Поделиться через

Использование агента данных Fabric (предварительная версия)

  • Статья

Агент данных в Microsoft Fabric преобразует корпоративные данные в системы вопросов и ответов и позволяет пользователям взаимодействовать с данными через чат, чтобы выявить практические инсайты. Одним из способов использования агента данных Fabric является служба агента ИИ Azure, основной компонент Azure AI Foundry. Благодаря интеграции агентов данных Fabric с Azure AI Foundry агенты ИИ Azure могут напрямую касаться богатых, структурированных и семантических данных, доступных в Microsoft Fabric OneLake. Эта интеграция обеспечивает немедленный доступ к высококачественным корпоративным данным и позволяет агентам ИИ Azure создавать полезные аналитические сведения и оптимизировать аналитические рабочие процессы. Затем организации могут улучшить принятие решений на основе данных с помощью агента данных Fabric в качестве мощного источника знаний в средах ИИ Azure.

Это важно

Эта функция доступна в предварительной версии.

Предпосылки

Принцип работы

Настройка агента: В службе агента ИИ Azure создайте нового агента и добавьте агента данных Fabric в качестве одного из источников знаний. Чтобы установить это подключение, вам потребуется идентификатор рабочей области и идентификатор артефакта для агента данных Fabric. Программа установки позволяет агенту ИИ Azure оценивать доступные источники при получении запроса, гарантируя, что он вызывает правильный инструмент для обработки запроса. В настоящее время в агент ИИ Azure можно добавить только один агент данных Fabric в качестве источника знаний.

Примечание.

Выбранная модель в настройке агента ИИ Azure используется только для оркестрации и создания ответов агента ИИ Azure. Это не влияет на модель, которую использует агент данных Fabric.

Обработка запросов: Когда пользователь отправляет запрос из игровой площадки Foundry, служба агента ИИ Azure определяет, является ли агент данных Fabric лучшим инструментом для задачи. Если это так, агент ИИ Azure:

  • Использует удостоверение конечного пользователя для создания безопасных запросов по источникам данных, к которые пользователь может получить доступ в агенте данных Fabric.
  • Вызывает Fabric для получения и обработки данных, чтобы обеспечить плавное, автоматизированное взаимодействие.
  • Объединяет результаты агента данных Fabric с собственной логикой для создания комплексных ответов. Авторизация передачи удостоверений (режимBehalf-Of) защищает этот поток, чтобы обеспечить надежную безопасность и надлежащий контроль доступа над корпоративными данными.

Добавление агента данных Fabric в агент ИИ Azure

Агент данных Fabric можно добавить в агент ИИ Azure программным способом или с помощью пользовательского интерфейса. Подробные примеры кода и дополнительные инструкции доступны в документации по интеграции агента ИИ Azure.

Добавить агента данных Fabric через пользовательский интерфейс:

  • Перейдите в левую область. В разделе #B0Сборка и настройка#A1 выберите #A3Агенты#B2, как показано на следующем снимке экрана:

#B0 #A1 #A2 #A3 Снимок экрана главной страницы Azure Foundry. #A4 #A5 #A6 #C7

В этом списке отображаются существующие агенты ИИ Azure. Вы можете добавить Fabric в один из этих агентов или выбрать Создать агент, чтобы создать нового агента. Создание нового агента создает уникальный идентификатор агента и имя по умолчанию. Это имя можно изменить в любое время. Дополнительные сведения находятся в разделе Что такое Azure OpenAI на портале Azure AI Foundry.

  • Начните добавление источника знаний: нажмите кнопку "Добавить", как показано на следующем скриншоте.

Снимок экрана, показывающий добавление агента данных Fabric в качестве источника данных.

Откроется меню поддерживаемых типов источников знаний.

  • Выберите Microsoft Fabric как источник. В списке выберите Microsoft Fabric, как показано на следующем снимке экрана.

#B0 #A1 #A2 #A3 снимок экрана, показывающий выбор Fabric в качестве источника знаний. #A4 #A5 #A6 #C7

С помощью этого параметра агент может получить доступ к агенту данных Fabric.

  • Создайте подключение. Если вы ранее установили подключение к агенту данных Fabric, вы можете повторно использовать это подключение для нового агента ИИ Azure. В противном случае выберите Новое подключение, чтобы создать подключение, как показано на этом снимке экрана:

#B0 #A1 #A2 #A3 снимок экрана, демонстрирующий создание нового подключения Fabric. #A4 #A5 #A6 #C7

Откроется окно "Создать новое подключение Microsoft Fabric", как показано на снимке экрана:

Снимок экрана с созданием подключения.

При настройке подключения укажите значения агента данных Fabric workspace-id и artifact-id в качестве пользовательских ключей. Значения workspace-id и artifact-id можно найти в опубликованной конечной точке агента данных Fabric. Конечная точка агента данных Fabric имеет следующий формат:

#B0 #A1 #A2 workspace_id #A3 #A4 /aiskills/#A5 #A6 artifact-id #A7 #A8 и поставьте галочку #B9 является секретом #C10

Наконец, назначьте имя вашему подключению и выберите, следует ли сделать его доступным для всех проектов в Azure AI Foundry или ограничить его текущим проектом.

Добавление агента данных Fabric программным способом. Ниже описано, как программно добавить агент данных Fabric в агент ИИ Azure в Python. Для других языков (C#, JavaScript) см. здесь.

Шаг 1. Создание клиента проекта

Создайте клиентский объект, содержащий строку подключения для подключения к проекту ИИ и другим ресурсам.

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

Шаг 2. Создание агента с включенным средством Microsoft Fabric

Чтобы сделать инструмент агента данных Fabric доступным для вашего агента ИИ Azure, используйте соединение для инициализации инструмента и его присоединения к агенту. Подключение можно найти в разделе подключенных ресурсов проекта на портале Azure AI Foundry.

# The Fabric connection ID can be found in the Azure AI 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 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}")

Шаг 3. Создание потока

# 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}")

Шаг 4. Создание запуска и проверка выходных данных

Создайте запуск и обратите внимание, что модель использует средство агента данных Fabric для предоставления ответа на вопрос пользователя.

# 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}")

Связанный контент

  • концепция агента данных
  • сценарий данных агента