Fabric IQ 是 Microsoft IQ 的一部分；Microsoft IQ 是一組功能，構成 Microsoft 技術堆疊中的企業智慧層。 在Microsoft IQ中，Fabric IQ與
Fabric IQ 提供您企業現況的背景資訊。 它建立在企業的所有分析、即時及營運數據之上，但僅有數據是不夠的。 Fabric IQ 將這些數據提升到你企業的語言層面。 有了更豐富的脈絡，人員與代理人能正確解讀數據與推理，並根據商業概念與目標做出決策。
Fabric IQ 的層次
Fabric IQ 將三層業務情境帶入 Microsoft IQ：整合資料、商業智慧，以及 營運智慧。 這些層是透過 Fabric IQ 工作負載中的兩個核心 項目 提供的：本體（預覽）和語意模型，藉此為 OneLake 中的業務資料建立共享脈絡。
與 OneLake 的統一資料
OneLake 是 Fabric IQ 的基礎，將跨雲端的企業資料與本地部署資料統一為單一且受規範的真實來源。 透過捷徑、鏡像及 OneLake 目錄，它消除了碎片化，建立了一個多雲統一的資料湖，讓 Fabric IQ 能安全地發現並存取相關上下文。 它同時也是該資料的分發層，使其能持續提供給 Fabric 工作負載、Foundry 和 Copilot Studio，因此來自語意模型、本體（預覽）和代理的所有智慧都建立在同一可信的組織性資料上。
以 Power BI 語意模型為基礎的商業智慧
Power BI語意模型提供一個經過精心策劃的分析層，包含度量、階層與維度。 本體論可以直接從已在生產環境中的語意模型中產生，保持各體驗間的商業語言一致性。
語意模型與本體論是協同運作的。 你可以直接從語意模型產生或對齊本體，讓術語和關鍵績效指標在報告、代理和應用程式間保持一致。 企業概念如客戶、出貨與違規，僅定義一次，並在 Fabric IQ 體驗中重複使用。
具備本體論的作業智慧
本體論（預覽） 是一種共享且機器可理解的企業表示方式。 它定義實體類型、屬性、關係、規則與指標，並將其綁定到即時企業資料，使個人、應用程式與 AI 代理共享相同的詞彙與上下文。 規則以自然語言擷取商業邏輯，而度量則將來源端擁有的 Power BI DAX 度量值帶入本體脈絡中，讓代理重複使用可信賴的計算。 透過這種共享語言，代理人員能監控即時數據、偵測異常並採取受控的行動。
你可以從零開始建立本體項目，也可以根據現有的 Power BI 語意模型產生這些項目，以已在正式環境中運作的可靠邏輯作為起點。 此過程同時會將計算出的欄位與來源擁有的 DAX 度量作為指標。 你也可以用本體代理產生本體細節，或從像 RDF 或 OWL 這類開放標準匯入。
建立本體後，你可以選擇性地從其商業實體、關係、規則和來源綁定中產生內建的圖模型，以協助回答以關係為中心的問題。 內建的本體代理透過自然語言互動支援本體生命週期：它能產生定義與資料綁定，根據你的本體情境回答商業問題，並依照先提案模型提出變更供你審查。
為什麼要使用 Fabric IQ？
組織是在資料表和資料綱要的層次上處理資料，而這些結構是為機器建構的，不是為了表達意義。 然而，這些策略是以客戶、貨物和資產等商業概念運作的。 缺乏語意理解，AI 仍不適合執行高風險決策，因為每個問題都需要領域專家手動翻譯。
使用 Fabric IQ 框架可實現以下優勢：
- 跨領域推理。 概念之間透過圖譜連結建立的關係，讓你能沿著這些關係進行追溯（例如訂單 > 貨運 > 溫度感測器 > 冷鏈中斷），以解釋結果。
- 更快的入職流程。 新的儀表板和 AI 體驗會獲得一致的商業意義，因為商業概念只需宣告一次即可。
- 治理與信任。 透過強制執行明確語意，減少團隊間重複與定義不一致，同時限制條件提升資料品質。
Fabric IQ 的三層確保每位客服人員都從相同的業務理解開始，並能在不同工作流程中正確應用。 然而，前沿組織無法從智商層級開始。 建立這項能力需要統一的資料基礎。 Microsoft Fabric 透過四大核心功能實現此目標：
- 統一資料資產。 透過整合來自 OneLake 各來源的資料（如
lakehouses 、eventhouses 以及 Power BI語意模型 ）整合分析與營運資料，形成單一一致的模型。 Fabric IQ 也能利用 OneLake 捷徑 統一外部操作資料，並在原地引用資料，無需複製或建置 ETL 管線。 - 處理並協調資料。 查詢加速與 AI 驅動分析讓設定更簡單、洞察更迅速，並以 AI 驅動開發。 少花時間管理績效，多花時間提供有意義的洞察。
