Fabric IQ（预览版）是一项工作负载，用于统一 OneLake 中的数据，并根据业务语言对其进行组织。 然后，数据将公开给具有一致的语义含义和上下文的分析、AI 代理和应用程序。 本页概述了Fabric IQ 工作负荷、它包含的项目，以及这些项目如何协同工作，以在Microsoft Fabric中传递统一数据和语义。
重要
此功能目前为预览版。
作为 Fabric 中的工作负载，Fabric IQ 是一个功能集，旨在使用统一语言为环境建模的常见功能。 分组到 Fabric IQ 工作负载中的项目包括：
有关 Fabric IQ 工作负荷中各项角色的详细信息，请参阅“Fabric IQ（预览版）”中的“项”部分。
注释
Fabric 组件可以成为多个工作负荷的一部分。 Fabric IQ 中的几个项与其他Fabric工作负载（如 Real-Time Intelligence 和 Power BI）共享，因为它们与多个工作负荷方案的意图相关。
为什么使用 Fabric IQ （预览版） ？
Fabric IQ（预览版）可实现以下优势：
- 统一数据：统一分析和操作数据， 通过将 OneLake（如 lakehouses、eventhouses 和 Power BI 语义模型）中的数据合并为单个一致模型。 Fabric IQ 还可以使用 OneLake 快捷方式来统一外部操作数据，无需复制或构建 ETL 管道。
- 跨工具的一致语言：提供概念的单一定义（如 Customer、 Material 或 Asset），以驱动 Power BI、笔记本和代理对数据的解释方式。
- 更快的载入速度： 提供具有一致业务含义的新仪表板和 AI 体验，因为业务概念只需声明一次。
- 治理和信任： 通过强制实施明确的语义来减少跨团队的重复和不一致定义，同时约束提高了数据质量。
- 跨域推理： 表示概念与图形链接之间的关系，并允许你遍历关系（如 订单 > 发货 > 温度传感器 > 冷链泄露）来解释结果。
- AI 就绪度和决策就绪行动： 为助手和代理提供结构化基础，使答案反映出您本体中定义的企业语言。 Ontology 还通过与Fabric激活器集成来定义规则，在满足条件时启用受治理的实时操作（如警报或通知）。 由于业务规则和约束存在于本体中，代理可以超越简单的答案，执行安全且可审计的操作。
Fabric IQ（预览版）在Fabric中的适用性
以下是 Fabric IQ（预览版）实现关键 Fabric 功能的方法：
- 引入和存储：构建在来自 lakehouse 表、eventhouse 流和现有 Power BI 语义模型的数据之上。 Fabric IQ 方案还可以通过 OneLake 外部数据共享来使用跨组织边界共享的数据，从而提升对其他租户中受治理数据的可见性。 计划（预览版）项使用 OneLake 镜像 和 OneLake 快捷方式 集成数据源，同时最大程度地减少 ETL、保留数据并保留治理。
- 建模和表示语义： 本体（预览版）项通过定义实体类型、实体类型和关系类型的属性来提供建模功能。 （可选）从现有数据源和模型启动本体结构，或创建自己的结构。 然后，将本体特征绑定到数据源，并在自动生成的可导航图形中浏览它们。
- 分析与可视化：Fabric IQ 项目中的本体学（预览）和图形功能协同工作，基于业务概念提供可视化图形和查询体验。 还可以基于Power BI语义模型构建本体，以便同一术语可用于跨项目进行分析，或使用本体来通知电源域感知代理。
- 操作和管理： 你可以对本体定义进行版本控制、验证和管理。 治理、世系跟踪和审核在所有数据源中一致地应用，包括通过 OneLake 快捷方式 和 跨租户共享访问的数据。 还可以通过 Fabric 监控工具监测本体健康状况。 计划（预览版）为写回操作和计划修订添加了工作流审批和详细的审计日志。
Fabric IQ 中的项目（预览版）
Fabric IQ（预览版）是包含以下项的Fabric工作负荷。 其中一些项目与其他Fabric负载共享，并能协同工作，实现统一数据和语义的Fabric IQ整体愿景。
- 本体（预览版） 是用于企业词汇和语义层的一个元素，用来统一各个领域和 OneLake 源的含义。 它定义实体类型、关系、属性和条件操作规则（通过Fabric激活器）。 然后，本体会将所有这些定义绑定到实际数据，以便下游工具共享相同的语言。 本体（ontology）是定义 Fabric IQ 工作负载中公共语言的核心要素。
