Tutorial de ontologia (prévia), parte 4: Usar a ontologia em agentes

Nesta etapa do tutorial, saiba mais sobre como consumir ontologia (versão prévia) de agentes para fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas fundamentadas nas definições e associações da ontologia. Experimente com um agente de dados.

Usando agentes de IA com ontologia

Os agentes de IA podem ajudar os usuários a passar da análise estática para fluxos de trabalho interativos e orientados a metas compreendendo a linguagem natural, as etapas de planejamento, as ferramentas de chamada e tomando medidas em nome do usuário. Quando os agentes usam uma ontologia como contexto, eles obtêm uma compreensão governada do negócio: entidades-chave, relações, definições, regras, métricas e mapeamentos de origem. Isso ajuda os agentes a produzir respostas mais fundamentadas, explicadas e consistentes entre sistemas, em vez de depender apenas de dados brutos ou prompts.

Há várias maneiras de criar agentes que consomem contexto de ontologia:

• Foundry IQ: Fábrica de IA do Azure agentes ajudam os desenvolvedores a criar agentes mais avançados e personalizáveis que podem raciocinar sobre contexto de ontologia, chamar ferramentas e integrar com sistemas empresariais. Para obter mais informações sobre como criar um agente de ontologia com o IQ do Foundry, consulte Criar um agente de ontologia com o IQ do Foundry.
• Copilot Studio: Copilot Studio ajuda os fabricantes de negócios e de baixo código a criar rapidamente agentes de conversação que usam o contexto de ontologia para responder a perguntas de negócios e automatizar fluxos de trabalho. Para obter mais informações sobre como criar um agente de ontologia com Copilot Studio, consulte Criar um agente de ontologia com Copilot Studio.
• Agente de dados do Fabric: Os agentes de dados do Fabric ajudam os usuários a criar, diretamente no Fabric, agentes fundamentados em dados que podem responder a perguntas de negócios usando dados corporativos governados, com o contexto da ontologia agregando mais significado de negócios, relacionamentos e consistência.
• Agente de operações do Fabric: os agentes de operações do Fabric monitoram continuamente sua ontologia, geram insights com base em suas metas de negócios e recomendam ações — tudo fundamentado nos tipos de entidade e nos relacionamentos da ontologia. Para mais informações sobre como construir um agente de operações com ontologia, veja Criar um agente de operações fundamentado em uma ontologia.

Este artigo usa Fabric agente de dados.

Criar agente de dados com a origem de ontologia (versão prévia)

Siga estas etapas para criar um novo agente de dados que se conecte ao item de ontologia (versão prévia).

1. Vá para o seu espaço de trabalho do Fabric. Use o botão + Novo item para criar um novo item de agente de dados chamado RetailOntologyAgent.

   

   Dica

   Se você não vir o tipo de item do agente de dados, verifique se ele está habilitado em seu locatário, conforme descrito nos pré-requisitos do tutorial.

2. O agente se abre quando está pronto. Selecione Adicionar uma fonte de dados.

   

   Pesquise o item RetailSalesOntology e selecione Adicionar. Agora, sua ontologia é adicionada como uma fonte para o agente de dados.

Quando o agente estiver pronto, a ontologia e seus tipos de entidade ficam visíveis no Explorer.

Fornecer instruções ao agente

Em seguida, adicione uma instrução personalizada ao agente.

1. Selecione as instruções do Agente na faixa de opções do menu.

2. Na parte inferior da caixa de entrada, adicione Support group by in GQL. Esta instrução permite uma melhor agregação entre dados de ontologia.

   

3. A instrução é aplicada automaticamente. Opcionalmente, feche a guia Instruções do Agente .

Agente de consulta com linguagem natural

Em seguida, explore sua ontologia com questões de linguagem natural.

Comece inserindo estes prompts de exemplo:

• Para cada loja, mostre quaisquer freezers operados por aquela loja que já tiveram uma umidade inferior a 46%.
• Qual é o principal produto por receita em todas as lojas?

Observe que as respostas fazem referência a tipos de entidade (Loja, Produtos, Freezer) e suas relações, não apenas tabelas brutas.

Continue explorando o agente de dados experimentando alguns comandos por conta própria.

Próximas etapas

Nesta etapa, você explorou sua ontologia usando consultas de linguagem natural para responder a perguntas comerciais com um agente de dados.

Em seguida, prossiga para a conclusão do tutorial.

Como alternativa, explore outros agentes que podem ser usados com ontologia:

• Criar um agente de ontologia com o IQ do Foundry
• Criar um agente de ontologia com Copilot Studio