Uso del agente de datos Fabric de los Microsoft Foundry Services (versión preliminar)

El agente de datos de Microsoft Fabric transforma los datos empresariales en sistemas de preguntas y respuestas conversacionales. Permite a los usuarios interactuar con sus datos a través del chat para descubrir información accionable. Una manera de consumir el agente de datos de Fabric es a través del Servicio Foundry Agent, un componente principal de Microsoft Foundry. Mediante la integración de agentes de datos de Fabric con Foundry, los agentes de inteligencia artificial de Azure pueden acceder directamente a los datos enriquecidos, estructurados y semánticos disponibles en Microsoft Fabric OneLake. Esta integración proporciona acceso inmediato a los datos empresariales de alta calidad y permite a los agentes de inteligencia artificial de Azure generar información procesable y simplificar los flujos de trabajo analíticos. Después, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones controlada por datos con Fabric agente de datos como un origen de conocimiento eficaz dentro de sus entornos de inteligencia artificial Azure.

Prerrequisitos

• Una capacidad de pago de Fabric F2 o superior, o una capacidad de Power BI Premium por capacidad (P1 o superior) con Microsoft Fabric habilitado.
• Habilite el procesamiento entre regiones geográficas y el almacenamiento entre regiones geográficas para la inteligencia artificial en función de los requisitos explicados en la configuración del inquilino del agente de datos de Fabric.
• Al menos uno de estos orígenes de datos, con datos: un almacenamiento, un lago, un modelo semántico de Power BI, una base de datos KQL, una base de datos reflejada o una ontología. Debe tener acceso de lectura al origen de datos.

• Los desarrolladores y los usuarios finales de Foundry deben tener al menos el rol de AI Developer Role-Based Access Control (RBAC).

Cómo funciona

Agent Setup: En el servicio de agente, cree un nuevo agente y agregue al agente de datos de Fabric como uno de sus orígenes de conocimiento. Para establecer esta conexión, necesita el identificador del área de trabajo y el identificador de artefacto para el agente de datos de Fabric. La configuración permite al agente de inteligencia artificial de Azure evaluar los orígenes disponibles cuando recibe una consulta para asegurarse de que invoca la herramienta correcta para procesar la solicitud. Actualmente, solo puede agregar un agente de datos Fabric como origen de conocimiento al agente de inteligencia artificial de Azure.

Query Processing: Cuando un usuario envía una consulta desde el área de juegos de Foundry, el servicio del agente determina si Fabric agente de datos es la mejor herramienta para la tarea. Si es así, el agente de IA de Azure:

• Usa la identidad del usuario final para generar consultas seguras a través de los orígenes de datos a los que el usuario tiene permiso para acceder desde dentro del agente de datos de Fabric.
• Invoca Fabric para capturar y procesar los datos, para garantizar una experiencia sin problemas y automatizada.
• Combina los resultados de Fabric agente de datos con su propia lógica para generar respuestas completas. La autorización de transferencia de identidad (On-Behalf-Of) asegura este flujo, para garantizar una seguridad robusta y un control de acceso adecuado a través de los datos de la empresa.

Añadir el agente de datos de Fabric a tu agente de IA de Azure

Puede agregar un agente de datos de Fabric al agente de inteligencia artificial de Azure mediante programación o con la interfaz de usuario (UI). Para obtener ejemplos de código detallados e instrucciones adicionales, consulte la documentación de integración del agente de IA de Azure.

Agregar agente de datos de Fabric mediante la UI

• Navegue al panel izquierdo. En Compilar y personalizar, seleccione Agentes, como se muestra en la captura de pantalla siguiente:

En este paso se muestra la lista de los agentes de inteligencia artificial de Azure existentes. Puede agregar Fabric a uno de estos agentes, o puede seleccionar New Agent para crear un nuevo agente. La creación de nuevos agentes genera un identificador de agente único y un nombre predeterminado. Puede cambiar ese nombre en cualquier momento. Para obtener más información, consulte What is Azure OpenAI in Foundry portal.

• Inicie la adición de una fuente de conocimiento: seleccione el botón Agregar, como se muestra en la captura de pantalla siguiente.

Este paso abre un menú de tipos de origen de conocimiento admitidos.

• Seleccione Microsoft Fabric como Origen: en la lista, elija Microsoft Fabric, como se muestra en la captura de pantalla siguiente:

Con esta opción, el agente puede acceder al agente de datos Fabric.

