Microsoft Fabric データ エージェントの機能について
ファブリック データ エージェントは、組織が生成 AI を使用してデータを操作できるように設計されています。 Fabric データ エージェントをデータのアクセシビリティと使いやすさに役立つ主な機能を次に示します。
データを操作する
データ エージェントを使用すると、プレーンな英語で質問し、構造化された人間が判読できる回答を受け取ることができ、データとの自然な対話が可能になります。 入力が分析され、Lakehouse、Warehouse、Power BI データセット、KQL データベースなどの最適なデータ ソースが決定され、対応するクエリを生成、検証、実行するための適切なツールが自動的に選択されます。
データ エージェントでは、SQL (構造化クエリ言語)、DAX (データ分析式)、KQL (Kusto クエリ言語) などのクエリ言語を理解する必要がなくなり、技術スキル レベルに関係なく、組織全体でデータ分析情報にアクセスできるようになります。
データ エージェントは 読み取り 操作のみをサポートし、データの作成、更新、削除は行われないことに注意してください。 これにより、ユーザーに割り当てられたのと同じデータアクセス許可を適用することで、安全で正確なアクセスが保証されます。
ファブリック データ エージェントの構成
ファブリック データ エージェントには、作成者がエージェントが質問を解釈して回答する方法をテストおよび評価できる構成オプションが含まれています。 これにより、クエリを反復処理し、構成を調整して正確で関連性の高い回答を確保することで、応答を絞り込むことができます。
組織固有の手順、クエリ例、およびガイダンスを提供して、Fabric データ エージェントを微調整できます。 これにより、エージェントの応答は、組織固有のニーズと目標に合わせて調整されます。
複数のデータ ソース間での推論
ファブリック データ エージェントは、次のような複数のデータ ソースに対して推論できます。
- Power BI セマンティック モデル。
- Eventhouse KQL データベース。
- Lakehouses and Warehouses。
Fabric データ エージェントは、指定したデータ (最大 5 つのデータ ソース) にのみアクセスできます。 たとえば、構成済みの Fabric データ エージェントには、2 つの Power BI セマンティック モデル、1 つの lakehouse、1 つの KQL データベースが混在している場合があります。 これらのデータ ソース内で、関連するテーブルを選択できます。
Important
Fabric データ エージェントは、すべてのデータ ソースで 25 個以下のテーブルが選択されている場合に最適です。
Fabric データ エージェントを使用して、.pdf、.docx、.txt ファイルなどの非構造化データ リソースにアクセスすることはできません。
Fabric の内部と外部の統合
データ エージェントは、Microsoft Fabric 内と外部の両方で使用できます。 統合には、次のものが含まれます。
- Copilot Studio: エージェントの機能をカスタム ワークフローに拡張します。
- Microsoft Teams: 共同作業によるデータディスカッションをサポートします。
- Microsoft Foundry: 追加のシナリオに AI 機能を使用します。
- カスタム アプリケーション: エージェントを独自のツールとプラットフォームに埋め込みます。
Microsoft Fabric データ エージェントと Copilot for Microsoft Fabric の両方で、データの処理と推論にジェネレーティブ AI が使用されますが、その機能とユース ケースには主な違いがあります。
| アスペクト | ファブリック データ エージェント | Microsoft Fabric 用 Copilot |
|---|---|---|
| 柔軟性 | 手順と例を使用してカスタマイズできます。 | 事前構成済みの制限付きカスタマイズ。 |
| ユースケース | より広範なスコープ。は、外部ツール (Copilot Studio、Teams、...など) と統合されます。 | ノートブックやウェアハウス クエリなどの Fabric 内のタスクに重点を置いています。 |
これらの統合により、Fabric データ エージェントは組織の既存のエコシステムに適合し、コラボレーションと意思決定をサポートできます。