Configurare l'agente dati

Un data agent permette agli utenti di interagire con i dati tramite il linguaggio naturale. Per migliorare l'accuratezza dei risultati, aggiungi un contesto aziendale che influenzi il modo in cui l'agente interpreta le domande e costruisce le query. Questo contesto ti aiuta a creare soluzioni personalizzate che riflettano i processi, gli scenari e la logica di business della tua organizzazione, così che le intuizioni generate dall'agente siano sia accurate che rilevanti dal punto di vista contestuale.

Questo articolo descrive le configurazioni che puoi utilizzare per migliorare il tuo data agent.

Istruzioni per l'agente di dati

Le istruzioni dell'agente dati guidano l'agente nella generazione di risposte accurate e pertinenti alle domande dell'utente. Queste istruzioni possono specificare le origini dati da classificare in ordine di priorità, descrivere come gestire determinati tipi di query e fornire terminologia o contesto utili per interpretare la finalità dell'utente.

Usa questo formato consigliato per scrivere istruzioni efficaci a livello di agente:

## Objective
// Describe the overall goal of the agent. 
// Example: "Help users analyze retail sales performance and customer behavior across regions."

## Data sources
// Specify which data sources the agent should consider, and in what order of priority.
// Example: "Use 'SalesLakehouse' for product and transaction data. Use 'CRMModel' for customer demographics."

## Key terminology
// Define terms or acronyms the agent may encounter in user queries.
// Example: "'GMV' refers to Gross Merchandise Value."

## Response guidelines
// Set expectations for how the agent should format or present answers.
// Example: "Present results as a short summary followed by a table of the supporting data."

## Handling common topics
// Provide special handling rules or context for frequently asked topics.
// Example: "When asked about customers, use the 'ChurnModelScoring' Lakehouse to get customer details. Then, list any open support tickets"

Istruzioni sull'origine dati

Le istruzioni sull'origine dati vengono applicate quando l'agente instrada una domanda a un'origine dati specifica. Queste istruzioni forniscono il contesto necessario per costruire query precise, sia in SQL, DAX o KQL, in modo che l'agente possa recuperare informazioni accurate.

Questa sezione deve includere indicazioni specifiche dell'origine dati, ad esempio tabelle, colonne, relazioni e qualsiasi logica di query necessaria per rispondere a domande comuni o complesse. Maggiore è il contesto fornito, più efficacemente l'agente può generare query accurate e significative.

Usare il modello seguente come punto di partenza:

## General knowledge
// Share general background information the agent should consider when querying this data source.

## Table descriptions
// Describe key tables and important columns within those tables.

## When asked about
// Provide query-specific logic or table preferences for certain topics. 
// Example: "When asked about shoe sales, always use the SalesProduct table."

Descrizione origine dati

Le descrizioni delle fonti dati aiutano i creatori a fornire un contesto ad alto livello su ciascuna fonte di dati, così che l'agente dei dati possa instradare le domande in modo intelligente. Una descrizione deve riepilogare ciò che contiene l'origine dati, i tipi di domande che può rispondere e le eventuali sfumature specifiche dell'azienda che consentono di distinguerla da altre origini. L'agente usa queste informazioni durante il processo di ragionamento per determinare quale origine è la più rilevante per la query di un utente.

Annotazioni

L'agente dati considera anche metadati come descrizione, schema e query di esempio per determinare quale fonte di dati utilizzare quando risponde a una determinata domanda.

Esempi di query su origini dati

Le query di esempio, note anche come esempi few-shot, sono utilizzate dagli strumenti di data agent per migliorare la qualità delle query generate. Consentono agli autori di fornire esempi di logica di query che l'agente può consultare durante la formulazione di una risposta. Quando si usa un'origine dati, lo strumento corrispondente cerca automaticamente le query di esempio più rilevanti per la domanda dell'utente e passa i primi tre allo strumento dell'agente dati. Questi esempi sono incorporati nel processo di generazione, aiutando l'agente a produrre risultati di query più accurati e contestualmente appropriati.

Descrizioni degli oggetti dello schema (Anteprima)

Per le sorgenti dati SQL, le descrizioni degli oggetti schema forniscono un contesto aziendale per tabelle, colonne e altri elementi nello schema di una sorgente dati. L'agente dati utilizza queste descrizioni per interpretare schemi grandi o ambigui e comprendere cosa rappresenti ogni elemento, il che lo aiuta a generare query più accurate.

Annotazioni

Le descrizioni degli oggetti dello schema sono disponibili solo quando il tuo agente dati utilizza il runtime di anteprima.

Per imparare come aggiungere e gestire descrizioni, vedi Aggiungi descrizioni degli oggetti schema (Anteprima).

Passaggi successivi

• Concetto di agente dei dati
• Scenario dell'agente dei dati