Konfigurácia agenta údajov

Data Agent je výkonný nástroj určený na zlepšenie presnosti výsledkov údajov a poskytuje tvorcom prostriedky na začlenenie obchodného kontextu do svojich údajových dotazov. Pomocou agenta údajov môžu používatelia pracovať s údajmi prostredníctvom prirodzeného jazyka, vďaka čomu sú zložité operácie s údajmi dostupnejšie a dostupnejšie.

Okrem toho dátový agent umožňuje vytváranie, usporiadanie a konfiguráciu odborníkov na údaje, čo organizáciám umožňuje vytvárať prispôsobené riešenia odrážajúce ich jedinečné procesy, scenáre a obchodnú logiku. Toto prispôsobenie zabezpečí, že vygenerované prehľady nie sú len presné, ale aj kontextovo relevantné.

Tento článok popisuje rôzne konfigurácie, ktoré môžete použiť na vylepšenie agenta údajov.

Pokyny pre údajových agentov

Pokyny týkajúce sa agenta pre dátový agenta pri generovaní presných a relevantných odpovedí na otázky používateľov. Tieto pokyny môžu určiť, ktoré zdroje údajov majú stanoviť priority, oceniť spôsob narábania s určitými typmi dotazov a poskytnúť užitočnú terminológiu alebo kontext na interpretáciu zámeru používateľa.

Tu je odporúčaný počiatočný formát na písanie platných pokynov na úrovni agenta:

## 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: ""

## 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"

Pokyny pre zdroj údajov

Pokyny k zdroju údajov sa použijú, keď agent smeruje otázku do konkrétneho zdroja údajov. Tieto pokyny poskytujú kontext potrebný na vytvorenie presných dotazov, či už v JAZYKU SQL, DAX alebo KQL, aby agent mohol načítať presné informácie.

Táto časť by mala obsahovať pokyny špecifické pre zdroj údajov, ako sú relevantné tabuľky, stĺpce, vzťahy a akákoľvek logika dotazov potrebná na zodpovedanie bežných alebo zložitých otázok. Čím efektívnejšie je daný kontext, agent môže vytvárať presné a zmysluplné dotazy.

Ako východiskový bod použite nasledujúcu šablónu:

## 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.”

Popis zdroja dát

Popisy dátových zdrojov umožňujú tvorcom poskytnúť všeobecný kontext o každom zdroji dát, aby mohol dátový agent inteligentne smerovať otázky. Popis by mal zhrnúť, čo zdroj údajov obsahuje, aké typy otázok dokáže zodpovedať a akékoľvek obchodné nuansy, ktoré ho odlišujú od iných zdrojov. Agent tieto informácie využíva počas procesu uvažovania na určenie, ktorý zdroj je najrelevantnejší pre dotaz používateľa.

Poznámka

Dátový agent tiež zohľadňuje metadáta, ako sú popis, schéma a príkladové dotazy, aby určil, ktorý zdroj dát použiť pri odpovedi na konkrétnu otázku.

Vzorové dotazy zdroja údajov

Ukážkové dotazy, známe aj ako niekoľko príkladov, používajú nástroje agenta údajov na zlepšenie kvality vygenerovaných dotazov. Umožňujú tvorcom odovzdať logiku vzorového dotazu, na ktorú môže agent odkazovať pri tvorbe odpovede. Keď sa použije zdroj údajov, príslušný nástroj automaticky vyhľadá najrelevantnejšie vzorové dotazy na otázku používateľa a odovzdá prvé tri dotazy nástroju na agenta údajov. Tieto príklady sú začlenené do procesu generovania, pomáha agent produkovať presnejšie a kontextovo vhodné výsledky dotazu.

Ďalšie kroky

• konceptu agenta údajov
• scenár agenta údajov