Habilitación de la herramienta de intérprete de código (versión preliminar) para el agente de datos

La herramienta de intérprete de código proporciona al agente de datos un entorno de Python seguro y de espacio aislado para analizar los datos que recupera. Con la herramienta habilitada, el agente de datos puede ir más allá de consultar los orígenes de datos y responder a preguntas de lenguaje natural que requieren análisis de datos, cálculos matemáticos o visualizaciones. Por ejemplo, puede pedir al agente de datos que gráfico las tendencias a lo largo del tiempo, detectar correlaciones entre columnas o combinar resultados de varios orígenes. El agente genera y ejecuta el código Python en su nombre, y puede revisar el código generado, las salidas y las visualizaciones Python directamente en los pasos de ejecución.

Prerequisites

• Una capacidad de Fabric de tipo F2 o mayor, de pago, o una capacidad de Power BI Premium por capacidad (P1 o superior) con Microsoft Fabric habilitado.
• Habilite el procesamiento y almacenamiento entre regiones geográficas para la inteligencia artificial según los requisitos explicados en la configuración del cliente del agente de datos de Fabric.
• Al menos uno de estos orígenes de datos, con datos: un almacenamiento, un lago, un modelo semántico de Power BI, una base de datos KQL, una base de datos reflejada o una ontología. Debe tener acceso de lectura al origen de datos.

Adición de la herramienta de intérprete de código

Para agregar la herramienta de intérprete de código al agente de datos:

1. Abre tu agente de datos.

2. Seleccione la pestaña Herramientas .

   

3. Seleccione Agregar intérprete de código.

4. En el cuadro de diálogo de confirmación, seleccione Confirmar.

   

La herramienta de intérprete de código ahora se agrega al agente de datos y está lista para usarse.

Habilitación de la herramienta de intérprete de código con el SDK

También puede habilitar la herramienta de intérprete de código mediante programación mediante el SDK de Fabric agente de datos Python. Esta opción es útil cuando desea crear scripts para la configuración del agente de datos o incluirla como parte de una implementación automatizada.

from fabric.dataagent.client import (
    FabricDataAgentManagement,
    create_data_agent,
    delete_data_agent,
)

# Define the name for the data agent
data_agent_name = "<data agent name>"

# Create a new data agent (run this once)
data_agent = create_data_agent(
    data_agent_name,
)

# If the data agent already exists, use this instead to connect:
# data_agent = FabricDataAgentManagement(data_agent_name)

conf = data_agent._client.get_configuration()
conf.value["experimental"] = {"codeInterpreterEnabled": True}
data_agent._client.set_configuration(conf)

Realizar preguntas

Después de añadir la herramienta de intérprete de código, puedes hacerle preguntas a tu agente de datos en lenguaje natural. El agente consulta los orígenes de datos conectados, pasa los resultados al intérprete de código y usa Python para analizar los datos, ejecutar cálculos o generar visualizaciones. No es necesario escribir código usted mismo.

Pruebe preguntas como:

• Genere un mapa térmico de la frecuencia de notificación por región y causa de pérdida en los últimos cinco años.
• Cree un trazado en pares de la antigüedad del cliente, el gasto mensual y el riesgo de renovación para explorar las correlaciones.
• ¿El proveedor reliability_score está correlacionado con la tasa de entrega en tiempo real?
• Genere un mapa de calor de correlación de todas las métricas de rendimiento del proveedor: contractadas reliability_score, contractadas lead_time_days, porcentaje real de entregas a tiempo, tasa de defectos, tiempo de entrega real, unidades entregadas y coste total. Muéstrame qué métricas se mueven juntas y cuáles son independientes.
• Previsión de los ingresos del próximo trimestre en función de los últimos tres años de datos de ventas.

Inspección de los resultados

Después de que el agente de datos responda a una pregunta, puede usar los pasos de ejecución para ver exactamente cómo produjo el resultado el intérprete de código. Expanda el paso del intérprete de código para ver el código Python que generó el agente, las entradas en las que se ejecutó y la salida que devolvió. Los pasos de ejecución facilitan la validación del análisis o la solución de problemas de resultados inesperados.

Uso de instrucciones del agente

No puede agregar instrucciones directamente a la herramienta de intérprete de código, pero puede usar instrucciones de nivel de agente para dar forma a cómo y cuándo lo llama el agente de datos. Por ejemplo, puede guiar al agente sobre cuándo preferir el intérprete de código en otra herramienta, qué contexto incluir en la solicitud o cómo dar formato al resultado final. Para más información, consulte Configuración del agente de datos.

Pasos siguientes

• Concepto de agente de datos
• Configuraciones del agente de datos