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Welche Abfragesprache generiert ein Fabric Daten-Agent, wenn eine Ontologie die Datenquelle ist?
GQL (Graph Query Language), da sie die Diagrammstruktur der Ontologie durchläuft.
SQL, weil die Ontologie an Lakehouse-Tabellen gebunden ist.
KQL, da die Ontologie eine Eventhouse-Datenquelle enthält.
Wenn eine Ontologie die Datenquelle für einen Fabric-Daten-Agent ist, wie verbessern Sie die Genauigkeit des Agents?
Durch das Verfeinern von Agentanweisungen, die die Interpretation der Terminologie, der Begründungsschritte, des Reaktionsverhaltens und des Umfangs durch den Agent unterstützen.
Durch Hinzufügen von Beispielabfrage-/Fragepaaren zur Datenquellenkonfiguration.
Durch Ändern der Entitätstypdefinitionen für die Ontologie, um den Benutzerausdrücken zu entsprechen.
Ein Kollege erhält einen freigegebenen Link für einen veröffentlichten Fabric-Datenagent, der von einer Ontologie unterstützt wird. Sie verfügen über die Standard- und keine zusätzlichen Berechtigungen für den Daten-Agent-Link, aber keine Berechtigungen für das Ontologie-Element oder das zugrunde liegende Lakehouse. Was geschieht, wenn sie versuchen, den Agent abzufragen?
Ihre Abfragen schlagen fehl oder geben leere Ergebnisse zurück, da ihnen die erforderlichen Leseberechtigungen für die Ontologie und die zugrunde liegenden Datenquellen fehlen.
Ihre Abfragen sind erfolgreich, da die Standardberechtigung den vollständigen Lesezugriff auf alle verbundenen Datenquellen gewährt.
Sie können nur die Entwurfsversion des Agents und nicht die veröffentlichte Version sehen.
Was geschieht nach dem Veröffentlichen eines Fabric Daten-Agents mit der Entwurfsversion?
Die Entwurfsversion bleibt bearbeitbar, sodass Sie den Agent weiter verfeinern können, ohne die veröffentlichte Version zu beeinträchtigen, die Kollegen verwenden.
Die Entwurfsversion wird beim Veröffentlichen automatisch gelöscht.
Die Entwurfsversion wird schreibgeschützt und kann nicht mehr bearbeitet werden.
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
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