Microsoft Fabric의 AI 함수 업데이트

 

Microsoft Fabric의 AI 함수 업데이트

 

Microsoft Fabric의 AI 함수에서 일부 업데이트가 있어 정리합니다. 텍스트 데이터가 있을 경우 Microsoft Fabric의 레이크하우스 등에 저장된 텍스트에 대해서 Open AI의 AI 함수를 호출하여 텍스트 분석을 수행할 수 있습니다. LLM(대규모 언어 모델)을 이용하여 한 줄의 코드로 텍스트 분류, 텍스트 감정분석, 번역 등을 손쉽게 수행할 수 있습니다. AI 함수는 F2 이상 유료용량의 작업 영역에서 동작합니다. 기본적으로 gpt-4o-mini(2024-07-18)로 설정됩니다.

AI 함수에서 언어는 영어 환경에서 사용하도록 최적화되어 있습니다. 그래서 결과는 영어로 나타날 때가 있으며 필요하다면 translation 함수를 호출하여 한글로 번역할 수 있습니다.

 

작업 영역의 환경이 Fabric 런타임 1.3이어야 합니다. 그리고 pandas 사용시는 openai 패키지를 먼저 설치해야 합니다. 그렇지 않으면 AI 함수가 비활성화되지 않거나 컬럼을 선택할 수 없습니다.

[AI 함수 설정] 메뉴와 Data Wrangler에서 [AI 보강]에서 손쉽게 코드를 작성할 수 있도록 도와주고 있습니다. 예들 들어, 텍스트 분류 함수를 선택하여 DataFrame과 분석할 열을 선택하고 분류값을 입력하면 코드가 완료되어 손쉽게 바로 이용할 수 있습니다.

 

노트북의 [AI 도구] 메뉴의 [AI 함수 설정]를 선택하면 AI 함수를 확인할 수 있습니다.

패키지를 설치하고 DataFrame을 생성하였다면, 이용할 함수를 선택하면 DataFrame과 열을 선택하고 함수에 따라 값을 입력할 수 있습니다.

Data Wrangler에서 [AI 보강]을 확인해보겠습니다. 패키지를 설치하고 DataFrame을 생성하였다면, Data Wrangler의 왼쪽 작업 창에서 [AI 보강]과 함수들을 확인할 수 있습니다.

추가하고 싶은 AI 함수를 선택하면, 상세 페이지로 넘어가서 열을 선택할 수 있습니다.

예를 들어, 텍스트 분류 함수를 선택하여 열과 범주를 입력하면 미리 보기 코드가 생성됩니다.

해당 코드를 실행하여 결과를 확인하고, 노트북에 추가하여 데이터를 변환할 수 있습니다.

 

AI 함수를 테스트하였다면, 기업 데이터를 사용하는 실제 운용 환경에서는 Azure OpenAI 리소스를 생성하여 해당 리소스를 사용하도록 하여 AI 함수를 호출해야 합니다. 이 내용은 다음 글에서 다루어 보겠습니다.

간략히 AI 함수의 최근 업데이트 내용을 확인해보았습니다.