Erste Schritte mit Fabric IQ
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mit Fabric IQ können Sie geschäftsvokabular in einer Ontologie definieren und an Datenquellen in OneLake binden. In diesem Lernpfad beginnen Sie mit den Grundlagen von Fabric IQ, erstellen dann eine Ontologie, indem Sie Entitätstypen und Beziehungen erstellen, Ihre Daten über interaktive Diagramme visualisieren und eine Ontologie mit einem Datenagenten verbinden, damit Geschäftsbenutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen können.
Voraussetzungen
Bevor Sie mit diesem Lernpfad beginnen, wird die Vertrautheit mit Microsoft Fabric Arbeitsbereichen und grundlegenden Datenkonzepten wie Tabellen, Beziehungen und Abfragen empfohlen.
Erfolgscode
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Module in diesem Lernpfad
Microsoft Fabric IQ ist Teil von Microsoft IQ, einer Enterprise Intelligence-Ebene, die Geschäftsdaten in gemeinsame Konzepte erhöht, die von Personen und KI-Agents verwendet werden können. Erfahren Sie mehr über die sechs Elemente in der IQ-Workload – Ontologieelemente, Daten-Agents, Graph in Microsoft Fabric, Power BI semantischen Modellen, Operations-Agents und Planung – und erfahren Sie, wie die Ontologiemodellierung mit Geschäftskonzepten und nicht mit bestimmten Anwendungsfällen beginnt.
Ontologien in Fabric IQ verwandeln Ihre Daten in ein Geschäftsvokabular, das jeder verstehen kann. In diesem Modul werden zwei Möglichkeiten zum Erstellen von Ontologien behandelt– das manuelle Erstellen der Kernkomponenten oder das automatische Generieren von Power BI semantischen Modellen, um die Entwicklung zu beschleunigen. Sie üben beide Ansätze und lernen, wie Sie Ihre Ontologie mit OneLake-Datenquellen verbinden, einschließlich Lakehouse-Tabellen und Eventhouse-Streams.
Erkunden Sie Entitätsinstanzen, visualisieren Sie Geschäftskonzeptverbindungen im Beziehungsdiagramm, und filtern Sie mithilfe des Abfrage-Generators in Microsoft Fabric IQ nach mehreren Datenquellen, ohne SQL-Verknüpfungen zu schreiben.
Erstellen Sie einen Fabric Daten-Agent, der eine Microsoft Fabric IQ-Ontologie als Datenquelle verwendet. Konfigurieren Sie die Anweisungen des Agenten, um die Abfragegenauigkeit zu verbessern, testen Sie Fragen in natürlicher Sprache und veröffentlichen Sie den Agenten, damit Geschäftsbenutzer fundierte Datenantworten erhalten, ohne Code schreiben zu müssen.