データ エージェントのコード インタープリター ツール (プレビュー) を有効にする

コード インタープリター ツールを使用すると、取得したデータを分析するためのセキュリティで保護されたサンドボックスPython環境がデータ エージェントに提供されます。 このツールを有効にすると、データ エージェントはデータ ソースのクエリだけでなく、データ分析、数学計算、または視覚化を必要とする自然言語の質問に答えることができます。 たとえば、時間の経過に伴う傾向のグラフ化、列間の相関関係の検出、または複数のソースからの結果の結合をデータ エージェントに依頼できます。 エージェントは、ユーザーに代わってPython コードを生成して実行します。生成されたコード、出力、およびPython視覚化は、実行手順で直接確認できます。

Important

この機能は プレビュー段階です。

Prerequisites

コード インタープリター ツールを追加する

コード インタープリター ツールをデータ エージェントに追加するには:

  1. データ エージェントを開きます。

  2. [ ツール ] タブを選択します。

    コード インタープリター ツールを追加するオプションを含むデータ エージェントの [ツール] タブのスクリーンショット。

  3. [ コード インタープリターの追加] を選択します。

  4. 確認ダイアログで、[確認] を選択 します。

    コード インタープリター ツールをデータ エージェントに追加するための確認ダイアログのスクリーンショット。

これで、コード インタープリター ツールがデータ エージェントに追加され、使用する準備が整いました。

Warning

既存のデータ エージェント チャットでコード インタープリターを初めて使用する場合は、エージェントが新しいツールを取得する前にスレッドのクリアが必要になる場合があります。 新しいチャットを開始するか、既存のスレッドをクリアして、コード インタープリターを使用できるようにします。

SDK でコード インタープリター ツールを有効にする

Fabric データ エージェント Python SDK を使用して、コード インタープリター ツールをプログラムで有効にすることもできます。 このオプションは、データ エージェントのセットアップをスクリプト化する場合や、自動デプロイの一部として含める場合に便利です。

from fabric.dataagent.client import (
    FabricDataAgentManagement,
    create_data_agent,
    delete_data_agent,
)

# Define the name for the data agent
data_agent_name = "<data agent name>"

# Create a new data agent (run this once)
data_agent = create_data_agent(
    data_agent_name,
)

# If the data agent already exists, use this instead to connect:
# data_agent = FabricDataAgentManagement(data_agent_name)

conf = data_agent._client.get_configuration()
conf.value["experimental"] = {"codeInterpreterEnabled": True}
data_agent._client.set_configuration(conf)

質問する

コード インタープリター ツールを追加したら、自然言語でデータ エージェントに質問できます。 エージェントは、接続されたデータ ソースに対してクエリを実行し、結果をコード インタープリターに渡し、Pythonを使用してデータの分析、計算の実行、または視覚化の生成を行います。 自分でコードを記述する必要はありません。

次のような質問をお試しください。

  • 過去 5 年間の領域と損失の原因別に要求頻度のヒートマップを生成します。
  • 顧客の在職期間、毎月の支出、チャーン リスクのペアごとのプロットを作成して、相関関係を調査します。
  • 仕入先 reliability_score は、実際の定時配送率と相関していますか?
  • 契約 reliability_score、契約 lead_time_days、実際の納期の割合、欠陥率、実際のリード タイム、出荷ユニット、合計コストなど、すべてのサプライヤーパフォーマンスメトリックの相関関係ヒートマップを構築します。 どのメトリックが一緒に移動し、どのメトリックが独立しているかについて説明します。
  • 過去 3 年間の売上データに基づいて、次の四半期の収益を予測します。

結果を検査する

データ エージェントが質問に答えた後は、実行手順を使用して、コード インタープリターが結果をどのように生成したかを正確に確認できます。 コード インタープリター ステップを展開して、エージェントによって生成されたPython コード、エージェントが実行した入力、および返された出力を表示します。 実行手順により、分析を簡単に検証したり、予期しない結果のトラブルシューティングを行ったりできます。

生成されたPythonコードと出力を示す、コード インタープリターの実行ステップのスクリーンショット。

エージェントの指示を使用する

コード インタープリター ツールに命令を直接追加することはできませんが、エージェント レベルの命令を使用して、データ エージェントが呼び出す方法とタイミングを設定できます。 たとえば、別のツールよりもコード インタープリターを優先するタイミング、要求に含めるコンテキスト、最終的な結果の書式設定方法についてエージェントをガイドできます。 詳細については、「 データ エージェントの構成」を参照してください。

次のステップ

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