Grundlegendes zu Microsoft Fabric-Daten-Agents

Fabric-Daten-Agents in Microsoft Fabric sind KI-basierte Tools, mit denen Benutzer mit Organisationsdaten interagieren können, die in Fabric OneLake mit natürlicher Sprache gespeichert sind. Sie ermöglichen es nicht technischen Benutzern, Fragen zu stellen und kontextbasierte Antworten zu erhalten.

Wichtige Begriffe

Die folgenden grundlegenden Konzepte beschreiben, wie Fabric-Daten-Agents funktionieren.

Mit Konversationelles Q&A können Benutzer in einfachem Englisch mit Daten interagieren. Wenn Sie sich beispielsweise nicht sicher sind, wie Sie eine SQL-Abfrage schreiben, um den Umsatz des letzten Quartals zu finden, können Sie den Agenten fragen: "Was waren unsere Verkäufe im letzten Quartal?" und erhalten Sie eine Antwort. Dies reduziert die Notwendigkeit von SQL-Kenntnissen.

Die Datenquellenintegration bedeutet, dass Sie sich keine Gedanken darüber machen müssen, wo Sich Ihre Daten befinden. Unabhängig davon, ob sich Ihre Informationen in Lakehouses, Lagerhäusern, KQL-Datenbanken, Power BI-Semantikmodellen oder Ontologien befinden, können Fabric-Datenagenten Verbindungen herstellen und Erkenntnisse aus all diesen Quellen abrufen. Wenn Sie jemals schwierigkeiten haben, Daten aus mehreren Systemen zu kombinieren, optimiert dieses Feature den Prozess und spart Ihnen Zeit.

Schemasensibilisierung verwendet Struktur und Metadaten von Datenquellen, um kontextbezogene Antworten zu generieren. Sie können z. B. nach "Kundenaufbewahrung" fragen, und der Agent verweist auf relevante Tabellen und Spalten.

Die Anpassbarkeit ermöglicht das Anpassen des Agents an die Terminologie und die Anforderungen Ihrer Organisation. Wenn Ihr Team einen bestimmten Jargon verwendet oder über eindeutige Berichtsanforderungen verfügt, können Sie benutzerdefinierte Anweisungen und Beispiele hinzufügen. Dies hilft dem Agent, Antworten bereitzustellen, die den Geschäftskontext widerspiegeln.

Sichere und kontextbezogene Antworten bedeuten, dass Sie sich keine Gedanken über unbefugten Zugriff oder irrelevante Antworten machen müssen. Der Agent erzwingt schreibgeschützten Zugriff und respektiert Benutzerberechtigungen, sodass Benutzer nur Daten sehen, die sie anzeigen dürfen. Dadurch wird das Risiko der Freigabe vertraulicher Informationen reduziert und die Antworten auf den richtigen Kontext konzentriert.

Die Integration mit externen Systemen erweitert die Verwendung des Agents über Fabric hinaus. Wenn Sie in Microsoft Teams zusammenarbeiten oder Workflows mit Copilot Studio, Microsoft Foundry oder Azure AI Agent Service automatisieren müssen, kann der Agent eine Verbindung mit diesen Tools herstellen. Dies kann beim Teilen von Erkenntnissen, beim Erstellen von Multi-Agent-Lösungen und beim Automatisieren von Aufgaben in Ihrer Organisation hilfreich sein.

Diese Konzepte behandeln häufige Herausforderungen wie technische Barrieren, Datensilos und inkonsistente Terminologie und unterstützen datengestützte Entscheidungen.

Hier ist ein Beispiel für die Interaktion mit Copilot in einem Fabric-Daten-Agent:

In einem späteren Modul werden wir dieses Thema ausführlicher untersuchen.

Vorteile

Die Verwendung von Fabric-Daten-Agents unterstützt Teams, die sich mit Daten beschäftigen. Wichtige Bereiche, in denen sie helfen können:

• Barrierefreiheit: Verwendet Interaktionen in natürlicher Sprache.
• Effizienz: Vereinfacht die Datensuche, ohne komplexe Abfragen zu schreiben.
• Anpassung: Unterstützt die Anpassung an die Anforderungen und Terminologie der Organisation.
• Zusammenarbeit: Macht Einblicke für ein breites Publikum zugänglich.
• Sicherheit: Hält Benutzerberechtigungen ein und verwaltet schreibgeschützten Zugriff.