Microsoft Fabric에서 AI에 적합한 분석 데이터 준비
골드 계층 데이터 저장소 및 의미 체계 모델에 메타데이터 및 언어 컨텍스트를 추가하여 AI에 대한 의미 체계 계층을 준비한 다음, AI 에이전트가 비즈니스 질문에 대답하는 데 사용하는 온톨로지 생성
사전 요구 사항
- Microsoft Fabric 의미 체계 모델 디자인 및 게시 경험
- 의미 체계 모델의 DAX 측정값 및 관계 숙지
- AI 에이전트가 구조화된 데이터를 사용하는 방법에 대한 기본 이해
업적 코드
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이 학습 경로의 모듈
Copilot, 데이터 에이전트 및 엔터프라이즈 온톨로지에서 정확한 비즈니스 관련 인사이트를 제공할 수 있도록 골드 레이어, 의미 체계 모델 및 설명서를 디자인합니다.
Microsoft Fabric IQ는 온톨로지에서 비즈니스 어휘를 정의하고 온톨로지와 데이터 원본을 바인딩하는 방법을 제공합니다. 온톨로지 항목, 데이터 에이전트, Microsoft Fabric의 그래프 및 Power BI 의미 체계 모델에 대해 알아봅니다. 특정 사용 사례가 아닌 비즈니스 개념으로 시작하여 온톨로지 모델링이 기존 분석 모델링과 어떻게 다른지 알아봅니다.
Fabric IQ의 온톨로지에서는 모든 사용자가 이해할 수 있는 비즈니스 어휘로 데이터를 변환합니다. 이 모듈에서는 핵심 구성 요소를 이해하기 위해 수동으로 빌드하거나 Power BI 의미 체계 모델에서 자동으로 생성하여 개발을 가속화하는 온톨로지 만들기의 두 가지 방법을 알아봅니다. 두 가지 방법을 모두 연습하고 레이크하우스 테이블 및 이벤트 하우스 스트림을 포함하여 OneLake의 데이터 원본에 온톨로지를 연결하는 방법을 알아봅니다.