Comprender las funcionalidades del agente de datos de Microsoft Fabric
Los agentes de datos de Fabric están diseñados para ayudar a las organizaciones a interactuar con sus datos mediante la inteligencia artificial generativa. A continuación se muestran las funcionalidades clave que hacen que los agentes de datos de Fabric sean útiles para la accesibilidad y la facilidad de uso de los datos.
Interacción con los datos
El agente de datos permite la interacción natural con los datos, ya que le permite formular preguntas en inglés sin formato y recibir respuestas estructuradas y legibles para el usuario. Analiza la entrada, determina el origen de datos más adecuado (como almacén de lago de datos, almacén, conjunto de datos de Power BI o base de datos KQL) y selecciona automáticamente la herramienta adecuada para generar, validar y ejecutar las consultas correspondientes.
Al eliminar la necesidad de comprender los lenguajes de consulta como SQL (Lenguaje de consulta estructurado), DAX (Expresiones de análisis de datos) o KQL (Lenguaje de consulta Kusto), el agente de datos hace que la información de los datos sea accesible en toda la organización, independientemente del nivel de aptitud técnica.
Es importante tener en cuenta que el agente de datos solo admite operaciones de lectura; no crea, actualiza ni elimina datos. Garantiza un acceso seguro y preciso aplicando los mismos permisos de datos asignados al usuario que interactúan con él.
Configuración del agente de datos de Fabric
Los agentes de datos de Fabric incluyen opciones de configuración que permiten a los creadores probar y evaluar cómo el agente interpreta y responde a preguntas. Esto ayuda a refinar las respuestas iterando en las consultas y ajustando la configuración para garantizar respuestas pertinentes y precisas.
Puede proporcionar instrucciones específicas de la organización, consultas de ejemplo e instrucciones para ajustar el agente de datos de Fabric. Esto garantiza que las respuestas del agente se alineen con las necesidades y objetivos únicos de la organización.
Razonamiento en varios orígenes de datos
Los agentes de datos de Fabric pueden razonar sobre varios orígenes de datos, entre los que se incluyen:
- Modelos semánticos de Power BI.
- Bases de datos KQL de Eventhouse.
- Lagos de datos y almacenes.
- Ontologías (para consultas semánticas y alineadas a términos empresariales).
- Índices de Azure AI Search (versión preliminar, a través de un índice de Microsoft Foundry conectado, lo que permite el razonamiento sobre contenido no estructurado).
El agente de datos de Fabric solo puede acceder a los datos que proporcione, con hasta cinco orígenes de datos. Por ejemplo, un agente de datos de Fabric configurado podría incluir una combinación de dos modelos semánticos de Power BI, un almacén de lago de datos y una base de datos KQL. Dentro de esos orígenes de datos, puede seleccionar las tablas pertinentes.
Importante
El agente de datos de Fabric funciona mejor con 25 o menos tablas seleccionadas en todos los orígenes de datos.
El agente de datos de Fabric no accede directamente a archivos no estructurados (como .pdf, .docxo .txt) como orígenes de datos nativos. Para razonar sobre contenido no estructurado, conecte un índice de Azure AI Search integrado en Microsoft Foundry como origen adicional (versión preliminar).
Integración dentro y fuera de Fabric
El agente de datos se puede usar tanto dentro como fuera de Microsoft Fabric. Las integraciones incluyen:
- Copilot Studio: amplíe la funcionalidad del agente a flujos de trabajo personalizados.
- Microsoft Teams: admite discusiones de datos colaborativas.
- Microsoft Foundry: use funcionalidades de inteligencia artificial para escenarios adicionales.
- Aplicaciones personalizadas: inserte el agente en sus propias herramientas y plataformas.
Aunque tanto los agentes de datos de Microsoft Fabric como Copilot para Microsoft Fabric usan IA generativa para procesar y razonar los datos, existen diferencias clave en su funcionalidad y casos de uso:
| Aspecto | Agentes de datos de Fabric | Copilot para Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Flexibilidad | Personalizable con instrucciones y ejemplos. | Personalización limitada preconfigurada. |
| Caso de uso | Ámbito más amplio; se integra con herramientas externas (por ejemplo, Copilot Studio, Teams, ...). | Centrado en tareas dentro de Fabric, como cuadernos y consultas de almacenes. |
Estas integraciones permiten que los agentes de datos de Fabric se ajusten al ecosistema existente de la organización, lo que admite la colaboración y la toma de decisiones.