Vytvoření dovednosti AI (Preview)
S využitím dovedností Microsoft Fabric AI můžete vytvářet konverzační AI zkušenosti, které odpovídají na otázky týkající se dat uložených v datových jezerech, skladech, sémantických modelech Power BI a databázích KQL ve Fabric. Vaše přehledy dat budou přístupné. Vaši kolegové můžou klást otázky v prosté angličtině a přijímat odpovědi řízené daty, i když nejsou odborníky na AI nebo jsou s daty hluboce obeznámeni.
Důležité
Tato funkce je ve verzi Preview.
Požadavky
- placený prostředek Fabric kapacity F64 nebo vyšší
- Přepínač tenanta dovedností AI je povolený.
- Je povolený přepínač tenanta Copilot.
- Křížové geografické zpracování pro umělou inteligenci je povoleno.
- je povolené křížové geografické ukládání pro AI.
- Sklad, lakehouse (datové jezero), sémantické modely Power BI a databáze KQL s daty.
- cs-CZ: Sémantické modely Power BI prostřednictvím přepnutí tenanta na koncových bodech XMLA jsou povoleny pro zdroje dat sémantických modelů Power BI.
Kompletní proces vytváření a používání AI schopností na platformě Fabric
Tato část popisuje klíčové kroky pro vytvoření, ověření a sdílení dovednosti umělé inteligence v rámci platformy Fabric, aby byla snadno přístupná k použití.
Proces je jednoduchý a můžete začít testovat prostředky dovedností AI v řádu minut.
Vytvoření nové dovednosti umělé inteligence
Pokud chcete vytvořit novou dovednost AI, nejprve přejděte do svého pracovního prostoru a pak vyberte tlačítko + Nová položka. Na kartě Všechny položky vyhledejte dovednosti umělé inteligence, abyste našli příslušnou možnost, jak je znázorněno na tomto snímku obrazovky:
Po výběru se zobrazí výzva k zadání názvu dovednosti AI, jak je znázorněno na tomto snímku obrazovky:
Podívejte se na poskytnutý snímek obrazovky, který slouží jako vizuální návod pro pojmenování dovednosti umělé inteligence. Po zadání názvu pokračujte v konfiguraci pro sladění dovedností AI s vašimi konkrétními požadavky.
Výběr dat
Po vytvoření dovednosti AI můžete přidat až pět zdrojů dat, včetně jezer, skladů, sémantických modelů Power BI a databází KQL v libovolné kombinaci. Můžete například přidat pět sémantických modelů Power BI nebo dva sémantické modely Power BI, jedno jezero a jednu databázi KQL.
Při prvním vytvoření dovednosti AI a zadání názvu se automaticky zobrazí katalog OneLake, který umožňuje přidávat zdroje dat. Pokud chcete přidat zdroj dat, vyberte ho z katalogu, jak je znázorněno na další obrazovce, a pak vyberte Přidat. Každý zdroj dat musí být přidán jednotlivě. Můžete například přidat jezero, vybrat Přidata pak pokračovat přidáním dalšího zdroje dat. Pokud chcete filtrovat typy zdrojů dat, vyberte ikonu filtru a pak vyberte požadovaný typ. Můžete zobrazit pouze zdroje dat vybraného typu, což usnadňuje vyhledání a propojení vhodných zdrojů pro vaši dovednost AI.
Jakmile přidáte zdroj dat, Průzkumník v levém podokně stránky dovedností AI naplní dostupné tabulky v každém vybraném zdroji dat, kde můžete pomocí zaškrtávacích políček zpřístupnit tabulky umělé inteligence nebo je nedostupné, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Poznámka:
K přidání sémantického modelu Power BI jako zdroje dat do dovednosti AI potřebujete oprávnění ke čtení a zápisu.
Pro další přidání zdrojů dat přejděte na Explorer v levém podokně stránky dovedností AI a vyberte + zdroj dat, jak je znázorněno na tomto snímku obrazovky:
Katalog OneLake se znovu otevře a podle potřeby můžete bez problémů přidat další zdroje dat.
Spropitné
Nezapomeňte použít popisné názvy tabulek i sloupců. Tabulka s názvem SalesData
je smysluplnější než TableA
a názvy sloupců, jako jsou ActiveCustomer
nebo IsCustomerActive
, jsou jasnější než C1
nebo ActCu
. Popisné názvy pomáhají umělé inteligenci generovat přesnější a spolehlivější dotazy.
Ptejte se
Po přidání zdrojů dat a výběru relevantních tabulek pro každý zdroj dat můžete začít klást otázky. Systém zpracovává otázky, jak je znázorněno na tomto snímku obrazovky:
Podobné otázky by měly fungovat i v těchto příkladech:
- "Jaké byly naše celkové prodeje v Kalifornii v roce 2023?"
- "Jaké jsou 5 nejlepších produktů s nejvyššími ceníkovými cenami a jaké jsou jejich kategorie?"
- "Jaké jsou ty nejnákladnější položky, které se nikdy neprodaly?"
Otázky těchto typů jsou vhodné, protože systém je může přeložit na strukturované dotazy (T-SQL, DAX nebo KQL), spouštět je v databázích a pak vracet konkrétní odpovědi na základě uložených dat.
