Consuma o agente de dados do Fabric dos serviços Microsoft Foundry (prévia)

O agente de dados no Microsoft Fabric transforma dados empresariais em sistemas de perguntas e respostas conversacionais. Ele permite que os usuários interajam com seus dados por meio de bate-papo, para descobrir insights acionáveis. Uma forma de consumir o agente de dados Fabric é através do Foundry Agent Service, um componente central do Microsoft Foundry. Através da integração dos agentes de dados Fabric com o Foundry, os seus agentes de IA do Azure podem aceder diretamente aos dados ricos, estruturados e semânticos disponíveis no Microsoft Fabric OneLake. Esta integração proporciona acesso imediato a dados empresariais de alta qualidade e capacita os seus agentes de IA Azure a gerar insights acionáveis e a otimizar fluxos de trabalho analíticos. As organizações podem então melhorar a tomada de decisão orientada por dados com o agente de dados Fabric como fonte poderosa de conhecimento nos seus ambientes de IA Azure.

Pré-requisitos

• Uma capacidade paga F2 ou superior do Fabric, ou uma capacidade do Power BI Premium (P1 ou superior) com Microsoft Fabric ativado.
• As definições do tenant do agente de dados Fabric estão ativadas, incluindo a definição Capacidades podem ser designadas como capacidades do Fabric Copilot.
• O processamento geográfico cruzado para IA está habilitado.
• O armazenamento geográfico cruzado para IA está habilitado.
• Pelo menos um destes, com dados: um armazém, uma casa de lago, um ou mais modelos semânticos Power BI, uma base de dados KQL ou uma ontologia.
• Modelos semânticos Power BI via troca de inquilino dos endpoints XMLA estão ativados para fontes de dados de modelos semânticos Power BI.
• Para modelos semânticos do Power BI usados com um agente de dados, certifique-se de que os utilizadores que interagem através do agente têm permissão de leitura sobre o modelo semântico. Não é necessária permissão de Membro do Espaço de Trabalho ou de Construção para interagir.

• Os programadores e utilizadores finais no Foundry devem ter, pelo menos, a função de Controlo de Acesso Baseado em Funções (RBAC).

Como funciona

Agent Setup: No Agent Service, crie um novo agente e adicione Fabric data agent como uma das suas fontes de conhecimento. Para estabelecer esta ligação, precisas do ID do workspace e do ID do artefacto para o agente de dados do Fabric. A configuração permite que o seu agente de IA do Azure avalie as fontes disponíveis quando recebe uma consulta, para garantir que invoca a ferramenta correta para processar o pedido. Atualmente, só pode adicionar um agente de dados Fabric como fonte de conhecimento ao seu agente Azure AI.

Processamento de Consultas: Quando um utilizador envia uma consulta a partir do playground Foundry, o Serviço de Agente determina se o agente de dados Fabric é a melhor ferramenta para a tarefa. Se for, o agente Azure AI:

• Utiliza a identidade do utilizador final para gerar consultas seguras sobre as fontes de dados que o utilizador tem permissão para aceder a partir do agente de dados Fabric.
• Invoca o Fabric para buscar e processar os dados, garantindo uma experiência fluida e automatizada.
• Combina os resultados do agente de dados Fabric com a sua própria lógica para gerar respostas abrangentes. A autorização de passagem de identidade (On-Behalf-Of) protege este fluxo, garantindo uma segurança robusta e um controlo de acesso adequado em todos os dados empresariais.

Adicione o Fabric data agent ao seu Azure AI Agent

Pode adicionar um agente de dados Fabric ao seu agente de IA do Azure, seja programaticamente ou através da interface de utilizador (UI). Para exemplos detalhados de código e instruções adicionais, consulte a documentação de integração do Azure AI Agent.

Adicionar agente de dados do Fabric através da UI

• Navegue até o painel esquerdo. Sob Criar e Personalizar, selecione Agentes, conforme mostrado na captura de ecrã a seguir.

Este passo mostra a lista dos seus agentes Azure AI existentes. Pode adicionar Fabric a um destes agentes, ou pode selecionar Novo Agente para criar um novo agente. A criação de um novo agente gera um ID de agente exclusivo e um nome padrão. Você pode alterar esse nome a qualquer momento. Para mais informações, consulte O que é Azure OpenAI no portal Foundry.

• Inicie a adição de uma fonte de conhecimento: selecione o botão Adicionar, conforme mostrado na captura de tela a seguir.

Este passo abre um menu de tipos de fonte de conhecimento suportados.

• Selecione Microsoft Fabric como Fonte: Da lista, escolha Microsoft Fabric, como mostrado na seguinte captura de ecrã:

Com esta opção, o seu agente pode aceder ao agente de dados Fabric.

• Crie uma ligação: Se já estabeleceu uma ligação a um agente de dados Fabric, pode reutilizar essa ligação para o seu novo Agente de IA Azure. Caso contrário, selecione Nova conexão para criar uma conexão, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

A janela Criar uma nova ligação Microsoft Fabric abre-se, como mostrado na seguinte captura de ecrã:

Captura de ecrã que mostra a criação de uma ligação.

Quando configurares a ligação, fornece os valores do agente de dados Fabric workspace-id e artifact-id como chaves personalizadas. Pode encontrar os valores workspace-id e artifact-id no endpoint publicado do agente de dados Fabric. O endpoint do seu agente de dados Fabric tem este formato:

https://fabric.microsoft.com/groups/ < workspace_id>/aiskills/<artifact-id> e marque a caixa de seleção É confidencial

Por fim, atribua um nome à tua ligação e escolhe se a disponibilizas a todos os projetos no Foundry ou se a restringes ao projeto atual.

Depois de selecionar Connect, o agente de dados Microsoft Fabric é adicionado como um recurso Knowledge, como mostrado na captura de ecrã seguinte:

Deve também fornecer instruções ao seu agente de IA do Azure sobre quando, como e em que condições usar o agente de dados Fabric. Do ponto de vista do agente de IA do Azure, o agente de dados Fabric é tratado como uma ferramenta Fabric, por isso pode referir-se a ele assim nas suas instruções.

Você também pode ajustar o modelo de implantação, adicionar Ações ou alterar as configurações do modelo com base nos requisitos do seu caso de uso. Quando o seu agente de IA Azure estiver totalmente configurado, selecione Experimentar no playground para testar o seu desempenho.

Adicionar Fabric agente de dados programaticamente: Os passos seguintes descrevem como adicionar um agente de dados Fabric programaticamente ao seu agente de IA Azure em Python. Para outras linguagens (C#, JavaScript), consulte este recurso.

Passo 1: Criar um cliente de projeto

Crie um objeto cliente que contenha a cadeia de ligação que liga ao seu projeto de IA e a outros recursos.

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

Passo 2: Crie um Agente com a ferramenta Microsoft Fabric ativada

Para disponibilizar a ferramenta Fabric data agent ao seu agente de IA do Azure, use uma ligação para inicializar a ferramenta e anexá-la ao agente. Pode encontrar a sua ligação na secção de recursos ligados do seu projeto no portal 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}")

Etapa 3: Criar um thread

# 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}")

Etapa 4: Execute um processo e verifique o resultado

Crie uma execução e observe que o modelo utiliza a ferramenta Fabric data agent para fornecer uma resposta à pergunta do utilizador.

# 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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