について質問する場合は、列名とその列に含まれるデータの種類を指定します。 特定の演算子または関数を使用する場合は、これも含めると役立ちます。 提供される情報が多いほど、Copilot の回答も向上します。 また、質問は、KQL データベース テーブルまたは具体化されたビューであるデータベースに制限する必要があります。