Adicionar e configurar fontes de dados no agente de dados Fabric

Artefactos Suportados

• As tabelas Lakehouse—Delta Lake são apresentadas pelo SQL Analytics Endpoint.
• Data Warehouse—Armazém Fabric completo com área de superfície T-SQL.
• SQL Database—bases de dados SQL nativas Fabric.
• Bases de Dados Espelhadas—Bases de dados externas espelhadas em Fabric (por exemplo, SQL do Azure, Cosmos DB, Snowflake).

Cada fonte SQL em Fabric vem com um SQL Analytics Endpoint, uma superfície de consulta T-SQL de alto desempenho, apenas leitura, sobre dados Delta do OneLake. O Data Agent aproveita um serviço NL2SQL incorporado que:

1. Traduz a pergunta de linguagem natural do utilizador para uma consulta T-SQL usando o esquema selecionado, instruções e exemplos fornecidos pelo utilizador.
2. Valida a consulta gerada em relação à seleção do esquema para garantir que apenas faz referência a tabelas e visões aprovadas.
3. Executa a consulta através do SQL Analytics Endpoint e retorna resultados legíveis por humanos.

Artefactos Suportados

• Eventhouse KQL Database—a loja de Inteligência em Tempo Real da Fabric para dados de séries temporais, streaming e orientados por eventos.

O Data Agent liga-se ao endpoint da base de dados Eventhouse KQL e aproveita o NL2KQL integrado da Kusto, permitindo as seguintes capacidades:

1. A pergunta do utilizador é traduzida numa consulta KQL usando o esquema selecionado e quaisquer instruções ou exemplos fornecidos.
2. A consulta é validada para confirmar que apenas toca nas entidades de esquema aprovadas.
3. Após aprovação, a consulta é executada contra o motor Kusto — otimizado para cargas analíticas de baixa latência e alto rendimento.

Artefactos Suportados

• Power BI Modelos Semânticos—Conjuntos de dados publicados contendo tabelas, relações, medidas, colunas calculadas e hierarquias.

Cada modelo semântico em Fabric expõe um endpoint XMLA, que o Data Agent utiliza para executar consultas DAX. O serviço NL2DAX incorporado:

1. Traduz linguagem natural para uma consulta DAX, aproveitando os metadados do modelo (descrições de tabelas, sinónimos de colunas, definições de medida, relações).
2. Valida a consulta contra o esquema selecionado.
3. Executa através do endpoint XMLA e devolve resultados formatados.

Artefactos Suportados

• Graph Model—Artefatos do grafo Fabric que definem esquemas de nós e arestas.

O Graph Data Agent pode executar consultas GQL e obter insights a partir das suas fontes de dados de grafo em Fabric. Para configurar tal agente, adicione um modelo de grafo ou um conjunto de consultas de grafos como fonte de dados.

Quando o agente de dados executa GQL contra uma fonte de dados de grafo, o artefacto de grafo Fabric subjacente executará a consulta, incorrendo no consumo de operação de grafo.

Artefactos Suportados

• Fabric Ontologia — Uma camada semântica que capta o conhecimento do domínio, definições de entidades e relações.

Depois de uma ontologia ser configurada no Fabric, pode ser adicionada como fonte de dados ao Data Agent. O agente utiliza a ontologia para compreender o contexto do domínio e responder a perguntas fundamentadas no modelo de conhecimento da sua organização.

Artefactos Suportados

• Pesquisa de IA do Azure Index—Índices incorporados Azure AI Foundry sobre conteúdos não estruturados, como PDFs, ficheiros de texto e outros documentos enriquecidos.

O Data Agent liga-se diretamente ao seu índice Pesquisa de IA do Azure usando uma URL de recurso. Quando um utilizador faz uma pergunta, o agente envia a consulta (com a identidade do utilizador para controlo de acesso) para o índice de pesquisa, recupera os blocos de documentos mais relevantes e compõe uma resposta final. As citações são incluídas automaticamente quando o índice contém campos de URL ou de caminho de ficheiro.

Configurações Suportadas por Fontes SQL

Configurações Suportadas das Fontes do Eventhouse KQL

Configurações Suportadas por Modelos Semânticos

*Modelos semânticos são principalmente configurados através do Prep for AI em Power BI, que oferece Esquemas de Dados de IA, Instruções de IA e Respostas Verificadas.

Configurações Suportadas por Modelos de Grafos

Configurações Suportadas por Ontologia

Configurações de Dados Não Estruturados