データ エージェントは、データ結果の精度を高め、ビジネス コンテキストをデータ クエリに組み込む手段を作成者に提供するように設計された強力なツールです。 データ エージェントを使用することで、ユーザーは自然言語を使用してデータを操作できるため、複雑なデータ操作のアクセシビリティと操作性が高くなります。
さらに、データ エージェントは、データエキスパートの作成、キュレーション、構成を容易にし、組織が独自のプロセス、シナリオ、ビジネス ロジックを反映したカスタマイズされたソリューションを構築できるようにします。 このカスタマイズにより、生成された分析情報は正確であるだけでなく、コンテキストに応じて関連性が高くなります。
この記事では、データ エージェントを強化するために使用できるさまざまな構成について説明します。
データ エージェントの指示
データ エージェントの指示により、エージェントはユーザーの質問に対する正確で関連性の高い回答を生成できます。 これらの手順では、優先順位を付けるデータ ソースを指定したり、特定の種類のクエリを処理する方法を概説したり、ユーザーの意図を解釈するための便利な用語やコンテキストを提供したりできます。
効果的なエージェント レベルの命令を記述するための推奨される開始形式を次に示します。
## 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: ""
## 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"
データ ソースの説明書
データ ソース命令は、エージェントが特定のデータ ソースに質問をルーティングするときに適用されます。 これらの手順は、エージェントが正確な情報を取得できるように、SQL、DAX、KQL のいずれであっても、正確なクエリを作成するために必要なコンテキストを提供します。
このセクションには、関連するテーブル、列、リレーションシップ、一般的または複雑な質問に回答するために必要なクエリ ロジックなど、データ ソース固有のガイダンスを含める必要があります。 提供されるコンテキストが多いほど、エージェントはより効果的に正確で意味のあるクエリを生成できます。
開始点として、次のテンプレートを使用します。
## 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.”
データ ソースの説明
データ ソースの説明を使用すると、作成者は各データ ソースに関する高度なコンテキストを提供できるため、データ エージェントは質問をインテリジェントにルーティングできます。 データ ソースに含まれる内容、回答できる質問の種類、および他のソースとの区別に役立つビジネス固有の微妙な違いを要約する必要があります。 エージェントは、推論プロセス中にこの情報を使用して、どのソースがユーザーのクエリに最も関連しているかを判断します。
注
また、データ エージェントは、特定の質問に回答するときに使用するデータ ソースを決定するために、説明、スキーマ、サンプル クエリなどのメタデータも考慮します。
データ ソースのクエリ例
いくつかのショット例とも呼ばれるクエリの例は、生成されたクエリの品質を向上させるためにデータ エージェント ツールによって使用されます。 作成者は、応答を形成するときにエージェントが参照できるクエリ ロジックの例を渡すことができます。 データ ソースを使用すると、対応するツールは、ユーザーの質問に対して最も関連性の高いサンプル クエリを自動的に検索し、上位 3 つをデータ エージェント ツールに渡します。 これらの例は生成プロセスに組み込まれており、エージェントがより正確でコンテキストに応じて適切なクエリ結果を生成するのに役立ちます。
