Visão geral das mágicas de bate-papo em blocos de anotações do Microsoft Fabric (visualização)

A biblioteca Python Chat-magics aprimora seu fluxo de trabalho de ciência de dados e engenharia em notebooks Microsoft Fabric. Ele se integra perfeitamente com o ambiente Fabric e permite a execução de comandos mágicos IPython especializados em uma célula de notebook, para fornecer saídas em tempo real. IPython comandos mágicos e mais informações sobre o uso podem ser encontrados aqui: https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#.

Capacidades do Chat-magics

Consulta instantânea e geração de código

O %%chat comando permite que você faça perguntas sobre o estado do seu bloco de anotações. O %%code permite a geração de código para manipulação ou visualização de dados.

Descrições de dataframe

O %describe comando fornece resumos e descrições de dataframes carregados. Isso simplifica a fase de exploração de dados.

Comentários e depuração

Os %%add_comments comandos e %%fix_errors ajudam a adicionar comentários ao seu código e corrigir erros, respectivamente. Isto ajuda a tornar o seu bloco de notas mais legível e livre de erros.

Controlos de privacidade

O Chat-magics também oferece configurações de privacidade granulares, que permitem controlar quais dados são compartilhados com o Serviço OpenAI do Azure. Os %set_sharing_level comandos e %configure_privacy_settings , por exemplo, fornecem essa funcionalidade.

Como o Chat-magics pode ajudá-lo?

Chat-magics melhora sua produtividade e fluxo de trabalho em notebooks Microsoft FabricEle acelera a exploração de dados, simplifica a navegação no notebook e melhora a qualidade do código. Ele se adapta a ambientes de código multilíngue e prioriza a privacidade e a segurança dos dados. Através de reduções de carga cognitiva, permite-lhe concentrar-se mais na resolução de problemas. Quer seja um cientista de dados, engenheiro de dados ou analista de negócios, o Chat-magics integra perfeitamente capacidades robustas e de nível empresarial do Azure OpenAI diretamente nos seus blocos de notas. Isso o torna uma ferramenta indispensável para tarefas eficientes e simplificadas de ciência de dados e engenharia.

Comece a usar o Chat-magics

1. Abra um bloco de anotações do Microsoft Fabric novo ou existente.
2. Selecione o Copilot botão na faixa de opções do bloco de anotações para enviar o código de inicialização do Chat-magics para uma nova célula do bloco de anotações.
3. Execute a célula quando ela for adicionada na parte superior do seu bloco de anotações.

Verifique a instalação do Chat-magics

1. Crie uma nova célula no bloco de anotações e execute o %chat_magics comando para exibir a mensagem de ajuda. Esta etapa verifica a instalação adequada do Chat-magics.

Introdução aos comandos básicos: %%chat e %%code

Usando %%chat (Cell Magic)

1. Crie uma nova célula no seu bloco de notas.
2. Digite %%chat na parte superior da célula.
3. Digite sua pergunta ou instrução abaixo do %%chat comando - por exemplo, Quais variáveis estão definidas atualmente?
4. Execute a célula para ver a resposta Chat-magics.

Usando %%code (Cell Magic)

1. Crie uma nova célula no seu bloco de notas.
2. Digite %%code na parte superior da célula.
3. Abaixo disso, especifique a ação de código desejada - por exemplo, Carregar my_data.csv em um dataframe pandas.
4. Execute a célula e revise o trecho de código gerado.

Personalizando as configurações de saída e idioma

1. Use o comando %set_output para alterar o padrão de como os comandos mágicos fornecem saída. As opções podem ser visualizadas executando %set_output?
2. Escolha onde colocar o código gerado, a partir de opções como
   • célula atual
   • nova célula
   • saída da célula
   • numa variável

Comandos avançados para operações de dados

%descrever, %%add_comments e %%fix_errors

1. Use %describe DataFrameName em uma nova célula para obter uma visão geral de um dataframe específico.
2. Para adicionar comentários a uma célula de código para melhor legibilidade, escreva %%add_comments na parte superior da célula que pretende anotar e, em seguida, executar. Certifique-se de validar que o código está correto
3. Para correção de erros de código, digite %%fix_errors na parte superior da célula que continha um erro e execute-o.

Configurações de privacidade e segurança

1. Por padrão, sua configuração de privacidade compartilha mensagens anteriores enviadas de e para o Modelo de Aprendizagem de Idiomas (LLM). No entanto, ele não compartilha conteúdo de células, saídas ou quaisquer esquemas ou dados de exemplo de fontes de dados.
2. Use %set_sharing_level em uma nova célula para ajustar os dados compartilhados com o processador de IA.
3. Para obter configurações de privacidade mais detalhadas, use %configure_privacy_settings.

Comandos de contexto e foco

Usando %pin, %new_task e outros comandos de contexto

1. Use %pin DataFrameName para ajudar a IA a se concentrar em quadros de dados específicos.
2. Para limpar a IA para se concentrar em uma nova tarefa em seu bloco de anotações, digite %new_task seguido por uma tarefa que você está prestes a realizar. Isso limpa o histórico de execução que o copiloto conhece até este ponto e pode tornar as respostas futuras mais relevantes.

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