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Fabric data agent vous permet de poser des questions en langage clair via des données SQL dans OneLake — Lakehouse, Data Warehouse, Fabric SQL Database et Mirrored Databases — et d’obtenir des réponses gouvernées en lecture seule. En coulisses, l’agent utilise un outil intégré de langage naturel vers SQL (NL2SQL) pour traduire chaque question en requête T-SQL, la valider par rapport au schéma que vous avez sélectionné, puis l’exécuter via le point d’accès SQL analytics du code source.
Cet article décrit les deux outils de génération de requêtes que l’agent peut utiliser pour les sources SQL :
- NL2SQL : l’outil en disponibilité générale (GA), utilisé par les agents de données sur le runtime standard.
- Advanced NL2SQL : outil en préversion avec raisonnement en plusieurs étapes, utilisé par les agents de données sur le runtime d’aperçu.
Les deux outils s’appuient sur la même configuration que celle que vous fournissez pour chaque source SQL : sélection de schéma, instructions de source de données et exemples de requêtes. Pour plus d’informations sur la configuration de ces entrées, consultez Ajouter et configurer des sources de données dans Fabric agent de données.
NL2SQL
NL2SQL est l’outil de génération de requêtes par défaut pour les sources SQL et est l’outil utilisé par les agents de données sur le runtime standard. Il génère une requête T-SQL dans une seule passe :
- Il lit le schéma sélectionné et les instructions de source de données que vous avez fournies.
- Il récupère les exemples de requêtes les plus similaires à la question de l’utilisateur, à l’aide de la similarité vectorielle sur votre exemple de bibliothèque de requêtes.
- Il génère une requête SQL ancrée dans ce contexte, la valide par rapport au schéma approuvé et l’exécute via le point de terminaison d’analyse SQL.
NL2SQL est optimisé pour un comportement stable et prévisible et est le choix recommandé pour les agents de données de production où la sortie cohérente entre les versions est importante. Pour plus d’informations sur la sélection du schéma, les instructions de source de données et les exemples de requêtes qui alimentent NL2SQL, consultez Ajouter et configurer des sources de données dans Fabric agent de données.
Advanced NL2SQL (préversion)
Advanced NL2SQL est une nouvelle version de l’outil NL2SQL, disponible sur le runtime d’évaluation. C’est le même outil — du langage naturel vers SQL sur vos sources SQL — avec une différence clé : au lieu de générer la requête en un seul passage, il planifie et exécute plusieurs étapes de raisonnement avant de retourner une requête. Par exemple, il peut inspecter le schéma, sélectionner des exemples pertinents, résoudre des valeurs de filtre ambiguës ou poser une question de clarification avant de valider une requête.
Advanced NL2SQL offre des améliorations de qualité et des expériences de configuration qui ne sont pas disponibles dans NL2SQL :
- Voici des exemples de requêtes plus cohérents. NL2SQL ne suit pas toujours vos exemples de requêtes de près, et ajoute parfois une logique ou des contraintes qui n’ont pas été dans les exemples. Advanced NL2SQL respecte plus étroitement les modèles présentés dans votre exemple de bibliothèque de requêtes.
- Substitution correcte des valeurs de filtre. Lorsqu’une question implique plusieurs filtres catégoriels ou booléens plutôt que de les déclarer explicitement, NL2SQL peut manquer ou malapper certains d’entre eux. La fonctionnalité NL2SQL avancée analyse les filtres implicites et remplace les bonnes valeurs dans la requête.
- Gestion des questions ambiguës. Lorsqu’une question est ambiguë, NL2SQL a tendance à s’engager dans une hypothèse et à générer une requête de toute façon. Advanced NL2SQL peut détecter l’ambiguïté et poser à l’utilisateur une question de clarification avant de générer SQL, ce qui réduit les réponses incorrectes causées par l’intention incorrecte.
- Comprend les détails du schéma. Les noms des objets seuls peuvent ne pas expliquer ce que signifient les éléments de schéma, et les instructions de source de données peuvent ne pas avoir assez d’espace pour décrire chaque objet. En utilisant des descriptions d’objets de schéma, les créateurs peuvent fournir du contexte pour des tableaux individuels, des colonnes et d’autres éléments de schéma afin qu’Advanced NL2SQL puisse interpréter le schéma et générer des requêtes plus précises.
Advanced NL2SQL utilise la sélection de schéma, les instructions de source de données et les requêtes d’exemple que vous avez déjà configurées pour NL2SQL. Il peut également utiliser des configurations disponibles uniquement dans Advanced NL2SQL, telles que les descriptions d’objets de schéma.
Utiliser NL2SQL avancé
Advanced NL2SQL fait partie du runtime d’évaluation. Pour l’utiliser, basculez votre agent de données vers le runtime d’aperçu. Consultez Fabric runtime de l’agent de données pour savoir comment changer les runtimes et quelles autres modifications changent quand vous le faites.
Étant donné que Advanced NL2SQL est en préversion, son comportement peut changer entre les versions. Utilisez-le pour évaluer les améliorations à venir et faire part de vos retours avant leur passage en disponibilité générale ; pour les agents de données en production qui nécessitent des résultats cohérents, restez sur l’environnement d’exécution standard avec NL2SQL.