Uzyskiwanie odpowiedzi wizualnych od agenta danych Fabric (wersja zapoznawcza)

Agent danych Fabric może zwracać interakcyjne odpowiedzi wizualne, takie jak wykresy i grafy, oprócz odpowiedzi tekstowych i opartych na tabelach. Odpowiedzi wizualne ułatwiają szybkie identyfikowanie trendów, wzorców i wartości odstających w danych bez opuszczania interfejsu konwersacyjnego. Wizualizacje te są generowane przy użyciu Fabric Visuals, tej samej podstawy wizualizacyjnej, co aplikacje Fabric, a coraz częściej na platformie Fabric. W efekcie wykresy, które otrzymujesz w rozmowie z agentem danych, opierają się na tej samej technologii, która napędza wizualizacje w innych doświadczeniach Fabric, pomagając zapewnić bardziej spójne i znajome doświadczenie.

Ważna

Ta funkcja jest dostępna w wersji zapoznawczej.

Wymagania wstępne

Jak wygenerować wizualizacje

Agent danych Fabric może wygenerować wizualizację w ramach odpowiedzi w następujących scenariuszach:

  • Użytkownik jawnie żąda wizualizacji (na przykład "utwórz wykres słupkowy sprzedaży według regionu")
  • Użytkownik niejawnie żąda wizualizacji (na przykład "show me sales by region")
  • Agent wnioskuje, że użytkownik skorzystałby na wizualizacji na podstawie danych lub treści zapytania (na przykład „jakie są trendy sprzedaży w ciągu ostatniego roku?”)

Przykładowe pytania dotyczące generowania wizualizacji

  • "Pokaż mi wykres sprzedaży miesięcznej na 2025 r."
  • "Porównaj przychody między regionami na wykresie słupkowym".
  • "Jaki jest trend rejestracji klientów w ciągu ostatnich 12 miesięcy?"
  • Pokaż rozkład wartości zamówień.

Agent określa najbardziej odpowiedni typ wykresu na podstawie pytania i zwróconych danych. Jeśli chcesz użyć określonego typu wykresu, uwzględnij go w pytaniu (na przykład "jako wykres liniowy" lub "jako wykres słupkowy").

Zrzut ekranu interfejsu czatu agenta Data Agent. Polecenie użytkownika brzmi: „Pokaż przychody i zysk według segmentów klientów”. Agent wyświetla odpowiedź tekstową wraz z wielokolumnowym wykresem słupkowym.

Wskazówka

Umieść kursor na wykresie, aby wyświetlić etykietki narzędzi z dodatkowymi informacjami.

Obsługiwane źródła danych

Agent danych usługi Fabric obsługuje wizualne odpowiedzi dotyczące danych ze wszystkich obsługiwanych typów źródeł danych, w tym lakehouse’ów, hurtowni danych, modeli semantycznych Power BI i nie tylko.

Obsługiwane typy wizualizacji

Obecnie obsługiwane są następujące typy wizualizacji:

  • Wykres liniowy
  • Wykres wieloliniowy
  • Wykres kolumnowy
  • Wykres wielokolumny
  • Skumulowany wykres kolumnowy
  • Wykres kołowy
  • Wykres punktowy
  • Wykres powierzchniowy
  • Skumulowany wykres warstwowy

Dostosowywanie

Korzystaj z instrukcji agenta, aby kierować jego korzystaniem z wizualizacji. Możesz na przykład poinstruować agenta, aby zawsze zawierał wizualizację dla niektórych typów pytań lub preferować określone typy wykresów dla niektórych wzorców danych. Więcej informacji można znaleźć w instrukcjach dla agenta danych.

Kolory, rozmiary czcionek, tytuł i etykiety są wstępnie ustawione i obecnie nie można ich dostosować.

Wskazówka

Wizualizacje są domyślnie włączone. Aby uniknąć generowania wizualizacji lub określania zachowania, używaj instrukcji agenta, aby nie używać wizualizacji. Więcej informacji można znaleźć w instrukcjach dla agenta danych.

Ograniczenia

  • Jakość i typ wizualizacji zależą od charakteru danych zwracanych przez zapytanie bazowe.
  • Wizualizacje obsługują obecnie maksymalnie 200 wierszy danych. Gdy zapytanie zwraca więcej niż 200 wierszy, na wykresie przedstawianych jest tylko pierwsze 200, więc wizualizacja przedstawia przycięty zestaw wyników.
  • Typy wykresów są ograniczone do obsługiwanych typów wizualizacji.
  • Kolory, rozmiary czcionek, tytuł i etykiety są wstępnie ustawione i obecnie nie można ich dostosować.
  • Te wizualizacje są obecnie obsługiwane tylko w środowisku agenta danych w Fabric, a nie w innych klientach, takich jak SDK, M365 Copilot, Teams lub Foundry.
    • Gdy używasz agenta danych Fabric za pośrednictwem Microsoft 365 Copilot, możesz użyć interpretera kodu do wygenerowania wizualizacji na podstawie wyników zwróconych przez agenta danych.