Microsoft Dataverse vtičnik za sklic posrednikov za kodiranje AI (predogled)

[Ta članek je del predizdajne dokumentacije in se lahko spremeni.]

Microsoft Dataverse za posrednike za kodiranje uporabniškega vmesnika zagotavlja navodila za določeno opravilo, ki jih na podlagi vaše zahteve naloži podprt posrednik za kodiranje. Običajno opišete rezultat, namesto da poimennete znanje. Vtičnik bo zahtevo usmeril na najboljše znanje, tako da lahko posrednik združi več spretnosti za opravilo.

Pomembno

  • To je funkcija predogleda.
  • Ponudbe predogleda so na as-is in jih lahko kadar koli spremenite ali ukinite. Za storitve, ki temeljijo na porabi, se lahko za uporabo osnovnih aplikacij v obdobju predogleda še naprej zaračunajo licenčnine.
  • Za funkcije predogleda veljajo dodatni pogoji uporabe in so na voljo pred uradno izdajo, tako da lahko stranke zgodaj dostopajo do njih in pošiljajo povratne informacije.

Vtičnik in znanja uporabljajo Dataverse CLI, Dataverse MCP strežnik, Dataverse SDK za Python, Microsoft Power Platform CLI in Dataverse Web API. Če želite informacije o namestitvi in varnosti, glejte Microsoft Dataverse vtičnik za agente za kodiranje AI.

Vtičnik in s tem povezana znanja, vir je v Dataverse-skills GitHub skladišče.

dv-overview

Znanje o pregledu ponuja pogosta pravila in navodila za izbiro orodij, ki se uporabljajo za zahteve Dataverse. Posrednik ga naloži pred posebno znanjem.

Pomaga agentu:

  • Preverite, ali je delovni prostor inicializiran.
  • Izberite upravljano orodje na podlagi operacije in podatkovnega nosilca.
  • Uporabite vzorce preverjanja pristnosti v skupni rabi, ki jih je ustvaril dv-connect.
  • Pred spreminjanjem potrdite ciljno okolje in rešitev.
  • Upoštevajte potek dela metapodatkov, ki je prvi v okolju: opravite spremembe v storitvi Dataverse, izvozite in razpakirajte rešitev, nato pa potrdite ustvarjene datoteke.
  • Namesto izumljanja nepodprtih ukazov ali metod SDK določite postopke, ki niso zajeti.

Pregled znanj poti delo v MCP, Dataverse CLI, Dataverse SDK za Python, Power Platform CLI in web API. MCP je na primer primeren za interaktivne poizvedbe in majhne nabore zapisov, komplet za razvoj programske opreme Python pa je primeren za množične operacije, pretvorbe, ostranjevanje in analitiko.

Primer poziva:

ustvarite sistem za zaposlovanje s tabelami za delovna mesta, kandidate, razgovore in povratne informacije; vzorčne podatke o obremenitvi; in zapakinite komponente v raztopini.

Ta zahteva lahko povzroči, da posrednik združi dv-metadata, dv-data, dv-queryin dv-solution.

dv-connect

Znanje za povezovanje nastavi delovni prostor za okolje Dataverse. Tok je idempotent: preveri obstoječo konfiguracijo in preskoči dokončane korake.

Lahko:

  • Preverite Git, Node.js, Python, .NET SDK, Azure CLI, Power Platform CLI in Dataverse CLI.
  • Namestite ali posodobite Dataverse CLI in Dataverse SDK za Python, ko je to potrebno.
  • Odkrijte okolja in izberite profile za preverjanje pristnosti.
  • Konfigurirajte interaktivno ali glavno preverjanje pristnosti storitve.
  • Ustvarite konfiguracijo lokalnega okolja in izključitve nadzora vira.
  • Registrirajte strežnik Dataverse MCP za GitHub Copilot, Claude Code, Cursor ali Codex.
  • Preverite povezljivost CLI, SDK in MCP.

Primeri pozivov:

Vzpostavi povezavo z mojim okoljem Dataverse.

Preklopite delovni prostor v razvojno okolje in preverite povezavo MCP.

Popravite konfiguracijo preverjanja pristnosti Dataverse za ta projekt.

Če želite podrobnosti o cli nameščenih in konfiguriranih s tem znanjem, glejte Delo s podatki z uporabo Dataverse CLI.

dv-query

Znanje poizvedbe prebere in analizira zapise Dataverse. Izbere MCP za majhna interaktivna branja in Dataverse SDK za Python za množično ponovitev, napredne poizvedbe, izvoze, zvezke in analizo podatkovnega modela.

