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KI-Fähigkeitskonzepte (Vorschau)

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Mit der Microsoft Fabric KI-Fähigkeit können Sie Daten für Ihre Kollegen barrierefreier machen. Sie können ein generatives KI-System konfigurieren, um Abfragen zu generieren, die Fragen zu Ihren Daten beantworten. Nachdem Sie die KI-Fähigkeit konfiguriert haben, können Sie sie mit Ihren Kollegen teilen, die dann ihre Fragen in einfachem Englisch stellen können. Basierend auf ihren Fragen generiert die KI Abfragen über Ihre Daten, die diese Fragen beantworten.

Wichtig

Dieses Feature befindet sich in der Vorschauphase.

Wie die KI-Fähigkeit funktioniert

Die KI-Fähigkeit basiert auf generativer KI, insbesondere auf großen Sprachmodellen (LLMs). Diese LLMs können Abfragen generieren, z. B. T-SQL-Abfragen, basierend auf einem bestimmten Schema und einer Frage. Das System sendet eine Frage in der KI-Fähigkeit, Informationen zu den ausgewählten Daten (einschließlich der Tabellen- und Spaltennamen und den Datentypen in den Tabellen) an die LLM. Als Nächstes fordert sie die Generierung einer T-SQL-Abfrage an, die die Frage beantwortet. Analysieren Sie die generierte Abfrage, um zunächst sicherzustellen, dass sie die Daten nicht auf irgendeine Weise ändert. Führen Sie dann diese Abfrage aus. Zeigen Sie schließlich die Abfrageausführungsergebnisse an. Eine KI-Fähigkeit soll auf bestimmte Datenbankressourcen zugreifen und dann relevante T-SQL-Abfragen generieren und ausführen.

Konfiguration von KI-Fähigkeiten

Stellen Sie sich die KI-Fähigkeit so wie einen Power BI-Bericht vor. Sie erstellen zuerst den Bericht und teilen dann den Bericht mit Ihren Kollegen, die ihn nutzen können, um ihre Dateneinblicke zu erhalten. Die KI-Fähigkeit funktioniert auf ähnliche Weise. Sie müssen zuerst die KI-Fähigkeit erstellen und konfigurieren. Anschließend können Sie sie für Ihre Kollegen freigeben.

Sie sollten davon ausgehen, dass einige erforderliche Konfigurationsschritte ausgeführt werden, bevor die KI-Fähigkeit ordnungsgemäß funktioniert. Eine KI-Fähigkeit kann häufig sofort auf vernünftige Fragen antworten, kann aber falsche Antworten für Ihre spezifische Situation geben. Falsche Antworten treten in der Regel auf, da die KI keinen Kontext zu Ihrem Unternehmen, Ihrer Einrichtung oder Definition von Schlüsselbegriffen enthält. Um das Problem zu lösen, stellen Sie der KI Anweisungen und beispielweise Frageabfragepaare bereit. Sie können diese leistungsstarken Techniken verwenden, um die KI auf die richtigen Antworten zu leiten.

Unterschied zwischen einer KI-Fähigkeit und einem Copilot

Die Technologie hinter den KI-Fähigkeiten und den Fabric Copilots ist ähnlich. Beide nutzen generative KI, um Daten zu analysieren. Sie weisen auch einige wichtige Unterschiede auf:

  • Konfiguration: Mit einer KI-Fähigkeit können Sie die KI so konfigurieren, wie Sie es benötigen. Sie können ihr Anweisungen und Beispiele geben, die auf Ihren speziellen Anwendungsfall abgestimmt sind. Ein Fabric Copilot bietet diese Konfigurationsflexibilität nicht.
  • Anwendungsfall: Ein Copilot kann Ihnen helfen, Ihre Arbeit an Fabric zu erledigen. Es kann Ihnen dabei helfen, Notebook-Code oder Data Warehouse-Abfragen zu generieren. Im Gegensatz dazu funktioniert die KI-Fähigkeit unabhängig. Sie können sie letztlich mit Microsoft Teams und anderen Bereichen außerhalb von Fabric verbinden.

