Configurar seu agente de dados

Um agente de dados permite que os usuários interajam com dados por meio de linguagem natural. Para melhorar a precisão dos resultados, adicione um contexto de negócios que molda como o agente interpreta as perguntas e constrói consultas. Esse contexto ajuda você a criar soluções personalizadas que reflitam os processos, cenários e lógica de negócios da sua organização, para que os insights gerados pelo agente sejam tanto precisos quanto relevantes no contexto.

Este artigo descreve as configurações que você pode usar para aprimorar seu agente de dados.

Instruções do agente de dados

As instruções do agente de dados orientam o agente na geração de respostas precisas e relevantes para perguntas do usuário. Essas instruções podem especificar quais fontes de dados priorizar, descrever como lidar com determinados tipos de consultas e fornecer terminologia ou contexto úteis para interpretar a intenção do usuário.

Use este formato recomendado para escrever instruções eficazes para o nível de agente:

## 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: "Present results as a short summary followed by a table of the supporting data."

## 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"

Instruções da fonte de dados

As instruções da fonte de dados são aplicadas quando o agente encaminha uma pergunta para uma fonte de dados específica. Essas instruções fornecem o contexto necessário para construir consultas precisas, seja em SQL, DAX ou KQL, para que o agente possa recuperar informações precisas.

Esta seção deve incluir diretrizes específicas da fonte de dados, como tabelas relevantes, colunas, relações e qualquer lógica de consulta necessária para responder a perguntas comuns ou complexas. Quanto mais contexto for fornecido, mais efetivamente o agente poderá gerar consultas precisas e significativas.

Use o seguinte modelo como ponto de partida:

## 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."

Descrição da fonte de dados

Descrições de fontes de dados ajudam os criadores a fornecer um contexto de alto nível sobre cada fonte de dados para que o agente de dados possa rotear perguntas de forma inteligente. Uma descrição deve resumir o que a fonte de dados contém, os tipos de perguntas que ela pode responder e quaisquer nuances específicas de negócios que ajudem a distingui-la de outras fontes. O agente usa essas informações durante seu processo de raciocínio para determinar qual fonte é a mais relevante para a consulta de um usuário.

Observação

O agente de dados também considera metadados como a descrição, o esquema e consultas de exemplo para determinar qual fonte de dados usar ao responder a uma determinada pergunta.

Exemplos de consultas de fonte de dados

Consultas de exemplo, também conhecidas como exemplos few-shot, são usadas por ferramentas de agente de dados para melhorar a qualidade das consultas geradas. Eles permitem que os criadores passem uma lógica de consulta de exemplo que o agente pode referenciar ao formar uma resposta. Quando uma fonte de dados é usada, a ferramenta correspondente procura automaticamente as consultas de exemplo mais relevantes para a pergunta do usuário e passa os três primeiros para a ferramenta do agente de dados. Esses exemplos são incorporados ao processo de geração, ajudando o agente a produzir resultados de consulta mais precisos e contextualmente apropriados.

Descrições de objetos de esquema (Prévia)

Para fontes de dados SQL, descrições de objetos de esquema fornecem contexto de negócio para tabelas, colunas e outros elementos em um esquema de fonte de dados. O agente de dados usa essas descrições para interpretar esquemas grandes ou ambíguos e entender o que cada elemento representa, o que ajuda a gerar consultas mais precisas.

Observação

As descrições dos objetos de esquema estão disponíveis apenas quando seu agente de dados usa o tempo de execução prévia.

Para aprender a adicionar e gerenciar descrições, veja Adicionar descrições de objetos de esquema (Prévia).

Tópicos (Prévia)

Os tópicos fornecem instruções grandes baseadas em tópicos para o NL2SQL. O agente de dados pesquisa as instruções para conteúdo relevante para a pergunta do usuário e envia apenas as seções correspondentes para a ferramenta NL2SQL.

Use tópicos quando suas instruções forem extensas, possam ser organizadas por matéria e se apliquem apenas quando uma questão estiver relacionada a esse assunto. Use as instruções da fonte de dados em vez disso para fornecer contexto e regras que devem ser enviados sempre que o agente consultar a fonte de dados.

Observação

Tópicos estão disponíveis apenas para fontes de dados SQL quando seu agente de dados estiver usando o runtime de visualização.

Para aprender a organizar e adicionar instruções baseadas em tópicos, veja Usar tópicos em um agente de dados Fabric (prévia).

Próximas etapas

• Conceito do agente de dados
• Adicionar e configurar fontes de dados em um agente de dados Fabric