すべてのFabricデータエージェントは、ランタイム上で実行されます。 ランタイムは、エージェントのコア コンポーネント (オーケストレーション、計画、ルーティング ロジック) と、自然言語の質問をデータ ソースに対するクエリに変換する組み込みのクエリ生成ツールを決定します。
Fabricには、次の 2 つのランタイムが用意されています。
- 標準ランタイム — 安定した予測可能な動作用に最適化された一般公開 (GA) ランタイム。
- プレビュー ランタイム : コア コンポーネント (組み込みのクエリ生成ツールやエージェントのルーティング ロジックなど) を最新の機能強化と変更を加えたランタイム。これらの変更が GA に切り替わる前。
選択したランタイムによって、エージェントのコア コンポーネントに対する変更がエージェントに到達する方法とタイミングが決まります。 どのデータソースを追加できるかは決定しません。 スキーマオブジェクトの記述のような一部のプレビュー設定は、プレビューランタイムでのみ利用可能です。
Important
基になる大規模言語モデル (LLM) へのモデルのアップグレードは、標準ランタイムとプレビュー ランタイムの両方で一貫して適用されます。 ランタイムの選択では、データ エージェントが使用するモデルは制御されません。
標準ランタイム
標準ランタイムは GA ランタイムであり、新しいデータ エージェントの既定値です。 これには、以下を含むエージェントのコアコンポーネントの一般提供されている実装が含まれています。
- Lakehouse、Data Warehouse、SQL Database、Mirrored Database、Eventhouse KQL Database、Power BI セマンティック モデルなど、サポートされているデータ ソースに対するクエリに自然言語の質問を変換する組み込みのクエリ生成ツール。
- コア エージェントのオーケストレーション、計画、ルーティングのロジック。
標準ランタイムの更新頻度は低くなります。 変更は、プレビュー ランタイムで検証に合格し、GA に移行した後にのみここに反映されます。 一貫した動作とリリース間の変更頻度を最小限に抑える必要がある運用データ エージェントの標準ランタイムを選択します。
プレビュー ランタイム
プレビュー ランタイムには、組み込みツールとオーケストレーションが一般提供（GA）となる前の最新の改善が含まれています。 これらの更新には次のものが含まれます。
- 標準ランタイムでまだ使用できない新しい組み込みツール。
- 既存の組み込みツールに対する変更と品質の向上 (たとえば、エージェントが特定のデータ ソースのクエリを生成または検証する方法の更新)。
- エージェントのコア オーケストレーション、計画、またはルーティング ロジックに対する変更。
プレビュー ランタイムの更新はより頻繁に行われ、リリース間で動作が変わる可能性があります。 今後の変更を評価する場合、エージェントが引き続き期待どおりに動作することを検証する場合、または GA に到達する前に改善に関するフィードバックを提供する場合は、プレビュー ランタイムを選択します。
プレビュー ランタイムの現在の内容
現在、プレビュー ランタイムには次の更新プログラムが含まれています。 このリストは、新たな改善が追加されたり、既存の改善が GA に移行したりするのに応じて変わります。
| 改善 | 特徴 | Description |
|---|---|---|
| SQLデータソースのスキーマコンテキスト | スキーマオブジェクトの記述(プレビュー) | テーブル、列、その他のスキーマ要素にビジネスコンテキストを追加し、データエージェントが大規模または曖昧なSQLスキーマを解釈し、より正確なクエリを生成するのを助けます。 |
| 次は、より良いクエリの例です | 高度なNL2SQL | NL2SQL は、例に含まれていない追加のロジックや制約を追加する代わりに、例のクエリ ライブラリに示されているパターンにより厳密に準拠します。 |
| フィルター値の置換 | 高度なNL2SQL | NL2SQL は、暗黙的なフィルター値を推論して正しい値に置き換えます。これには、明示的に指定されるのではなく、複数のカテゴリ型フィルターやブール型フィルターが暗黙的に示されている場合も含まれます。 |
| あいまいさの処理 | 高度なNL2SQL | NL2SQL は、間違った回答を生成する可能性のある仮定にコミットするのではなく、あいまいな質問を検出し、SQL を生成する前に明確な質問をします。 |
| より正確な複雑な質問の処理 | 高度なDAX生成 | DAX生成は複数のステップで推論を行い、結果を検査し、曖昧さを解消し、複雑な質問により正確に答えるためのアプローチを洗練させます。 |
| より信頼性の高いフィルタ生成 | 高度なDAX生成 | DAX生成はセマンティックモデルの列内の値を検索し、正しいフィルター値を特定し、より信頼性の高いクエリを生成します。 |
Fabric データ エージェント Python SDK を使用して、データ エージェントをプログラムでプレビュー ランタイムに切り替えることもできます。
data_agent = FabricDataAgentManagement(data_agent_name)
# Switch to the preview runtime
data_agent.update_configuration(enable_preview_features=True)
config = data_agent.get_configuration()
print(f"Preview runtime enabled: {config.enable_experimental_features}")
# Switch back to the standard runtime
data_agent.update_configuration(enable_preview_features=False)
config = data_agent.get_configuration()
print(f"Preview runtime enabled: {config.enable_experimental_features}")
Note
パブリッシュされたデータ エージェントが使用するランタイムは、発行時にエージェントの構成によって設定されます。 プレビュー ランタイムを使用するように構成されている間にデータ エージェントを発行した場合、別のランタイムを選択してエージェントを再発行するまで、発行されたバージョンはプレビュー ランタイムで引き続き実行されます。