ทําความเข้าใจความสามารถของตัวแทนข้อมูลของ Microsoft Fabric
ตัวแทนข้อมูล Fabric ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรโต้ตอบกับข้อมูลของตนโดยใช้ AI เชิงกําเนิด ด้านล่างนี้คือความสามารถหลักที่ทําให้เอเจนต์ข้อมูล Fabric มีประโยชน์สําหรับการเข้าถึงข้อมูลและการใช้งาน
โต้ตอบกับข้อมูลของคุณ
ตัวแทนข้อมูลช่วยให้มีปฏิสัมพันธ์กับข้อมูลของคุณอย่างเป็นธรรมชาติโดยให้คุณถามคําถามเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาและรับคําตอบที่มีโครงสร้างและมนุษย์อ่านได้ กําหนดแหล่งข้อมูลที่เหมาะสมที่สุด เช่น Lakehouse, Warehouse, ชุดข้อมูล Power BI หรือฐานข้อมูล KQL และเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติเพื่อสร้าง ตรวจสอบความถูกต้อง และดําเนินการคิวรีที่เกี่ยวข้อง
ด้วยการขจัดความจําเป็นในการทําความเข้าใจภาษาคิวรี เช่น SQL (Structured Query Language), DAX (Data Analysis Expressions) หรือ KQL (Kusto Query Language) ตัวแทนข้อมูลทําให้ข้อมูลเชิงลึกสามารถเข้าถึงได้ทั่วทั้งองค์กร โดยไม่คํานึงถึงระดับทักษะทางเทคนิค
สิ่งสําคัญคือต้องทราบว่าตัวแทนข้อมูลรองรับเฉพาะการดําเนินการ อ่านเท่านั้น — จะไม่สร้าง อัปเดต หรือลบข้อมูล ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการเข้าถึงที่ปลอดภัยและถูกต้องโดยการบังคับใช้สิทธิ์ข้อมูลเดียวกันกับที่กําหนดให้กับผู้ใช้ที่โต้ตอบกับมัน
การกําหนดค่าเอเจนต์ข้อมูลแฟบริค
เอเจนต์ข้อมูล Fabric มีตัวเลือกการกําหนดค่าที่ช่วยให้ผู้สร้างสามารถทดสอบและประเมินว่าเอเจนต์ตีความและตอบคําถามอย่างไร วิธีนี้ช่วยปรับแต่งการตอบกลับโดยการทําซ้ําในแบบสอบถามและปรับการกําหนดค่าเพื่อให้แน่ใจว่าคําตอบที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง
คุณสามารถให้คําแนะนําเฉพาะองค์กร ตัวอย่างคิวรี และคําแนะนําในการปรับแต่งเอเจนต์ข้อมูล Fabric อย่างละเอียด สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ว่าคําตอบของตัวแทนสอดคล้องกับความต้องการและวัตถุประสงค์เฉพาะขององค์กรของคุณ
การให้เหตุผลในแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
ตัวแทนข้อมูล Fabric สามารถให้เหตุผลผ่านแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง รวมถึง:
- แบบจําลองความหมายของ Power BI
- ฐานข้อมูล KQL ของ Eventhouse
- เลคเฮาส์และโกดัง
- ออนโทโลยี (สําหรับคิวรีที่สอดคล้องกับความหมายและคําศัพท์ทางธุรกิจ)
- ดัชนี Azure AI Search (แสดงตัวอย่างผ่านดัชนี Microsoft Foundry ที่เชื่อมต่อ ซึ่งเปิดใช้งานการให้เหตุผลเกี่ยวกับเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้าง)
เอเจนต์ข้อมูล Fabric สามารถเข้าถึงข้อมูลที่คุณให้ไว้เท่านั้น โดยมีแหล่งข้อมูลสูงสุดห้าแหล่ง ตัวอย่างเช่น ตัวแทนข้อมูล Fabric ที่กําหนดค่าไว้อาจรวมการผสมผสานของแบบจําลองความหมายของ Power BI สองแบบจําลอง เลคเฮาส์หนึ่งรายการ และฐานข้อมูล KQL หนึ่งฐานข้อมูล ภายในแหล่งข้อมูลเหล่านั้น คุณสามารถเลือกตารางที่เกี่ยวข้องได้
สําคัญ
เอเจนต์ข้อมูล Fabric ทํางานได้ดีที่สุดเมื่อเลือกตาราง 25 ตารางหรือน้อยกว่าในแหล่งข้อมูลทั้งหมด
ตัวแทนข้อมูล Fabric ไม่เข้าถึงไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้างโดยตรง (เช่น .pdf, .docxหรือ .txt) เป็นแหล่งข้อมูลดั้งเดิม หากต้องการให้เหตุผลเกี่ยวกับเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้าง ให้เชื่อมต่อดัชนี Azure AI Search ที่สร้างขึ้นใน Microsoft Foundry เป็นแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม (พรีวิว)
การบูรณาการภายในและภายนอก Fabric
ตัวแทนข้อมูลของคุณสามารถใช้ได้ทั้งภายในและภายนอก Microsoft Fabric การผสานรวมรวมถึง:
- Copilot Studio: ขยายฟังก์ชันการทํางานของตัวแทนไปยังเวิร์กโฟลว์แบบกําหนดเอง
- Microsoft Teams: สนับสนุนการอภิปรายข้อมูลการทํางานร่วมกัน
- Microsoft Foundry: ใช้ความสามารถของ AI สําหรับสถานการณ์เพิ่มเติม
- แอปพลิเคชันแบบกําหนดเอง: ฝังตัวแทนลงในเครื่องมือและแพลตฟอร์มของคุณเอง
แม้ว่าทั้งตัวแทนข้อมูล Microsoft Fabric และ Copilot สําหรับ Microsoft Fabric จะใช้ Generative AI เพื่อประมวลผลและให้เหตุผลกับข้อมูล แต่ก็มีความแตกต่างที่สําคัญในการทํางานและกรณีการใช้งาน:
| ด้าน | เอเจนต์ข้อมูล Fabric | Copilot สําหรับ Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| ความยืดหยุ่น | ปรับแต่งได้ด้วยคําแนะนําและตัวอย่าง | การกําหนดค่าล่วงหน้าและการปรับแต่งที่จํากัด |
| ใช้กรณี | ขอบเขตที่กว้างขึ้น ผสานรวมกับเครื่องมือภายนอก (เช่น Copilot Studio, Teams ...) | มุ่งเน้นไปที่งานใน Fabric เช่น สมุดบันทึกและการสืบค้นคลังสินค้า |
การผสานรวมเหล่านี้ช่วยให้ตัวแทนข้อมูล Fabric สามารถปรับให้เข้ากับระบบนิเวศที่มีอยู่ขององค์กรของคุณ