Fabric veri aracısında veri kaynakları ekleme ve yapılandırma

Microsoft Fabric'deki Veri Aracısı, kuruluşların kurumsal verileri üzerinde konuşma deneyimleri oluşturmasına olanak tanır. Kullanıcılar, Fabric yapıtları bir Veri Aracısı'na bağlayarak doğal dil sorularını hassas sorgulara çevirebilir ve proje katılımcılarını analistlerden yöneticilere kadar tek bir kod satırı yazmadan içgörülerin kilidini açma konusunda güçlendirebilir. Bu makale, Data Agent'ın bugün desteklediği her veri kaynağında ve her veri kaynağı için kullanılabilen yapılandırma özelliklerinde yol gösterir.

Overview

Veri Aracısı aşağıdaki veri kaynağı kategorilerini destekler:

Kategori Artifacts Sorgu Dili Anahtar Senaryo
SQL Lakehouse, Data Warehouse, SQL Veritabanı, Yansıtılmış Veritabanları T-SQL İlişkisel ve Delta Lake verileri üzerinde yapılandırılmış analiz
Eventhouse Eventhouse KQL Veritabanı KQL Gerçek zamanlı zeka ve zaman serisi analizi
Anlamsal Model Power BI Anlam Modelleri DAX (Deutscher Aktienindex) İş mantığı, hesaplanan ölçüler ve seçilmiş ölçümler
Graph (önizleme) Graf Modeli GQL İlişki açısından zengin veri keşfi ve graf analizi
Ontoloji (önizleme) Fabric Ontolojisi Ontolojiye özgü Veri tümleştirmesi için etki alanı bilgisi ve anlam bağlamı
Azure Yapay Zeka Arama (önizleme) Azure AI Arama Dizini Doğal dil + arama Yapılandırılmamış veri alma (PDF'ler, metin, zenginleştirilmiş içerik)

Tavsiye

Tek bir Veri Aracısı, yapılandırılmış, gerçek zamanlı, semantik ve yapılandırılmamış verileri tek bir konuşma deneyiminde harmanlamanıza olanak sağlamak için herhangi bir kombinasyonda en fazla beş veri kaynağını birleştirebilir.

Desteklenen Yapıtlar

  • Lakehouse—Delta Lake tabloları SQL Analytics Uç Noktası üzerinden ortaya çıkar.
  • Data Warehouse—T-SQL yüzey alanı ile tam Fabric ambarı.
  • SQL Veritabanı—Fabric yerel SQL veritabanları.
  • Mirrored Databases—Fabric'e yansıtılan dış veritabanları (örneğin, Azure SQL, Cosmos DB, Snowflake).

Fabric'daki her SQL kaynağı, OneLake Delta verileri üzerinde yüksek performanslı, salt okunur bir T-SQL sorgu yüzeyi olan SQL Analytics Endpoint ile birlikte gelir. Veri Aracısı, aşağıdakilere sahip yerleşik bir NL2SQL hizmetinden yararlanıyor:

  1. Kullanıcının sağladığı seçili şemayı, yönergeleri ve örnek sorguları kullanarak kullanıcının doğal dil sorusunu T-SQL sorgusuna çevirir.
  2. Oluşturulan sorguyu şema seçiminde doğrulayarak yalnızca onaylanan tablolara ve görünümlere başvurdığından emin olur.
  3. Sorguyu SQL Analytics Uç Noktası üzerinden yürütür ve okunabilir sonuçlar döndürür.

Veri Kaynağınızı Yapılandırma

DESTEKLENEN SQL Kaynak Yapılandırmaları

Konfigürasyon Destekleniyor Details
Şema Seçimi ✅ Evet Aracıyı kapsamak için belirli Tablolar, Görünümler ve İşlevler'i seçin.
Aracı Yönergeleri ✅ Evet Ajanı, soruların bu kaynağa ne zaman ve nasıl yönlendirileceği konusunda yönlendirir.
Veri Kaynağı Yönergeleri ✅ Evet NL2SQL'e tablo açıklamalarını, birleştirme mantığını, anahtar sütun ayrıntılarını ve iş terminolojisini sağlayın.
Veri Kaynağı Açıklaması ✅ Evet Aracının bu veri kaynağının kullanıcının sorusuyla ilgili olup olmadığını belirlemesine yardımcı olan açıklama.
Şema Nesne Açıklamaları (Önizleme) ✅ Evet SQL sorgu üretimini geliştirmek için tablolar, sütunlar ve diğer şema öğeleri için iş bağlamı sağlayın. Sadece önizleme süresinde mevcut.
Konular (Önizleme) ✅ Evet 1 milyon karaktere kadar konu tabanlı talimat sağla. Veri ajanı, NL2SQL için ilgili bölümleri alır. Sadece önizleme süresinde mevcut.
Örnek Sorgular ✅ Evet Aracının karmaşık sorgu desenlerini öğrenebilmesi için doğal dil/SQL çiftleri sağlayın. En iyi örnekler vektör benzerliği aracılığıyla otomatik olarak alınır.

Daha fazla bilgi edinin

  • Last updated on