Podpira:

  • Izbiranje, filtriranje, razvrščanje in oštevilčevanje zapisov.
  • Pridobivanje zapisa po ID-ju.
  • Razreševanje iskanih vrednosti in razširjanje povezanih zapisov.
  • Število na strani strežnika, združevanje, združevanje in združevanja s podprto različico SQL ali FetchXML.
  • Pretakanje velikih naborov rezultatov.
  • Nalaganje rezultatov poizvedbe v pande DataFrames.
  • Izvažanje rezultatov poizvedbe za nadaljnjo analizo.

Znanje naroča posredniku, naj izvede poizvedbo v okolju Dataverse v živo, ko zastavite vprašanje o podatkih Dataverse in omejite izbrane stolpce, da zmanjšate prenos podatkov.

Primeri pozivov:

Pokaži mi priložnost za več kot 100.000 $, ki zaprete to četrtletje.

Združite aktivne priložnosti po fazi prodaje ter prikažite število in skupno ocenjeno vrednost.

Imena računov, primarne stike in mesta izvozite v datoteko CSV.

Če želite več informacij o vzorcih poizvedbe SDK, glejte Podatki poizvedbe s funkcijo Dataverse SDK za Python.

dv-data

Znanje o podatkih ustvari, posodobi, izbriše, posodobi, uvozi in ustvari zapise Dataverse. MCP lahko obravnava majhne interaktivne nabore. Skriptne operacije pisanja uporabljajo uradni Dataverse SDK za Python.

Podpira:

  • Operacije ustvarjanja, posodabljanja in brisanja z enim zapisom.
  • Množično ustvarjanje, posodabljanje in upsert operacije.
  • Upsert nadomestnega ključa za uvoz idempotenta.
  • Uvozi in ločljivosti iskanja CSV.
  • Uvozi z več tabelami, razvrščenih po odvisnostih tujega ključa.
  • pandas DataFrame write-back.
  • Nalaganje stolpcev z datotekami.
  • Ustvarjanje vzorčnih podatkov, ki temeljijo na shemi.

Pri velikih zapisih znanje uporablja množična sporočila Dataverse CreateMultiple, kot so , UpdateMultiplein UpsertMultiple namesto ene zahteve na zapis. Velike koristne vsebine so razdeljene v pakete.

Ti pozivi temeljijo na preskusih v skladišču:

Napišite Python, ki ustvari en zapis vstopnice v tabeli Dataverse new_ticket s poljem z naslovom in prioriteto.

Napišite skript Python, ki učinkovito ustvari 500 zapisov vstopnice v moji tabeli Dataversenew_ticket. Vsaka vstopnica mora imeti enoličen naslov in vrednost prioritete. Optimizirajte za najhitreje klice HTTP.

Drugi vzorčni pozivi:

Uvozite contacts.csv e-pošto in jo uporabite kot nadomestni ključ, tako da vnovična uporaba uvoza ne ustvari dvojnikov.

Ustvarite 20 vzorčnih stikov z vzorčnimi e-poštnimi naslovi in telefonskimi številkami.

Za vzorce pisanja SDK glejte Delo s podatki s funkcijo Dataverse SDK za Python.

dv-metadata

Znanje metapodatkov ustvari in pregleda komponente sheme Dataverse.

Podpira:

  • Tabele in stolpci, vključno z izbiro, iskanjem, datoteko in drugimi podprtimi vrstami stolpcev.
  • Odnosi »ena proti mnogo« in »mnogo na mnogo«.
  • Nadomestne tipke.
  • Obrazci in pogledi.
  • Obstoječi pregled sheme.
  • Dodajanje komponent v rešitev.

Preden se prvi metapodatki spremenijo, znanje posrednika usmerite k potrditvi okolja, rešitve in predpone založnika. Nove komponente so ustvarjene v okolju z upravljanim API-jem in nato prenesene v skladišče z ukazi za izvoz rešitve in razpakiranje. Posrednik ne bi smel ustvariti novih komponent Dataverse z ročnim pisanjem rešitve XML.

Primeri pozivov:

Ustvarite tabelo s povratnimi informacijami strank z imeni, ocenami, pripombami in stolpci za iskanje računa v rešitvi CustomerService.

Dodajte nadomestni ključ v zunanji stolpec z ID-jem vstopnice, da bo uvoz podatkov lahko uporabil upsert.

Dodajte prednost in dodeljena polja posrednika v glavni obrazec vstopnice ter ustvarite pogled za nerazrešene vstopnice z visoko prioriteto.

