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O que é o Copilot na base de dados SQL na carga de trabalho do Fabric?

Aplica-se a:✅Base de dados SQL em Microsoft Fabric

O Copilot in Fabric in SQL database é uma ferramenta de IA projetada para simplificar o gerenciamento e a consulta de bancos de dados SQL. O Copilot oferece conclusão inteligente de código, ações rápidas e conversão de linguagem natural para SQL. Este artigo explora como o Copilot pode melhorar a produtividade, a precisão e o aprendizado para administradores de banco de dados, desenvolvedores e analistas de dados.

Recursos do Copilot no banco de dados SQL Fabric

Comece a usar o Copilot no Fabric na base de dados SQL:

  • Painel de bate-papo do copiloto no banco de dados SQL do Fabric: use o painel de bate-papo para fazer perguntas ao Copilot por meio de linguagem natural.

    • Linguagem Natural para SQL: Gere código T-SQL e obtenha sugestões de perguntas a fazer para acelerar o seu fluxo de trabalho.
    • P&R baseadas em documentação: Faça perguntas ao Copilot sobre os recursos do Copilot in Fabric no banco de dados SQL e ele fornece respostas em linguagem natural, juntamente com documentações relevantes.

  • Copilot code completion for Copilot in Fabric SQL database: Comece a escrever T-SQL no editor de consultas SQL e o Copilot gera automaticamente uma sugestão de código para ajudar a concluir sua consulta. A tecla Tab aceita a sugestão de código ou continua digitando para ignorar a sugestão. O copilot também pode sugerir completações de código para nomes de tabelas e colunas, funções e palavras-chave.

  • Recursos de ação rápida de Explicar e Corrigir do Copiloto na base de dados SQL Fabric: Na barra de opções do editor de consultas SQL, as opções Corrigir e Explicar são ações rápidas. Realce uma consulta SQL de sua escolha e selecione um dos botões de ação rápida para executar a ação selecionada em sua consulta.

    • Correção: O Copilot pode corrigir erros no seu código à medida que surgem mensagens de erro. Cenários de erro incluem código T-SQL incorreto ou não suportado, ortografia incorreta e mais. O Copilot também fornece comentários que explicam as alterações e sugerem práticas recomendadas de SQL.
    • Explicar: O Copilot pode fornecer explicações em linguagem natural de sua consulta SQL e esquema de banco de dados em formato de comentários.

Note

O Copilot do Editor de Consultas do portal Fabric é baseado nas mesmas ferramentas subjacentes das integrações com o SQL Server Management Studio (SSMS) e Visual Studio Code, garantindo um comportamento consistente de chat e assistência integrada para os clientes. As capacidades exatas podem variar consoante o cliente. Por exemplo, a análise de planos de execução e os fluxos de trabalho em modo Agente podem estar disponíveis apenas em clientes específicos.

Use o Copilot com o SQL Server Management Studio (SSMS) e o Visual Studio Code

Quando se liga a uma base de dados SQL no Fabric a partir do SQL Server Management Studio (SSMS) ou da extensão MSSQL para Visual Studio Code, o Copilot oferece chat e assistência T-SQL inline ligada à base de dados conectada. As capacidades-chave incluem:

  • Completações T-SQL em linha: O Copilot sugere completões de código à medida que escreves no editor de consultas.
  • Geração de código baseada em chat e explicações: Faça perguntas ou peça geração de T-SQL através de linguagem natural no painel de chat.
  • Análise do plano de execução: O Copilot pode analisar o seu plano de execução de consultas e fornecer recomendações de otimização.

Estas integrações suportam dois modos operacionais:

  • Modo Pergunta: Executa consultas apenas-leitura por padrão para responder a perguntas e gerar T-SQL sem modificar dados.
  • Modo agente: Permite fluxos de trabalho multipassos orientados por ferramentas que podem realizar operações de escrita. Qualquer ação que modifique dados requer aprovação explícita do utilizador antes de ser executada – as ações de escrita nunca são realizadas sem consentimento do utilizador.