Bewertung der KI-Fähigkeit

  • Das Produktteam hat die KI-Fähigkeiten an verschiedenen öffentlichen und privaten T-SQL-Task-Benchmarks getestet, um die Qualität der SQL-Abfragen zu ermitteln.
  • Das Produktteam investierte auch in zusätzliche Schadensminderungen. Dazu gehören technologische Ansätze, um die Copilot-Ausgabe auf den Kontext der gewählten Datenquellen zu konzentrieren.

Begrenzungen

Die KI-Fähigkeit befindet sich derzeit in der öffentlichen Vorschau und hat Einschränkungen. Durch Updates wird die KI-Fähigkeit im Laufe der Zeit verbessert.

  • Generative KI interpretiert die Ergebnisse einer ausgeführten T-SQL-Abfrage nicht. Diese Abfrage wird nur generiert.
  • Die KI-Fähigkeit gibt möglicherweise falsche Antworten zurück. Sie sollten die KI-Fähigkeit mit Ihren Kollegen testen, um zu überprüfen, ob sie Fragen wie erwartet beantwortet. Wenn sie Fehler macht, geben Sie ihr weitere Beispiele und Anweisungen.
  • Es werden nur T-SQL-Abfragen für Warehouses und Lakehouses unterstützt.
  • Die KI-Fähigkeit generiert nur T-SQL-Leseabfragen. Es werden keine T-SQL-Abfragen generiert, die Daten erstellen, aktualisieren oder löschen.
  • Die KI-Fähigkeit kann nur auf die von Ihnen bereitgestellten Daten zugreifen. Sie verwendet nur die von Ihnen bereitgestellten Datenressourcen-Konfigurationen.
  • Die KI-Fähigkeit verfügt über Datenzugriffsberechtigungen, die mit den Berechtigungen übereinstimmen, die dem Fragesteller der KI-Fähigkeit gewährt werden. Dies gilt, wenn die KI-Fähigkeit an anderen Standorten veröffentlicht wird, z. B. Copilot für Microsoft 365 oder Microsoft Copilot Studio.
  • Sie können die KI-Fähigkeit nicht verwenden, um auf unstrukturierte Datenressourcen zuzugreifen. Zu diesen Ressourcen gehören z. B. .pdf, .docx oder .txt Dateien.
  • Zu diesem Zeitpunkt können Sie nur ein einziges Warehouse oder ein einzelnes Lakehouse auswählen.
  • Die KI-Fähigkeit unterstützt keine Unterhaltungsschnittstelle. Jede Frage muss vollständig eigenständig sein. Sie erinnert sich nicht an frühere Fragen.
  • Sie blockiert Fragen oder Anweisungen in nicht englischer Sprache.
  • Sie können die KI-Fähigkeit nicht mit Fabric Copilots, Microsoft Teams oder anderen Erfahrungen außerhalb von Fabric verbinden.
  • Sie können den LLM nicht ändern, den die KI-Fähigkeit verwendet.
  • Die KI-Fähigkeit verliert die Genauigkeit, wenn Sie nicht deskriptive Spaltennamen verwenden.
  • Die KI-Fähigkeit verliert Genauigkeit, wenn Sie große Schemas mit Dutzenden von Tabellen verwenden.
  • Die KI-Fähigkeit befindet sich in einem Vorschaustatus. Sie hat einen begrenzten Bereich und weist möglicherweise Fehler auf. Aufgrund dieser Überlegungen wird empfohlen, die Verwendung in Produktionssystemen zu vermeiden. Vermeiden Sie auch ihre Verwendung für kritische Entscheidungen.
  • Nicht deskriptive Datenressourcenspalten- und Tabellennamen haben erhebliche negative Auswirkungen auf die generierte T-SQL-Abfragequalität. Wir empfehlen die Verwendung beschreibender Namen.
  • Die Verwendung von zu vielen Spalten und Tabellen kann die Leistung der KI-Fähigkeit verringern.
  • Die KI-Fähigkeit ist derzeit für die Verarbeitung einfacher Abfragen konzipiert. Komplexe Abfragen, die viele Verknüpfungen oder komplexe Logik erfordern, weisen tendenziell eine geringere Zuverlässigkeit auf.

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