Za vzorce metapodatkov SDK glejte Delo z definicijami tabel z uporabo nabora SDK Dataverse za Python.

dv-solution

Znanje o rešitvi upravlja življenjski cikel rešitve Dataverse s storitvijo Power Platform CLI in s funkcijo Dataverse SDK za Python.

Podpira:

  • Odkrivanje ali ustvarjanje založnikov in rešitev.
  • Dodajanje komponent v rešitev.
  • Izvažanje in razpakiranje neupravljane razvojne rešitve.
  • Pakiranje in uvažanje rešitev v drugo okolje.
  • Spremljanje uvoza.
  • Preverjanje veljavnosti tabel, obrazcev, pogledov, dodelitev vlog in uvoz napak po uvajanju.

Znanje vas prosi, da izberete ali potrdite predpono založnika, preden ustvarite založnika. Prav tako potrdi izvorno ali ciljno okolje pred izvozom ali uvozom.

Primeri pozivov:

Povlecite shemo v rešitev CustomerService, jo izvozite iz razvoja in jo razpakirajte v skladišče.

Shranite rešitev CustomerService, jo uvozite v preskusno okolje in preverite, ali so na voljo tabela vstopnic, glavni obrazec in aktivni pogled vstopnic.

Pokažite založnike v tem okolju in ustvarite rešitev z izdajateljem, ki ga izberem.

Če si želite ogledati ukaze rešitve za Power Platform CLI, Microsoft Power Platform ukazno skupino za rešitev CLI.

dv-admin

Skrbniško znanje izvaja določen nabor operacij na ravni okolja.

Podpira:

  • Razporejanje in upravljanje poslov množičnega brisanja.
  • Konfiguriranje hranjenja in arhiviranja.
  • Branje ali posodabljanje nastavitev za organizacijo s seznama allowlisted in OrgDB.
  • Upravljanje nastavitev koša na ravni organizacije.
  • Konfiguriranje podprtih nastavitev nadzora.
  • Navajanje ali preklic podprtih paketnih poslov »Finance in Operations« v povezanih okoljih.

Znanje uporablja ožji seznam allowlist za nastavitve, ki jih lahko spremeni. Za druge nastavitve uporabite Skrbniško središče za Power Platform. Nefiltrirana množična brisanje je nepreklicno in zaobide koš, tako da znanje zahteva izrecno potrditev, da poiše tabelo in navaja, da je treba izbrisati vse zapise.

Primeri pozivov:

Pokaži mi, ali sta v tem okolju omogočena zapisovanje v dnevnik nadzora in sledenja vtičnika.

Ustvarite pravilnik o hranjenju za dejavnosti, starejše od treh let.

Načrtujte posel množičnega brisanja za dokončane dejavnosti, ustvarjene pred 1. januarjem 2024.

Za podprte nastavitve organizacije glejte Pridobivanje in posodabljanje nastavitev organizacije.

dv-security

Varnostno znanje upravlja podatkovni verz za dostop uporabnikov z uporabo ukazov CLI prvega ponudnika in preveri, ali so bile spremembe uporabljene.

Podpira:

  • Dodeljevanje varnostnih vlog uporabnikom.
  • Dodeljevanje vlog uporabnikom aplikacij.
  • Delo s kontekstom poslovne enote za dodelitev vloge.
  • Uporaba enake spremembe vloge v več okoljih.
  • Skrbniška samosvoja višina, ko ima klicatelj zahtevano vlogo najemnika.

Spremembe vloge zahtevajo predogled in potrditev, ki določa uporabnika, vlogo in okolje. Self-elevation requires an additional risk statement and reason, and the action is logged to Microsoft Purview.

Primeri pozivov:

Dodelite vlogo osnovnega uporabnika user@contoso.com v razvojnem okolju in preverite dodelitev.

Dodajte ID programa <application-id> kot uporabnika programa in dodelite varnostno vlogo za integracijo.

Dajte mi dostop skrbnika sistema do preskusnega okolja za dogodek 12345.

Primeri izbire znanja

Zahteva Veščine, ki jih lahko uporabi posrednik
Povezovanje in seznam tabel dv-overview, , dv-connectdv-query
Ustvarjanje tabele in nalaganje datoteke CSV dv-overview, , dv-metadatadv-data
Analiziranje podatkov o priložnosti v zvezku dv-overview, dv-query
Spremembe sheme paketa in uvajanje za preskušanje dv-overview, dv-solution
Konfiguracija nastavitev hranjenja in pregledovanja nadzora dv-overview, dv-admin
Dodajanje uporabnika integracije in dodeljevanje vloge dv-overview, dv-security

Povezana vsebina

  • Nazadnje posodobljeno