Tyto věci jsou však mimo rozsah.
- "Proč je produktivita naší továrny v Q2 2024 nižší?"
- "Jaká je hlavní příčina našeho nárůstu prodeje?"
Tyto otázky jsou momentálně mimo rozsah, protože vyžadují komplexní odůvodnění, analýzu korelace nebo externí faktory, které nejsou přímo dostupné v databázi. Dovednost AI v současné době neprovádí pokročilou analýzu, strojové učení ani kauzální odvozování. Jednoduše načte a zpracuje strukturovaná data na základě dotazu uživatele.
Když položíte otázku, dovednost AI použije API Azure OpenAI Assistant ke zpracování požadavku. Tok funguje tímto způsobem:
Přístup ke schématu pomocí přihlašovacích údajů uživatele
Systém nejprve použije přihlašovací údaje uživatele pro přístup ke schématu zdroje dat (například lakehouse, warehouse, sémantický model PBI nebo databáze KQL). Tím se zajistí, že systém načte informace o datové struktuře, které má uživatel oprávnění k zobrazení.
Vytvoření podnětu
Aby systém mohl interpretovat otázku uživatele, kombinuje následující:
- Dotaz uživatele: Otázka přirozeného jazyka poskytnutá uživatelem.
- Informace o schématu: Metadata a strukturální podrobnosti zdroje dat načtené v předchozím kroku.
- Příklady a pokyny: Všechny předdefinované příklady (například ukázkové otázky a odpovědi) nebo konkrétní pokyny, které jsou k dispozici při nastavování dovednosti AI. Tyto příklady a pokyny pomáhají lépe pochopit otázku AI a provedou způsob interakce umělé inteligence s daty.
Všechny tyto informace slouží k vytvoření výzvy. Tato výzva slouží jako vstup do rozhraní API asistenta Azure OpenAI, který funguje jako agent v rámci základní funkce AI. Tím se v podstatě instruuje dovednost AI, jak zpracovat dotaz a jaký typ odpovědi má vytvořit.
Vyvolání nástrojů na základě potřeb dotazů
Agent analyzuje sestavený podnět a rozhodne, který nástroj se má vyvolat k nalezení odpovědi.
- Natural Language to SQL (NL2SQL): Používá se k vygenerování dotazů SQL, když se data nacházejí v jezeře nebo skladu.
- Přirozený jazyk DAX (NL2DAX): Slouží k vytváření dotazů DAX pro interakci s sémantických modelů ve zdrojích dat Power BI.
- Přirozený jazyk do KQL (NL2KQL): Slouží k vytváření dotazů KQL pro dotazování dat v databázích KQL.
Vybraný nástroj vygeneruje dotaz pomocí schématu, metadat a kontextu, které zajišťuje agent související s dovedností AI. Potom nástroj ověří dotaz, aby se zajistilo správné formátování a dodržování bezpečnostních protokolů a vlastní zásady zodpovědné AI (RAI).
Konstrukce reakcí
Agent podkladové dovednosti AI provede dotaz a zajistí, aby odpověď byla strukturovaná a naformátovaná odpovídajícím způsobem. Agent často zahrnuje další kontext, aby odpověď byla uživatelsky přívětivá. Odpověď se uživateli zobrazí v konverzačním rozhraní, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Agent představuje výsledek i zprostředkující kroky, které dovednost umělé inteligence použila k získání konečné odpovědi. Tento přístup zvyšuje transparentnost a v případě potřeby umožňuje ověření těchto kroků. Uživatelé mohou rozbalit rozevírací seznam, aby si zobrazili všechny kroky, které AI dovednost provedla k načtení odpovědi, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky.
Dovednost AI navíc poskytuje vygenerovaný kód použitý k dotazování odpovídajícího zdroje dat a nabízí další přehled o tom, jak byla odpověď vytvořena.
Tyto dotazy jsou určené výhradně pro dotazování dat. Operace, které zahrnují
- vytvoření dat
- aktualizace dat
- odstranění dat
- libovolná změna typu dat
nejsou povoleny, aby se chránila integrita vašich dat.
Kdykoli můžete vybrat tlačítko Vymazat chat a chat vymazat, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Funkce Vymazat chat vymaže veškerou historii chatu a spustí novou relaci. Po odstranění historie chatu ji nemůžete načíst.
Změna zdroje dat
Pokud chcete zdroj dat odebrat, najeďte myší na název zdroje dat v Exploreru v levém podokně stránky dovedností AI, dokud se nezobrazí nabídka se třemi tečky. Výběrem tří teček se zobrazí možnosti, poté vyberte Odebrat pro odstranění zdroje dat, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky.
Pokud se zdroj dat změnil, můžete také vybrat Aktualizovat ve stejné nabídce, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Tím zajistíte, že se všechny aktualizace zdrojů dat projeví i správně naplní v průzkumníku, aby vaše dovednosti umělé inteligence byly synchronizované s nejnovějšími daty.