- 通过计划（预览版）， 可以在单个平台上集成规划、可视化、分析和数据管理。 计划是一个统一的无代码平台，用于协作规划、报告、分析、数据集成和管理。 它使组织能够从一致的数据基础工作，从而允许业务用户规划、分析和报告，而无需在多个工具之间切换。
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Graph （预览版） 为已连接数据的节点、边缘和遍历提供本机图形存储和计算。 它适用于路径查找、依赖项分析和图形算法。 Graph 与本体项目集成，为Fabric IQ 工作负载提供业务概念和关系的直观表示形式。
- 此项也是 Real-Time Intelligence 工作负荷的一部分。
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数据代理（预览版） 允许你使用生成式 AI 构建自己的聊天式 Q&A 系统。 在Fabric IQ 中，数据代理可以作为源连接到本体，使他们能够了解业务概念，并在回答问题时使用这些术语。
- 此项也是数据科学工作负载的一部分。
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运营代理（预览版） 让您能够创建 AI 代理来监控实时数据并推荐业务操作。 它支持智能代理的Fabric IQ 工作负载愿景，这些智能代理可以在了解术语的同时跨业务概念进行推理。
- 此项也是 Real-Time Intelligence 工作负荷的一部分。
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Power BI语义模型是一种特选的分析模型，它针对视觉对象和 DAX 的度量值、记分卡层次结构和关系进行了优化，可用于报告和交互式分析。 语义模型是表示业务数据的结构、语言和关系的另一种方法，可以通过它们直接生成本体，以在Fabric体验中保持该语言一致。
- 此项也是Power BI工作负荷的一部分。
选择正确的项
本部分包含从Fabric中的建模选项中选择适合方案的工具的指导。 下表包括来自 Fabric IQ 和 Real-Time Intelligence 的建模相关项。
| Item | 何时使用 |
|---|---|
| Fabric IQ 中的 Ontology （预览版） | 需要跨域一致性、治理和 AI/代理基础时使用，并且希望能跨进程进行推理。 |
| Graph （预览版） | 当关系密集型问题（如影响链、社区和最短路径）主宰决策时使用，并且需要图形原生性能。 Graph 支持 GQL 样式模式匹配和关系密集型问题的最短路径查询。 |
| Power BI语义模型 | 当业务用户需要可信的KPI和快速可视化，并且需要自助服务BI的维度建模、计算以及受管控的数据集时使用。 |
| Real-Time Intelligence 中的数字孪生生成器（预览版） | 在需要操作情境、有状态双胞体、方案分析或绑定到真实资产和信号的假设性模拟时使用。 |
项关系
本部分介绍项如何协同工作或相互关联。
- Ontology（预览版）和语义模型：通过结合使用这些Fabric IQ项，在定义企业概念（如 Customer、Shipment 和 Breach）的过程中，您能够同时获得这两种表示形式的优势。 生成或对齐Power BI语义模型，以便术语和关键绩效指标（KPI）在报表中保持一致。
- 本体（预览版）和图： 本体声明了哪些事物相互关联及其原因。 图形存储和计算遍历，例如“查找暴露在有风险的路线和相关违规的货物。”这些项目通过将图形体验集成到本体项目，在 Fabric IQ 中协同工作。
- 本体（预览版）和数据/操作代理： 本体将代理基于共享的业务语义和规则。 因此，代理可以检索相关上下文，跨域推理，并推荐或触发受管控的行动。
- 计划（预览版）和语义模型： 计划（预览版）可以连接到现有语义模型，从而允许在规划工作表中使用其维度和度量值进行无缝计划与实际分析。 还可以直接在语义模型上创建动态预测，并在新的实际值可用时对其进行更新。
- 所有项： Power BI语义模型存在受信任的 KPI。 本体以与现有语义模型表示形式一致的方式定义业务的语言。 计划将数据连接到决策，并帮助有效地将见解转换为操作。 图支持依赖性和影响分析。 数据和运营代理支持了解业务概念的智能代理交互。 实时事件流可以向操作代理提供实时信号，而计划项目将这些信号转换为协调操作。 这些项目共同构成了 Fabric IQ 工作负载，这种工作负载连接了数据、语义、规划、分析和 AI 驱动的操作。
后续步骤
详细了解构成Fabric IQ 的项目：