Ativar o Copilot no banco de dados SQL Fabric

Para habilitar o Copilot no Fabric no banco de dados SQL:

Práticas recomendadas para usar o Copilot na base de dados SQL do Fabric

Aqui estão algumas dicas para maximizar efetivamente a produtividade com o Copilot:

  • Comece com uma descrição clara e concisa das informações específicas que você procura ao criar prompts.
  • A linguagem natural para SQL depende de nomes expressivos de tabelas e colunas. Se a tabela e as colunas não forem expressivas e descritivas, o Copilot poderá não conseguir construir uma consulta significativa.
  • Use a linguagem natural que se aplica à sua tabela e visualize os nomes do banco de dados, nomes de colunas, chaves primárias e chaves estrangeiras. Esse contexto ajuda o Copilot a gerar consultas precisas. Especifique quais colunas você deseja ver, agregações e quaisquer critérios de filtragem da forma mais explícita possível. Dado o contexto do seu esquema, o Copilot deve ser capaz de corrigir erros de digitação ou entender o contexto.
  • Ao usar a completação de código, deixe um comentário na parte superior da consulta com -- para ajudar a orientar o CoPilot com contexto sobre a consulta que está a tentar escrever.
  • Evite linguagem ambígua ou excessivamente complexa em suas solicitações. Simplifique a pergunta, mantendo a sua clareza. Essa edição garante que o Copilot possa traduzi-lo em uma consulta T-SQL significativa que recupera os dados desejados.

Prompts de exemplo

Os exemplos seguintes são claros, específicos e adaptados às propriedades do seu esquema e base de dados. Facilitam para o Copilot gerar consultas T-SQL precisas.

 - What are the top-selling products by quantity?
 - Count all the products grouped by category
 - Show all sales transactions that occurred on [a specific date]

Note

A IA alimenta o Copilot, então surpresas e erros são possíveis.

Uso responsável de IA do Copilot

Para consultar as diretrizes da Microsoft para IA responsável numa base de dados SQL, consulte Privacidade, segurança e uso responsável por IA do Copilot no Fabric na carga de trabalho da base de dados SQL.

A Microsoft está comprometida em garantir que nossos sistemas de IA sejam guiados por nossos princípios de IA e Padrão de IA Responsável. Estes princípios incluem capacitar os nossos clientes para utilizarem estes sistemas de forma eficaz e de acordo com as utilizações pretendidas. A nossa abordagem à IA responsável está em constante evolução para abordar proativamente questões emergentes. Os prompts e respostas que o Copilot utiliza para bases de dados SQL estão protegidos de acordo com as práticas de privacidade da Microsoft e não são utilizados para treinar modelos básicos. Para mais informações sobre privacidade e segurança, consulte Privacidade, segurança e uso responsável do Copilot no Fabric.

Limitations

Aqui estão as limitações atuais do Copilot in Fabric no banco de dados SQL:

  • O copilot não pode alterar consultas SQL existentes no editor de consultas SQL. Por exemplo, se pedires ao painel de chat do Copilot para editar uma parte específica de uma consulta existente, não funciona. No entanto, o Copilot compreende as entradas anteriores no painel de chat. Esta compreensão permite aos utilizadores iterar consultas previamente geradas pelo Copilot antes de serem inseridas.
  • O copiloto pode produzir resultados imprecisos quando a intenção é avaliar dados. O Copilot só tem acesso ao esquema da base de dados; Não tem acesso aos dados.
  • As respostas do copiloto podem incluir conteúdo impreciso ou de baixa qualidade, portanto, revise os resultados antes de usá-los em seu trabalho.
  • As pessoas que podem avaliar significativamente a precisão e adequação do conteúdo devem rever os resultados.
  • O painel de chat Copilot in Fabric in SQL database não estará disponível no momento se o Private Link estiver habilitado e o Acesso Público estiver desabilitado na configuração de locatário.
  • O Copilot no portal do Fabric não executa consultas de forma autónoma. Qualquer ação que possa alterar dados requer a iniciação ou aprovação do utilizador. Para utilizadores que se ligam através do SQL Server Management Studio (SSMS) ou Visual Studio Code, os fluxos de trabalho orientados por ferramentas (modo Agente) envolvem ações em vários passos que solicitam aprovação do utilizador antes de executar alterações.

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