Nota
O acesso a esta página requer autorização. Pode tentar iniciar sessão ou alterar os diretórios.
O acesso a esta página requer autorização. Pode tentar alterar os diretórios.
Cada agente de dados Fabric corre num tempo de execução. O runtime determina os componentes centrais do agente: a orquestração, planeamento e lógica de roteamento, juntamente com as ferramentas integradas de geração de consultas que traduzem perguntas em linguagem natural em consultas contra as suas fontes de dados.
A Fabric oferece dois tempos de execução:
- Tempo de execução padrão — o tempo de execução geralmente disponível (GA), otimizado para um comportamento estável e previsível.
- Runtime de pré-visualização — um runtime com as mais recentes melhorias e modificações nos componentes principais (por exemplo, as ferramentas integradas de geração de consultas ou a lógica de encaminhamento do agente), antes de essas alterações passarem a GA.
O tempo de execução que escolhes determina como e quando as alterações aos componentes centrais do agente chegam ao teu agente. Não determina que fontes de dados podes adicionar. Algumas configurações de pré-visualização, como descrições de objetos de esquema, estão disponíveis apenas em tempo de execução de pré-visualização.
Importante
As atualizações do modelo para o grande modelo de linguagem subjacente (LLM) são aplicadas de forma consistente tanto no tempo de execução padrão como no de pré-visualização. A seleção em tempo de execução não controla que modelo o agente de dados utiliza.
Tempo de execução padrão
O tempo de execução padrão é o tempo de execução GA e é o padrão para novos agentes de dados. Contém as implementações geralmente disponíveis dos componentes centrais do agente, incluindo:
- Ferramentas integradas de geração de consultas que traduzem perguntas em linguagem natural em consultas contra fontes de dados suportadas, incluindo Lakehouse, Data Warehouse, SQL Database, Mirrored Database, Eventhouse KQL Database e modelo semântico Power BI.
- A orquestração, planeamento e lógica de encaminhamento dos agentes centrais.
As atualizações ao tempo de execução padrão são raras. As alterações só chegam aqui depois de passarem a validação no runtime de pré-visualização e passarem para GA. Escolha o tempo de execução padrão para agentes de dados de produção, onde o comportamento consistente e o churn mínimo entre lançamentos são importantes.
Tempo de execução de pré-visualização
O ambiente de execução de pré-visualização inclui as melhorias mais recentes nas ferramentas incorporadas e na orquestração, antes de estas atingirem a disponibilidade geral. Estas atualizações podem incluir:
- Novas ferramentas integradas que ainda não estão disponíveis em tempo de execução padrão.
- Modificações e melhorias de qualidade nas ferramentas incorporadas existentes (por exemplo, atualizações na forma como o agente gera ou valida consultas para uma dada fonte de dados).
- Alterações à orquestração principal, ao planeamento ou à lógica de encaminhamento do agente.
As atualizações do tempo de execução de pré-visualização são mais frequentes e o comportamento pode mudar entre versões. Escolha o runtime de pré-visualização quando quiser avaliar as próximas alterações, verificar se os seus agentes continuam a funcionar como esperado ou fornecer comentários sobre as melhorias antes de estas chegarem à disponibilidade geral.
O que está atualmente no runtime de pré-visualização
As seguintes atualizações estão incluídas hoje no ambiente de execução de pré-visualização. Esta lista altera-se à medida que novas melhorias são disponibilizadas e que as já existentes atingem a disponibilidade geral (GA).
| Melhoria | Feature | Description |
|---|---|---|
| Contexto de esquema para fontes de dados SQL | Descrições de objetos de esquema (Pré-visualização) | Adicione contexto de negócio para tabelas, colunas e outros elementos de esquema para ajudar o agente de dados a interpretar esquemas SQL grandes ou ambíguos e gerar consultas mais precisas. |
| Exemplo melhor de consulta a seguir | NL2SQL Avançado | O NL2SQL segue mais de perto os padrões mostrados na tua biblioteca de consultas de exemplo, em vez de adicionar lógica ou restrições extra que não estavam nos exemplos. |
| Substituição de valores do filtro | NL2SQL Avançado | O NL2SQL raciocina através de valores de filtro implícitos e substitui os corretos, incluindo quando múltiplos filtros categóricos ou booleanos são implicados em vez de explicitamente declarados. |
| Tratamento de ambiguidades | NL2SQL Avançado | O NL2SQL deteta perguntas ambíguas e coloca uma pergunta esclarecedora antes de gerar SQL, em vez de assumir uma suposição que possa produzir a resposta errada. |
| Tratamento de perguntas complexas mais preciso | Geração avançada de DAX | A geração de DAX raciocina ao longo de várias etapas, analisa os resultados, resolve ambiguidades e refina a sua abordagem para responder com maior precisão a perguntas complexas. |
| Geração de filtros mais fiável | Geração avançada de DAX | A geração DAX pesquisa valores dentro das colunas do modelo semântico para identificar os valores corretos dos filtros e gerar consultas mais fiáveis. |
Também pode alternar um agente de dados para o runtime de pré-visualização programaticamente usando o Fabric data agent Python SDK:
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
O tempo de execução que um agente de dados publicado utiliza é definido pela configuração do agente no momento da publicação. Se publicares um agente de dados enquanto está configurado para usar o runtime de pré-visualização, a versão publicada continua a correr no runtime de pré-visualização até voltares a publicar o agente com uma seleção de runtime diferente.