• Crear una conexión: si ha establecido previamente una conexión a un agente de datos de Fabric, puede reutilizar esa conexión para el nuevo agente de IA de Azure. De lo contrario, seleccione Nueva conexión para crear una conexión, como se muestra en la captura de pantalla siguiente:

Se abre la ventana Crear una nueva conexión Microsoft Fabric, como se muestra en la captura de pantalla siguiente:

Al configurar la conexión, proporcione los valores del agente de datos de Fabric workspace-id y artifact-id como claves personalizadas. Puede encontrar los valores de workspace-id y artifact-id en el punto de conexión del agente de datos de Fabric publicado. El punto de conexión del agente de datos de Fabric tiene este formato:

https://fabric.microsoft.com/groups/ < workspace_id>/aiskills/<artifact-id>, y seleccione la casilla Es secreto

Por último, asigne un nombre a la conexión y elija si quiere que esté disponible para todos los proyectos de Foundry o para restringirlo al proyecto actual.

Después de seleccionar Connect, el agente de datos de Microsoft Fabric se agrega como Knowledge recurso, como se muestra en la captura de pantalla siguiente:

También debe proporcionar instrucciones al agente de inteligencia artificial de Azure sobre cuándo, cómo y en qué condiciones usar el agente de datos de Fabric. Desde la perspectiva del agente de inteligencia artificial de Azure, el agente de datos de Fabric se trata como una herramienta de Fabric, por lo que puede hacer referencia a él como tal en las instrucciones.

También puede ajustar el modelo de implementación, agregar acciones o cambiar la configuración del modelo en función de los requisitos del caso de uso. Una vez que el agente de IA de Azure esté totalmente configurado, seleccione Try in playground para probar su rendimiento.

Agregar agente de datos Fabric mediante programación: en los pasos siguientes se describe cómo agregar un agente de datos Fabric de manera programática al agente de inteligencia artificial de Azure en Python. Para otros lenguajes (C#, JavaScript), consulte este recurso.

Paso 1: Creación de un cliente de proyecto

Cree un objeto de cliente que contenga la connection string que se conecta al proyecto de IA y a otros recursos.

import os
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents.models import FabricTool, ListSortOrder

Paso 2: Creación de un agente con la herramienta Microsoft Fabric habilitada

Para que la herramienta del agente de datos de Fabric esté disponible para el agente de inteligencia artificial de Azure, use una conexión para inicializar la herramienta y adjuntarla al agente. Puede encontrar la conexión en la sección recursos conectados del proyecto en el portal de Foundry.

# The Fabric connection ID can be found in the Foundry project as a property of the Fabric tool
# Your connection ID is in the format /subscriptions/<your-subscription-id>/resourceGroups/<your-resource-group>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<your-project-name>/connections/<your-fabric-connection-name>
conn_id = "your-connection-id"

# Initialize the AI project client
project_client = AIProjectClient(
    endpoint=os.environ["PROJECT_ENDPOINT"],
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

# Initialize agent Fabric tool and add the connection ID
fabric = FabricTool(connection_id=conn_id)

# Create agent with the Fabric tool and process assistant run
with project_client:
    agent = project_client.agents.create_agent(
        model="gpt-4o",
        name="my-assistant",
        instructions="You are a helpful assistant",
        tools=fabric.definitions,
        headers={"x-ms-enable-preview": "true"},
    )
    print(f"Created agent, ID: {agent.id}")

Paso 3: crear un hilo

# Create thread for communication
thread = project_client.agents.create_thread()
print(f"Created thread, ID: {thread.id}")

# Create message to thread
# Remember to update the message with your data
message = project_client.agents.create_message(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="what is top sold product in Contoso last month?",
)
print(f"Created message, ID: {message.id}")

Paso 4: creación de una ejecución y comprobación de la salida

Cree una ejecución y observe que el modelo usa la herramienta de agente de datos Fabric para proporcionar una respuesta a la pregunta del usuario.

# Create and process agent run in thread with tools
run = project_client.agents.create_and_process_run(thread_id=thread.id, assistant_id=agent.id)
print(f"Run finished with status: {run.status}")

if run.status == "failed":
    print(f"Run failed: {run.last_error}")

# Delete the assistant when done
project_client.agents.delete_agent(agent.id)
print("Deleted agent")

# Fetch and log all messages
messages = project_client.agents.list_messages(thread_id=thread.id)
print(f"Messages: {messages}")

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