- 整理語意知識。 團隊、應用程式與 AI 代理皆建立在一致且可信賴的共享概念與數據基礎上。 一個概念（如客戶、物料或資產）的單一定義，決定了 Power BI、筆記本和代理如何解讀資料。 使用者發現的洞察不僅反映原始數據，更包含語意涵，包括實體間的關係、最重要的事物，以及應採取的行動。 這消除了模糊性，確保人與 AI 的決策都能反映出對企業的統一觀點。
- 賦能人工智慧代理人。 Fabric IQ 為副駕駛和客服人員提供結構化的基礎，因此答案反映你在 本體論（預覽）中定義的企業語言。
IQ 作為 Fabric 中的一種工作負載
在Microsoft Fabric中，IQ（預覽）workload 是一組用於統一與情境化商業資料的相關Fabric項目。 除了本體論（預覽）和語意模型這兩個核心項目之外，IQ 工作負載還提供其他項目，以便分析、使用，並將橫跨本體論、語意模型和 OneLake 的該脈絡投入實際運作。
備註
Fabric 元件可以同時屬於多個工作負載。 IQ 工作負載中的若干項目與其他Fabric工作負載如 Real-Time Intelligence 和 Power BI 共享，因為它們與多個工作負載情境的意圖相關。
下表列出IQ（預覽）工作負載中的所有項目：
| 織物項目 | Description | 瞭解更多資訊 |
|---|---|---|
| 本體論（預覽） | 定義共享的商業詞彙——實體類型、關係、屬性與規則——以統一跨領域與資料來源的意義。 利用本體論建立跨域一致性與治理，並讓 AI 代理以可信賴的商業語言為基礎。 | 什麼是本體論（預覽）？ |
| Power BI 語意模型 | 建立精選的分析模型，包含衡量、階層與關係，優化以利報告。 當業務用戶需要可信的KPI和快速互動的視覺化時，請使用語意模型。 本體論可以直接從語意模型產生，以保持各經驗間的商業語言一致性。 也算是Power BI工作量的一部分。 |
Microsoft Fabric 中的 Power BI 語意模型 |
| Planning | 從單一資料基礎上協作規劃、預測與報告，無需更換工具。 使用 Plan 將商業規劃、分析與資料管理整合於一個無程式碼體驗中。 | Fabric 裡的規劃是什麼？ |
| Graph | 儲存與查詢連接的資料，包含節點、邊和遍歷。 當涉及關係性問題（如影響鏈、依賴關係和最短路徑）驅動決策時，請使用 Graph。 圖形與本體（預覽）項目整合，以視覺化呈現商業概念。 這也是 Real-Time Intelligence 工作負載的一部分。 |
Microsoft Fabric 中的 Graph 概觀（預覽） |
| 資料代理 | 建立虛擬分析師，連結你的 Fabric 數據來源，並回答特定領域的自然語言問題。 利用資料代理，為使用者提供以語意模型和本體為基礎的量身打造問答體驗，並可發佈到 Microsoft 365、Foundry、Copilot Studio 及自訂應用程式。 這也是資料科學工作的一部分。 |
Fabric 資料代理程式概念 |
| 操作代理 | 監控即時數據，並用 AI 代理推理你的商業概念，建議商業行動。 使用運維代理偵測異常並觸發即時資料的受控回應。 這也是 Real-Time Intelligence 工作負載的一部分。 |
建立與設定操作代理 |
備註
OneLake 是所有 Microsoft Fabric 項目的資料基礎。 雖然 OneLake 並未明確包含在 IQ 工作負載中，但工作負載中的所有項目都依賴 OneLake 的資料表，並原生與它們互動。
項目關聯性
- 本體論（預覽）與語意模型： 先定義一次企業概念，如 客戶 或 出貨 ，然後從語意模型產生或對齊本體論，使術語與關鍵績效指標在報告與代理間保持一致。
- 本體論（預覽）與圖譜： 本體論宣告什麼連結彼此，以及為什麼。 Graph 儲存並穿越這些連結，就像追蹤貨物經過危險路線，直到冷鏈中斷一樣。 圖形體驗直接整合進本體項目中。
- 本體論（預覽）與資料/運維代理： 本體論讓代理建立在共享的商業語言與規則基礎上，使他們能跨域推理並觸發受控動作。
- 計畫與語意模型： Plan 連接現有的語意模型，使其尺寸與度量匯入規劃表，用於計畫與實際的分析與動態預測。
- 所有項目合起來： 語意模型提供可信的KPI;本體論（預覽）定義這些KPI的共享商業語言;圖形驅動關係與影響分析;規劃將洞察轉化為協調行動;資料與營運代理提供智慧且概念感知的互動，涵蓋即時與歷史資料。
後續步驟
了解 Microsoft IQ 的其他功能：