適用於：✅Microsoft Fabric 中的 SQL 分析端點、倉儲和鏡像資料庫
你可以根據 Lakehouse、SQL 分析端點或 Microsoft Fabric 中的倉庫項目建立新的 Power BI 語意模型。
備註
到 2025 年 11 月 30 日，所有 Power BI 預設 語意模型都會與其專案中斷連線，並成為獨立的語意模型。 如果您仍將它們用於報表或儀表板，則可以保留它們，如果不再需要它們，則可以安全地刪除它們。 如需詳細資訊，請參閱 部落格：分離 Microsoft Fabric 中現有專案的預設語意模型。
- 自 2025 年 9 月 5 日起，建立倉儲、湖庫或鏡像專案時，不再自動建立 Power BI 預設 語意模型。 如需詳細資訊，請參閱 部落格：停用預設語意模型。
- 如果您的專案還沒有語意模型，您可以 建立 Power BI 語意模型。
在 Direct Lake 模式中建立新的 Power BI 語意模型
這些新的Power BI語意模型可以使用Open資料模型在工作區中編輯，並可搭配其他功能使用，例如寫入DAX查詢和語意模型數據列層級安全性。 欲了解更多關於語意模型與 Direct Lake 模式，請參閱 Microsoft Fabric 中的 Power BI 語意模型。
若要使用 Direct Lake 模式建立 Power BI 語意模型，請遵循下列步驟：
- 在 Fabric 入口網站中，根據所需的專案建立新的語意模型：
- 開啟 Lakehouse，並從功能區選取 [新增 Power BI 語意模型]。
- 或者，開啟相關專案，例如您的倉儲或 SQL 分析端點，選取 [新增語意模型]。
- 輸入新語意模型的名稱，選取儲存模型的工作區，然後挑選要包含的資料表。 然後選取 [確認]。
- 新的 Power BI 語意模型可以在工作區中編輯，您可以在其中新增關聯性、度量，重新命名資料表和資料行，選擇如何在報表視覺效果中顯示值，等等。 如果建立模型後沒有顯示，請檢查瀏覽器的彈出視窗阻擋器。
- 稍後若要編輯 Power BI 語意模型，請從 [語意模型] 特色選單或 [項目詳細資料] 頁面選取 [開啟資料模型]，以進一步編輯語意模型。
可以從網頁建模選取 [新增報表]，或在 Power BI Desktop 中即時連線到這個新的語意模型，在工作區中建立 Power BI 報表 。 若要深入了解，請參閱如何從 Power BI Desktop 連線到 Power BI 服務中的語意模型
在匯入或 DirectQuery 儲存模式下建立新的 Power BI 語意模型
將資料存放在 Microsoft Fabric 中，代表你可以在任何儲存模式下建立 Power BI 語意模型：Direct Lake、匯入或 DirectQuery。 你可以透過匯入或 DirectQuery 模式，使用 SQL 分析端點或倉庫資料來建立更多 Power BI 語意模型。
要在匯入或 DirectQuery 模式下建立 Power BI 語意模型，請遵循下列步驟：
- 開啟 Power BI Desktop、登入，然後選取 [OneLake]。
- 選擇 Lakehouse 或倉儲的 SQL 分析端點。
- 選取 [ 連線 ] 按鈕下拉式清單，然後選擇 [ 連線到 SQL 端點]。
- 選取 [匯入] 或 [DirectQuery] 儲存模式和要新增至語意模型的資料表。
接著，你可以建立 Power BI 語意模型和報告，準備好後發佈到工作區。
建立新的空白 Power BI 語意模型
[ 新增 Power BI 語意模型 ] 按鈕會建立新的空白語意模型。
編寫 Power BI 語意模型的腳本
您可以使用 SQL Server Management Studio （SSMS） 從 XMLA 端點編寫 Power BI 語意模型腳本。
透過 SSMS 中的物件總管來編寫語意模型指令碼，以檢視語意模型的表格式模型指令碼語言 (TMSL) 結構描述。 若要連線，請使用語意模型的連接字串，它看起來像 powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username。 您可以在 [伺服器設定] 底下的 [設定] 中找到語意模型的連接字串。 透過 SSMS 的 [指令碼] 特色選單動作，從該處產生語意模型的 XMLA 指令碼。 如需詳細資訊，請參閱與 XMLA 端點的資料集連線。
編寫指令碼需要 Power BI 語意模型的 Power BI 寫入權限。 透過讀取許可權，您可以看到數據，但看不到語意模型的架構。