Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Setiap agen data Fabric berjalan di atas runtime. Runtime menentukan komponen inti agen: logika orkestrasi, perencanaan, dan perutean, bersama dengan alat pembuatan kueri bawaan yang menerjemahkan pertanyaan bahasa alami ke dalam kueri terhadap sumber data Anda.
Fabric menawarkan dua runtime:
- Runtime standar — runtime yang tersedia secara umum (GA), dioptimalkan untuk perilaku yang stabil dan dapat diprediksi.
- Versi pratinjau runtime — runtime dengan peningkatan dan modifikasi terbaru pada komponen inti (misalnya, alat pembuatan kueri bawaan atau logika perutean agen), sebelum perubahan tersebut dirilis sebagai GA.
Runtime yang Anda pilih menentukan bagaimana dan kapan perubahan pada komponen inti agen mencapai agen Anda. Itu tidak menentukan sumber data mana yang bisa Anda tambahkan. Beberapa konfigurasi pratinjau, seperti deskripsi objek skema dan topik, hanya tersedia pada runtime pratinjau.
Important
Pemutakhiran pada model bahasa besar (LLM) yang mendasarinya diterapkan secara konsisten pada lingkungan runtime standar maupun pratinjau. Pilihan runtime tidak mengontrol model mana yang digunakan agen data.
Runtime standar
Runtime standar adalah runtime GA dan merupakan default untuk agen data baru. Ini berisi implementasi komponen inti agen yang tersedia secara umum, termasuk:
- Alat pembuatan kueri bawaan yang menerjemahkan pertanyaan bahasa alami ke dalam kueri terhadap sumber data yang didukung, termasuk Lakehouse, Data Warehouse, SQL Database, Mirrored Database, Eventhouse KQL Database, dan model semantik Power BI.
- Logika orkestrasi, perencanaan, dan perutean agen inti.
Pembaruan pada runtime standar jarang dilakukan. Perubahan masuk ke sini hanya setelah lolos validasi di runtime pratinjau dan mencapai status GA. Pilih runtime standar untuk agen data produksi jika perilaku yang konsisten dan perubahan minimal antar-rilis penting.
Pratinjau runtime
Runtime pratinjau berisi peningkatan terbaru pada alat dan orkestrasi bawaan sebelum mereka lulus ke GA. Pembaruan ini dapat mencakup:
- Alat bawaan baru yang belum tersedia pada runtime standar.
- Modifikasi dan peningkatan kualitas pada alat bawaan yang ada (misalnya, pembaruan tentang cara agen membuat atau memvalidasi kueri untuk sumber data tertentu).
- Perubahan pada orkestrasi inti, perencanaan, atau logika perutean agen.
Pembaruan pada runtime pratinjau lebih kerap terjadi, dan perilakunya dapat berubah antara satu rilis dan rilis lainnya. Pilih runtime pratinjau saat Anda ingin mengevaluasi perubahan mendatang, validasi bahwa agen Anda terus bekerja seperti yang diharapkan, atau berikan umpan balik tentang peningkatan sebelum mencapai GA.
Apa saja yang saat ini tersedia di runtime pratinjau
Pembaruan berikut tersedia di runtime pratinjau hari ini. Daftar ini berubah seiring dirilisnya peningkatan baru dan peningkatan yang sudah ada mencapai status GA.
| Penyempurnaan | Feature | Deskripsi |
|---|---|---|
| Konteks skema untuk sumber data SQL | Deskripsi objek skema (Pratinjau) | Tambahkan konteks bisnis untuk tabel, kolom, dan elemen skema lainnya guna membantu agen data menafsirkan skema SQL yang besar atau ambigu serta menghasilkan kueri yang lebih akurat. |
| Konteks berbasis topik untuk sumber data SQL | Topik (Pratinjau) | Jumlahkan hingga 1 juta karakter instruksi yang diorganisir berdasarkan topik. Agen data menemukan bagian-bagian yang relevan dengan sebuah pertanyaan dan memberikannya ke NL2SQL. |
| Model terbaru untuk pembuatan kueri SQL | NL2SQL Tingkat Lanjut | NL2SQL lanjutan berjalan pada model yang lebih baru untuk meningkatkan akurasi kueri dan mengurangi latensi. |
| Contoh kueri yang lebih baik berikut | NL2SQL Tingkat Lanjut | NL2SQL lebih mematuhi pola yang diperlihatkan dalam contoh pustaka kueri Anda, alih-alih menambahkan logika atau batasan tambahan yang tidak ada dalam contoh. |
| Filter penggantian nilai | NL2SQL Tingkat Lanjut | NL2SQL menalar nilai filter yang diisyaratkan dan menggantinya dengan nilai yang benar, termasuk saat beberapa filter kategorikal atau boolean diisyaratkan alih-alih disebutkan secara eksplisit. |
| Penanganan ambiguitas | NL2SQL Tingkat Lanjut | NL2SQL mendeteksi pertanyaan ambigu dan mengajukan pertanyaan yang mengklarifikasi sebelum menghasilkan SQL, alih-alih berkomitmen pada asumsi yang dapat menghasilkan jawaban yang salah. |
| Penanganan pertanyaan kompleks yang lebih akurat | Generasi DAX lanjutan | DAX generation bernalar melalui beberapa langkah, memeriksa hasil, mengatasi ambiguitas, dan menyempurnakan pendekatannya untuk menjawab pertanyaan kompleks dengan lebih akurat. |
| Generasi filter yang lebih andal | Generasi DAX lanjutan | DAX generation mencari nilai dalam kolom model semantik untuk mengidentifikasi nilai filter yang benar dan menghasilkan query yang lebih andal. |
Anda juga dapat mengalihkan agen data ke runtime pratinjau secara terprogram dengan menggunakan agen data Fabric Python SDK:
data_agent = FabricDataAgentManagement(data_agent_name)
# Switch to the preview runtime
data_agent.update_configuration(enable_preview_features=True)
config = data_agent.get_configuration()
print(f"Preview runtime enabled: {config.enable_experimental_features}")
# Switch back to the standard runtime
data_agent.update_configuration(enable_preview_features=False)
config = data_agent.get_configuration()
print(f"Preview runtime enabled: {config.enable_experimental_features}")
Note
Runtime yang digunakan oleh agen data yang dipublikasikan ditetapkan oleh konfigurasi agen saat dipublikasikan. Jika Anda menerbitkan agen data saat dikonfigurasi untuk menggunakan runtime pratinjau, versi yang diterbitkan akan terus berjalan di runtime pratinjau hingga Anda menerbitkan ulang agen dengan pilihan runtime yang berbeda.