Добавление и настройка источников данных в агенте данных Fabric

Агент данных в Microsoft Fabric позволяет организациям создавать диалоговые интерфейсы по корпоративным данным. Посредством подключения элементов Fabric к агенту данных пользователи могут переводить вопросы на естественном языке в точные запросы, что дает возможность заинтересованным лицам, от аналитиков до руководителей, получать аналитическую информацию без написания ни одной строки кода. В этой статье рассматриваются все источники данных, поддерживаемые агентом данных, и возможности конфигурации, доступные для каждого источника данных.

Overview

Агент данных поддерживает следующие категории источников данных:

Категория Artifacts Язык запросов Ключевой сценарий
SQL Lakehouse, Data Warehouse, база данных SQL, зеркальные базы данных T-SQL Структурированная аналитика по реляционным и разностным данным Delta Lake
Eventhouse База данных Eventhouse KQL KQL Анализ данных в режиме реального времени и аналитика временных рядов
Семантическая модель Семантические модели Power BI ДАКС Бизнес-логика, вычисляемые меры и курированные метрики
Graph (предварительная версия) Модель Графа GQL Анализ данных с расширенными связями и графовая аналитика
Ontology (предварительная версия) Fabric Ontology и связанные с ней базовые источники T-SQL, KQL или DAX Управляемый доменный контекст и исходно-нативные запросы
Поиск с использованием ИИ Azure (предварительная версия) Индекс поиска ИИ Azure Естественный язык + поиск Извлечение неструктурированных данных (PDF-файлы, текст, обогащенное содержимое)

Подсказка

Один агент данных может использовать до пяти источников данных в любой комбинации.

Поддерживаемые артефакты

  • Lakehouse — таблицы Delta Lake, доступные через конечную точку аналитики SQL.
  • Data Warehouse — полное хранилище Fabric с областью поверхности T-SQL.
  • SQL Database — базы данных SQL на основе Fabric.
  • Зеркальные базы данных — внешние базы данных, зеркалируемые в Fabric (например, Azure SQL, Cosmos DB, Snowflake).

Каждый источник SQL в Fabric поставляется с конечной точкой SQL Analytics, которая представляет собой высокопроизводительную поверхность для выполнения запросов T-SQL только для чтения к данным OneLake Delta. Агент данных использует встроенную службу NL2SQL , которая:

  1. Преобразует вопрос естественного языка пользователя в запрос T-SQL с помощью выбранной схемы, инструкций и примеров запросов.
  2. Проверяет созданный запрос на выбор схемы, чтобы убедиться, что он ссылается только на утвержденные таблицы и представления.
  3. Выполняет запрос через конечную точку аналитики SQL и возвращает результаты, доступные для чтения.

Настройка источника данных

Поддерживаемые конфигурации источников SQL

Конфигурация Поддерживается Details
Выбор схемы ✅ Да Выберите определенные таблицы, представления и функции для области действия агента.
Инструкции агента ✅ Да Руководство по тому, когда и как направлять вопросы в этот источник.
Инструкции по источнику данных ✅ Да Предоставьте описания таблиц, логику соединения, сведения о ключевом столбце и бизнес-терминологию NL2SQL.
Описание источника данных ✅ Да Описание, которое помогает агенту определить, относится ли этот источник данных к вопросу пользователя.
Описания объектов схемы (предварительный просмотр) ✅ Да Предоставляйте бизнес-контекст для таблиц, столбцов и других элементов схемы для улучшения генерации SQL-запросов. Доступно только в предварительном просмотре.
Темы (Предварительный обзор) ✅ Да Предоставить до 1 миллиона символов тематических инструкций. Агент данных извлекает релевантные разделы для NL2SQL. Доступно только в предварительном просмотре.
Примеры запросов ✅ Да Предоставьте пары естественного языка и SQL, чтобы агент смог узнать сложные шаблоны запросов. Лучшие примеры автоматически извлекаются с помощью векторного сходства.

Узнать больше

  • Последнее обновление: