主要观点：Power BI 中的 Copilot 让数据分析更易获取，但输出质量依赖于 Power BI 数据模型和元数据。通过构建强语义模型、使用丰富元数据和描述可提高 Copilot 在 Power BI 中的准确性。
关键信息：

• 语义模型是数据的结构、关系和理解方式，影响 Copilot 对自然语言查询的解释和结果生成。
• 构建强语义模型的最佳实践包括使用清晰描述性名称、定义准确关系、创建度量、采用星型模式、分组相关字段等。
• 元数据为表、列和度量提供意义和上下文，能增强 Copilot 生成业务友好总结和可视化的能力。
• 丰富元数据和描述的实践有添加表、列和度量的描述、正确格式化数据、使用同义词、标记关键指标为 KPI 等。
  重要细节：
• 例如用“Revenue”代替“tbl_rev”，明确定义表间关系，创建关键业务度量如 Total Sales 等，将相关字段分组到显示文件夹。
• 给表“Revenue”描述为“Total Revenue generated after discounts and before taxes”等，确保数据格式正确，定义同义词，标记关键指标如“Total Revenue”等为 KPI 以提升 Copilot 响应。
  结论：Power BI Copilot 虽能将自然语言转为洞察，但需基于干净、逻辑和有文档记录的元数据才能表现最佳，遵循最佳实践可提高分析平台效果，随着 AI 发展，优化数据模型价值将增大。