Konfigurace dovedností AI
Dovednost AI nabízí několik možností konfigurace, které uživatelům umožňují přizpůsobit chování dovedností umělé inteligence, aby lépe odpovídaly potřebám vaší organizace. Protože dovednosti AI zpracovávají a představují data, nabízejí tyto konfigurace flexibilitu, která umožňuje větší kontrolu nad výsledky.
Uveďte pokyny
Můžete zadat konkrétní pokyny, které vám pomůžou s chováním umělé inteligence. Pokud je chcete přidat, vyberte pokyny pro AI, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Otevře se podokno s pokyny pro AI, jak je znázorněno na tomto snímku obrazovky:
Tady můžete napsat až 15 000 znaků v prostém anglickém textu a instruovat AI o tom, jak zpracovávat dotazy.
Můžete například zadat přesný zdroj dat, který se má použít pro určité typy otázek. Příklady voleb zdroje dat můžou zahrnovat směrování umělé inteligence na použití.
- Sémantické modely Power BI pro finanční dotazy
- Lakehouse pro data z prodeje
- databáze KQL pro provozní metriky
Tyto pokyny zajišťují, aby AI vygenerovala odpovídající dotazy, ať už SQL, DAX nebo KQL, na základě vašich pokynů a kontextu otázek.
Pokud prostředek AI konzistentně nesprávně interpretuje určitá slova, zkratky nebo termíny, můžete v této části poskytnout jasné definice, abyste zajistili, že AI rozumí a zpracovává je správně. To se stává zvlášť užitečné pro terminologii specifickou pro doménu nebo jedinečný obchodní žargon.
Přizpůsobením těchto pokynů a definováním termínů vylepšujete schopnost umělé inteligence poskytovat přesné a relevantní přehledy v plném souladu se strategií dat a obchodními požadavky.
Zadání ukázkových dotazů
Přesnost odpovědí na dovednosti AI můžete zvýšit, když zadáte ukázkové dotazy přizpůsobené jednotlivým zdrojům dat, jako jsou databáze lakehouse, warehouse a KQL. Tento přístup, označovaný jako Few-Shot Učení v generativní umělé inteligenci, pomáhá vést dovednosti AI ke generování odpovědí, které lépe se shodují s vašimi očekáváními.
Když poskytnete AI s ukázkovými páry dotazů a otázek, odkazuje na tyto příklady, když odpovídá na budoucí otázky. Párování nových dotazů s nejrelevantními příklady pomáhá umělé inteligenci začlenit logiku specifickou pro firmy a efektivně reagovat na nejčastější dotazy. Tato funkce umožňuje jemně doladit jednotlivé zdroje dat a zajišťuje generování přesnějších dotazů SQL nebo KQL.
Sémantická data modelu Power BI v tuto chvíli nepodporují přidávání párů ukázkových dotazů a dotazů. U podporovaných zdrojů dat, jako jsou databáze lakehouse, warehouse a KQL, ale poskytnutí dalších příkladů může výrazně zlepšit schopnost umělé inteligence generovat přesné dotazy, když se jeho výchozí výkon potřebuje upravit.
Spropitné
Různorodá sada ukázkových dotazů vylepšuje schopnost umělé inteligence generovat přesné a relevantní dotazy SQL/KQL. Pokud chcete přidat nebo upravit ukázkové dotazy, vyberte tlačítko Ukázkové dotazy a otevřete tak podokno ukázkových dotazů, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Toto podokno poskytuje možnosti pro přidání nebo úpravu ukázkových dotazů pro všechny podporované zdroje dat s výjimkou sémantických modelů Power BI. Pro každý zdroj dat můžete vybrat Přidat nebo upravit ukázkové dotazy pro zadání relevantních příkladů, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Poznámka:
Dovednost AI odkazuje pouze na dotazy, které obsahují platnou syntaxi SQL/KQL a které odpovídají schématu vybraných tabulek. Dovednost AI nepoužívá dotazy, které nedokončily jejich ověření. Ujistěte se, že všechny ukázkové dotazy jsou platné a správně sladěné se schématem, aby se zajistilo, že dovednosti umělé inteligence je efektivně využívají.
Publikování a sdílení dovednosti AI
Po otestování výkonu své dovednosti AI napříč různými otázkami a potvrdíte, že generuje přesné dotazy SQL, DAX nebo KQL, můžete je sdílet se svými kolegy. V tomto okamžiku vyberte Publikovat, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky:
Tento krok otevře okno s žádostí o popis dovednosti AI. Tady uveďte podrobný popis toho, co dovednost umělé inteligence dělá. Tyto podrobnosti provedou kolegy o funkcích dovednosti AI a pomáhají ostatním systémům a orchestrátorům umělé inteligence efektivně vyvolat danou dovednost AI.
Po publikování dovednosti AI budete mít dvě verze. Jedna verze je aktuální verze konceptu, kterou můžete dál upřesňovat a vylepšovat. Druhá verze je publikovaná verze, kterou můžete sdílet s kolegy, kteří chtějí dotazovat dovednosti AI, aby získali odpovědi na své otázky. Při vývoji můžete začlenit zpětnou vazbu od kolegů do aktuální verze konceptu, abyste mohli dále vylepšit výkon dovedností AI.