Fabric 데이터 에이전트에서 데이터 원본 추가 및 구성

Microsoft Fabric 데이터 에이전트를 사용하면 조직에서 엔터프라이즈 데이터에 대한 대화형 환경을 구축할 수 있습니다. 사용자는 Fabric 아티팩트를 데이터 에이전트에 연결하여 자연어 질문을 정확한 쿼리로 변환하여 분석가에서 임원에 이르기까지 이해 관계자가 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 인사이트를 얻을 수 있도록 할 수 있습니다. 이 문서에서는 데이터 에이전트가 현재 지원하는 모든 데이터 원본과 각 데이터 원본에 사용할 수 있는 구성 기능을 안내합니다.

Overview

데이터 에이전트는 다음 데이터 원본 범주를 지원합니다.

카테고리 Artifacts 쿼리 언어 주요 시나리오
SQL Lakehouse, Data Warehouse, SQL Database, 미러링된 데이터베이스 T-SQL 관계형 및 Delta Lake 데이터에 대한 구조적 분석
Eventhouse Eventhouse KQL 데이터베이스 KQL 실시간 인텔리전스 및 시계열 분석
의미 체계 모델 Power BI 의미 체계 모델 DAX (독일 주식 지수) 비즈니스 논리, 계산 측정값 및 큐레이팅된 메트릭
그래프(미리 보기) 그래프 모델 GQL 관계가 풍부한 데이터 탐색 및 그래프 분석
온톨로지(미리 보기) Fabric 지식 표현 온톨로지 네이티브 데이터 통합을 위한 도메인 지식 및 의미 체계 컨텍스트
Azure AI 검색(미리 보기) Azure AI 검색 인덱스 자연어 + 검색 구조화되지 않은 데이터 검색(PDF, 텍스트, 보강 콘텐츠)

팁 (조언)

단일 데이터 에이전트는 모든 조합으로 최대 5개의 데이터 원본을 결합할 수 있으므로 하나의 대화형 환경에서 구조적, 실시간, 의미 체계 및 구조화되지 않은 데이터를 혼합할 수 있습니다.

지원되는 아티팩트

  • Lakehouse - SQL Analytics 엔드포인트를 통해 표시되는 Delta Lake 테이블입니다.
  • Data Warehouse - T-SQL 노출 영역이 있는 전체 Fabric 웨어하우스입니다.
  • SQL Database - Fabric 네이티브 SQL 데이터베이스입니다.
  • Mirrored Databases - Fabric 미러링된 외부 데이터베이스(예: Azure SQL, Cosmos DB, Snowflake).

Fabric 모든 SQL 원본에는 OneLake Delta 데이터에 대한 고성능 읽기 전용 T-SQL 쿼리 표면인 SQL Analytics 엔드포인트와 함께 제공됩니다. 데이터 에이전트는 다음과 같은 기본 제공 NL2SQL 서비스를 활용합니다.

  1. 사용자가 제공한 선택한 스키마, 지침 및 예제 쿼리를 사용하여 사용자의 자연어 질문을 T-SQL 쿼리로 변환합니다.
  2. 스키마 선택 영역에 대해 생성된 쿼리의 유효성을 검사하여 승인된 테이블 및 뷰만 참조하는지 확인합니다.
  3. SQL Analytics 엔드포인트를 통해 쿼리를 실행하고 사람이 읽을 수 있는 결과를 반환합니다.

데이터 원본 구성

SQL 소스 지원 가능한 구성

Configuration 지원됨 Details
스키마 선택 ✅ 예 특정 테이블, 뷰 및 함수를 선택하여 에이전트 범위를 지정합니다.
에이전트 지침 ✅ 예 이 원본으로 질문을 라우팅하는 시기와 방법을 에이전트에 안내합니다.
데이터 원본 지침 ✅ 예 NL2SQL에 테이블 설명, 조인 논리, 키 열 세부 정보 및 비즈니스 용어를 제공합니다.
데이터 원본 설명 ✅ 예 에이전트가 이 데이터 원본이 사용자의 질문과 관련이 있는지 여부를 확인하는 데 도움이 되는 설명입니다.
예제 쿼리 ✅ 예 에이전트가 복잡한 쿼리 패턴을 학습할 수 있도록 자연어/SQL 쌍을 제공합니다. 주요 예제는 벡터 유사성을 통해 자동으로 검색됩니다.

자세히 알아보기

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