Microsoft Fabric基础知识

第 13 章. 人工智能与副驾驶

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：[e-mail]

"嘿，副驾驶，你能为我总结一下这本书吗？"

我们真诚地希望你不要写这样的提示，因为我们坚信你应该完整地阅读我们的书。不过，如果您利用最新技术为自己节省一些时间和精力，我们也不会太责怪您（开个玩笑，我们当然会）。众所周知，我们无法否认人工智能（AI）和大型语言模型（LLMs）在我们生活中的每一个环节都无所不在。

在本章中，我们将探讨如何在各种 Microsoft Fabric 组件中利用人工智能和 LLMs，以及在哪些场景下可以考虑向 Copilot 寻求帮助。我们必须在一开始就实话实说，并警告您这将是相当长的一章--但这并不是要吓唬您不要读这一章！相反，我们想向您保证，您应该对 Microsoft Fabric 中的人工智能功能和 Copilot 有一个全面的了解。

在深入探索 Microsoft Fabric 中人工智能的各种实现之前，让我们先退一步来研究 LLMs，因为它们代表了 Copilot 的主干，我们将在下一节中深入介绍。如果我们在两年前写这本书，几乎肯定不会有这一章。但时至今日，写任何一本技术书籍，不提到 LLMs 几乎都是不可想象的。这就是这项新技术迅速崛起的原因。

通俗地说，LLM 就是能用自然语言与你 "对话 "的软件。我们说的 "对话"，是指 LLM 既能理解人类语言，也能使用人类语言做出回应。 LLMs 基于在大量数据基础上训练出来的机器学习模型，因此被称为 "大型"。与软件聊天固然不错，但这只是 LLM 用例的一个小方面。可以利用 LLM 生成散文、诗歌和编程代码，甚至根据自然语言提示创建播客、视频或图像。每当我们在根据自然语言提示创建东西的语境中谈论 LLMs 时，我们本质上都是在谈论生成式人工智能，这是一种特殊类型的 Deep Learning 模型，能够根据提示生成文本、图像、编程代码和视听内容。

警告

在我们继续讨论之前，有一个重要的警告：生成式人工智能模型在识别模式方面通常很 ，但有时它们会识别出实际上并不存在的模式，或者将存在的模式错误地应用到不合适的用例中。这会导致模型提供错误信息，这种现象被称为幻觉。

此外，生成式人工智能模型的准确性取决于其输入的数据，因此建议您始终检查输出的有效性，而不是盲目相信结果。

什么是 Copilot？

现在，您已经了解人工智能和 LLMs 如何潜在地让您的生活变得更轻松，让我们来研究一下 Microsoft Fabric 中的 Copilot 如何提高您的工作效率，让您平时的工作负载变得更加简单明了。在深入探讨 Copilot 之前，我们要先回答本节标题中的问题：什么是 Copilot？

它是一个基于 LLMs 的生成式人工智能聊天机器人。我们要强调的是，人工智能和 Copilot 已经渗透到 Fabric 的每一次体验中，因此在本章中，我们将介绍大量的 Copilot：数据科学和数据工程 Copilot、数据工厂 Copilot、数据仓库 Copilot、Power BI Copilot、实时智能 Copilot 和 SQL 数据库 Copilot。

在 Microsoft Fabric 中启用 Copilot

首先让我们解释一下如何开始使用 Copilot。租户或容量地理位置对 Microsoft Fabric 中 Copilot 的默认设置起着至关重要的作用。如果您的租户不在美国或法国，Copilot 默认为禁用。 ...