Como gerar consultas KQL com o Copilot no Fabric

João Barros 06 de July de 2026 4 min de leitura

Escrever consultas KQL (Kusto Query Language) do zero pode ser intimidante para quem está a começar em análise de dados em tempo real. O Copilot no Fabric resolve isso: descreves a pergunta em linguagem natural e ele gera a consulta KQL por ti, dentro da experiência Real-Time Intelligence — ideal para explorar dados sem decorar sintaxe.

Pré-requisitos

Uma capacidade Fabric paga (F2 ou superior) com o Copilot ativado pelo administrador do tenant.
Um workspace atribuído a essa capacidade.
Um Eventhouse com uma base de dados KQL que já contenha dados (podes usar dados de exemplo).
Permissões para criar itens, como um KQL Queryset, nesse workspace.

Passo 1: Abrir o Eventhouse no Real-Time Intelligence

No portal do Fabric, muda para a experiência Real-Time Intelligence no seletor ao fundo, à esquerda. Abre o teu workspace e clica no Eventhouse que contém a base de dados KQL com os teus dados. Confirma que consegues ver, na árvore lateral, pelo menos uma tabela com linhas — é sobre essa tabela que vais perguntar. Neste exemplo, vamos usar uma tabela chamada Readings com leituras de dispositivos.

Passo 2: Criar um KQL Queryset

Dentro do Eventhouse, clica em New related item e escolhe KQL Queryset (em alternativa, usa o botão + New do workspace). Dá-lhe um nome, por exemplo consultas-copilot, e associa-o à base de dados KQL do Eventhouse. É neste editor que vais escrever — ou deixar o Copilot escrever — as tuas consultas.

Passo 3: Abrir o painel do Copilot

No friso do KQL Queryset, clica no botão Copilot. Abre-se um painel à direita com uma caixa de texto. Na primeira utilização, o Copilot mostra sugestões de perguntas baseadas nas tabelas disponíveis. Este passo só funciona bem se a base de dados tiver dados: o Copilot lê o esquema (nomes de tabelas e colunas) para gerar KQL correto e adaptado ao teu modelo.

Passo 4: Escrever a pergunta em linguagem natural

Na caixa do Copilot, escreve uma pergunta clara e específica. Quanto mais concreto fores — indicando a tabela, o período de tempo e a métrica — melhor é o resultado. Por exemplo:

Mostra os 5 dispositivos com mais leituras na última hora, a partir da tabela Readings.

Ao carregar em Enter, após alguns segundos o Copilot devolve uma consulta KQL semelhante a esta:

Readings
| where Timestamp > ago(1h)
| summarize TotalReadings = count() by DeviceId
| top 5 by TotalReadings desc

Repara como cada linha do KQL corresponde a uma parte da tua pergunta: o filtro de tempo com ago(1h), a agregação com summarize e o limite de cinco resultados com top 5. Esta correspondência ajuda-te a aprender a linguagem enquanto trabalhas.

Passo 5: Inserir e executar a consulta

No painel do Copilot tens três opções para a consulta gerada: Copy, Insert e Replace. Clica em Insert para colocar o KQL no editor. Depois, seleciona a consulta e clica em Run (ou carrega em Shift+Enter). Os resultados aparecem na grelha em baixo, prontos a analisar.

Passo 6: Refinar com perguntas de seguimento

Raramente a primeira versão é perfeita, e não faz mal. O Copilot mantém o contexto da conversa, por isso podes pedir ajustes em linguagem natural, por exemplo:

Agora agrupa também pela coluna DeviceType e ordena pelo total de forma decrescente.

O Copilot reescreve a consulta com as novas condições. Se a resposta ficar ambígua ou trouxer um erro, sê mais explícito: indica o nome exato da tabela e das colunas para remover a dúvida.

Verificar o resultado

Para confirmar que a consulta faz o que querias, executa-a e verifica três coisas: se a grelha devolve o número de linhas esperado (aqui, no máximo cinco), se os nomes das colunas correspondem ao que pediste (DeviceId e TotalReadings) e se os valores fazem sentido. Como teste rápido, corre Readings | count para ver o total de linhas da tabela e confirmar que o filtro de tempo está mesmo a reduzir os dados.

Conclusão

Em poucos cliques transformaste uma pergunta em português numa consulta KQL funcional, sem decorar sintaxe. O próximo passo natural é fixar (Pin) o resultado num Real-Time Dashboard, onde o Copilot também ajuda a criar mosaicos a partir de linguagem natural. Experimenta agora: qual é a primeira pergunta sobre os teus dados que vais pedir ao Copilot para responder?