Tutorial de ontologia (versão preliminar) parte 4: Consumir a ontologia a partir de agentes

Neste passo do tutorial, saiba como utilizar a ontologia (pré-visualização) a partir de agentes para fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas fundamentadas nas definições e associações da ontologia. Experimente com um agente de dados.

Utilização de agentes de IA com ontologia

Os agentes de IA podem ajudar os utilizadores a passar da análise estática para fluxos de trabalho interativos e orientados para objetivos, compreendendo a linguagem natural, planeando passos, chamando ferramentas e agindo em nome do utilizador. Quando os agentes usam uma ontologia como contexto, adquirem uma compreensão governada do negócio: entidades-chave, relações, definições, regras, métricas e mapeamentos de fonte. Isto ajuda os agentes a produzir respostas mais fundamentadas, explicáveis e consistentes entre sistemas, em vez de dependerem apenas de dados brutos ou estímulos.

Existem várias formas de construir agentes que consomem o contexto da ontologia:

• Foundry IQ: Os agentes Azure AI Foundry ajudam os programadores a construir agentes mais avançados e personalizáveis, capazes de raciocinar sobre o contexto da ontologia, chamar ferramentas e integrar-se com sistemas empresariais. Para mais informações sobre como construir um agente de ontologia com Foundry IQ, consulte Criar um agente de ontologia com Foundry IQ.
• Copilot Studio: Copilot Studio ajuda empresas e criadores low-code a criar rapidamente agentes conversacionais que utilizam contexto ontológico para responder a perguntas empresariais e automatizar fluxos de trabalho. Para mais informações sobre a construção de um agente de ontologia com Copilot Studio, veja Criar um agente de ontologia com Copilot Studio.
• Agente de dados do Fabric: Os agentes de dados do Fabric ajudam os utilizadores a criar, diretamente no Fabric, agentes alicerçados em dados que podem responder a questões de negócio utilizando dados empresariais sujeitos a governação, em que o contexto da ontologia acrescenta maior riqueza semântica de negócio, relações e consistência.
• Agente de operações Fabric: Os agentes de operações Fabric monitorizam continuamente a sua ontologia, apresentam insights em relação aos seus objetivos de negócio e recomendam ações — tudo baseado nos tipos de entidades e relações da ontologia. Para mais informações sobre como construir um agente de operações com ontologia, veja Criar um agente de operações fundamentado numa ontologia.

Este artigo utiliza o agente de dados Fabric.

Criar agente de dados com a fonte da ontologia (pré-visualização)

Siga estes passos para criar um novo agente de dados que se ligue ao item da sua ontologia (em pré-visualização).

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

   

   Sugestão

   Se não vires o tipo de item do agente de dados, certifica-te de que está ativado no teu tenant conforme descrito nos pré-requisitos do tutorial.

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

   

   Procure o item RetailSalesOntology e selecione Adicionar. Agora a tua ontologia é adicionada como fonte para o agente de dados.

Quando o agente está pronto, a ontologia e os seus tipos de entidade são visíveis no Explorador.

Forneça instruções ao agente

De seguida, adicione uma instrução personalizada ao agente.

1. Selecione instruções do Agente na barra de menu.

2. No fundo da caixa de entrada, adicione Support group by in GQL. Esta instrução permite uma melhor agregação entre os dados da ontologia.

   

3. A instrução é aplicada automaticamente. Opcionalmente, fecha o separador de instruções do Agente .

Agente de consulta com linguagem natural

De seguida, explore a sua ontologia com perguntas sobre linguagem natural.

Comece por inserir estes exemplos de prompts:

• Para cada loja, mostre quaisquer congeladores operados por essa loja que alguma vez tenham tido uma humidade inferior a 46 por cento.
• Qual é o produto com mais receitas em todas as lojas?

Repare que as respostas fazem referência a tipos de entidades (Loja, Produtos, Congelador) e às suas relações, não apenas tabelas brutas.

Continue a explorar o data agent experimentando alguns prompts próprios.

Próximos passos

Neste passo, explorou a sua ontologia utilizando consultas em linguagem natural para responder a questões empresariais com um agente de dados.

De seguida, continue para a conclusão do tutorial.

Em alternativa, explore outros agentes que possam ser usados com ontologia:

• Crie um agente de ontologia com Foundry IQ
• Crie um agente de ontologia com Copilot Studio