Fabric Copilotに関するエキサイティングな改善が行われ、最先端のAzure Foundryモデルを使用して、セマンティックモデルでのDAXクエリ作成をサポートしています。このアップデートにより、DAXクエリの正確性が向上し、行とフィルターのコンテキストの理解が深まり、非アクティブな関係の利用方法も改善されました。ユーザーの異なる表現でも同様のDAXクエリが生成され、安定性が向上しました。これらの改善は2025年5月のリリースから利用可能で、Power BI DesktopやData Agentを使用したセマンティックモデルでも機能します。
Fabric Copilotの進化：DAXクエリ作成をサポートする最新アップデート
Fabric Copilotに関するエキサイティングな改善が行われました。这些改进是通过使用最先进的Azure Foundry模型来帮助您在语义模型上编写DAX查询。新しいアップデートは、DAXクエリ生成において顕著な改善をもたらします。
主な改善点
このアップデートには、以下のようなDAXクエリの全体的な正確性向上、DAXの行コンテクストやフィルターコンテクストの使い方についてより深い理解、非アクティブリレーションシップなどの語義モデルの機能の利用方法が含まれています。また、安定性も向上し、異なる言い回しで同様のユーザーリクエストをすることで、類似または同一のDAXクエリが生成され、より予測可能な結果が得られるようになります。
今後の提供予定
これらの改善は、2025年5月のリリースから以下のシナリオで利用可能になります：
- Power BI Desktop内でのDAXクエリビューにおけるDAXクエリ作成支援
- Power BI Desktop内でレポートビューのDAXクエリを使ってデータ質問に答える支援
- データエージェントを使用したセマンティックモデルの操作
実際の使用例
Adventure Worksのサンプルデータを使用し、実際にこの機能を試してみましょう。FabricワークスペースでDAXクエリを書いており、オンライン注文に対して、出荷日を基にして年ごとの総売上に対するトップ製品の割合を見たいとします。明確な回答が返ってきます。これには非アクティブリレーションシップの使用と、年ごとのトップ製品を特定するための多段階分析が組み込まれています。
レポートを編集しているWebで「どの曜日が総出荷注文の割合が最も高いか」と尋ねた際、DAXクエリは再び非アクティブリレーションシップを使用し、曜日ごとの総出荷注文の割合を計算します。その結果は、私の質問への答えとしてまとめられます。
DAXクエリの確認と修正
DAXクエリを確認することで、どのフィールドが使用されているかを検証できます。また、Copilotの支援を受けてDAXクエリビューでクエリを実行し、値のフォーマットなどの変更も行えます。
その他の更新
また、最近のアップデートでは、セマンティックモデルに関する情報がさらに充実しています。これには説明、同義語、サンプルデータ、階層、表示フォルダの利用が含まれています。ぜひご自身でも試してみてください。これらの機能がどのように連携しているかについての詳細情報は、リソースをご参照ください。
新しいFabric Copilotの機能を活用して、DAXクエリの作成をさらに効率的に行えるようになりました。今後のアップデートにもご期待ください！
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Fabric Copilot to help write DAX queries improvements | Microsoft Power BI Blog
Source link
Fabric Copilot has received significant enhancements powered by advanced Azure Foundry models, improving the generation of DAX queries for semantic models. Key upgrades include:
- Increased Correctness: The accuracy of DAX queries has improved, ensuring they generate valid results.
- Deeper Context Understanding: It better understands how to utilize DAX row and filter context and effectively employs features like inactive relationships.
- Enhanced Stability: Requests phrased differently yield similar or identical DAX queries, making outcomes more predictable.
These improvements are available starting with the May 2025 releases and can be utilized in various scenarios, including:
- Writing DAX queries in Power BI Desktop’s DAX query view.
- Answering data questions with DAX queries in the Report view.
- Interacting with semantic models using Data Agent.
For instance, when using the Adventure Works sample data, users can query for top products or analyze order trends, with the system dynamically incorporating inactive relationships and providing clear, summarized answers. Additionally, recent updates now offer more details about semantic models, including descriptions, synonyms, hierarchies, and sample data—enhancing the overall user experience.
For more information on leveraging these enhancements, check the provided resources.