Attiva lo strumento interprete di codice (anteprima) per l'agente di dati

Lo strumento dell'interprete del codice offre all'agente dati un ambiente di Python sicuro e in modalità sandbox per l'analisi dei dati recuperati. Con lo strumento abilitato, l'agente dati può andare oltre l'esecuzione di query sulle origini dati e rispondere a domande in linguaggio naturale che richiedono analisi dei dati, calcoli matematici o visualizzazioni. Ad esempio, è possibile chiedere all'agente dati di tracciare le tendenze nel tempo, rilevare correlazioni tra colonne o combinare i risultati da più origini. L'agente genera ed esegue il codice Python per conto dell'utente ed è possibile esaminare il codice generato, gli output e le visualizzazioni Python direttamente nei passaggi di esecuzione.

Prerequisiti

• Una capacità Fabric di tipo F2 a pagamento o superiore, o una capacità Power BI Premium (P1 o superiore) con Microsoft Fabric abilitato.
• Abilitare l'elaborazione tra aree geografiche e l'archiviazione tra aree geografiche per l'intelligenza artificiale in base ai requisiti illustrati nelle impostazioni del tenant dell'agente dati di Fabric.
• Almeno una di queste origini dati, con dati: un warehouse, una lakehouse, un modello semantico di Power BI, un database KQL, un database con mirroring o un'ontologia. È necessario disporre dell'accesso in lettura all'origine dati.

Aggiungere lo strumento dell'interprete di codice

Per aggiungere lo strumento dell'interprete del codice all'agente dati:

1. Apri l'agente dati.

2. Selezionare la scheda Strumenti .

   

3. Selezionare Aggiungi interprete di codice.

4. Nella finestra di dialogo di conferma selezionare Conferma.

   

Lo strumento di interpretazione del codice è stato ora aggiunto al tuo agente dati ed è pronto per l'uso.

Abilitare lo strumento dell'interprete di codice con l'SDK

È anche possibile abilitare lo strumento dell'interprete di codice a livello di codice usando l'agente dati Fabric Python SDK. Questa opzione è utile quando si vuole creare script per l'installazione dell'agente dati o includerla come parte di una distribuzione automatizzata.

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)

Domande

Dopo aver aggiunto lo strumento dell'interprete del codice, è possibile porre domande sull'agente dati in linguaggio naturale. L'agente esegue una query sulle origini dati connesse, passa i risultati all'interprete di codice e usa Python per analizzare i dati, eseguire calcoli o generare visualizzazioni. Non è necessario scrivere codice manualmente.

Provare domande come:

• Genera una mappa di calore della frequenza dei sinistri per regione e causa del danno negli ultimi cinque anni.
• Crea un grafico a coppie dell'anzianità dei clienti, della spesa mensile e del rischio di abbandono per esplorare le correlazioni.
• Il fornitore reliability_score è correlato all'effettivo tasso di consegne puntuali?
• Creare una mappa termica di correlazione per tutte le metriche delle prestazioni dei fornitori: contrattuale reliability_score, contrattuale lead_time_days, percentuale effettiva di consegne puntuali, tasso di difettosità, lead time effettivo, unità consegnate e costo totale. Mostra le metriche che si spostano insieme e quali sono indipendenti.
• Prevedere i ricavi del trimestre successivo in base agli ultimi tre anni di dati sulle vendite.

Esaminare i risultati

Dopo che l'agente dati risponde a una domanda, è possibile usare la procedura di esecuzione per vedere esattamente come l'interprete di codice ha prodotto il risultato. Espandere il passaggio dell'interprete del codice per visualizzare il codice Python generato dall'agente, gli input su cui è stato eseguito e l'output restituito. I passaggi di esecuzione semplificano la convalida dell'analisi o la risoluzione dei problemi relativi ai risultati imprevisti.

Usare le istruzioni dell'agente

Non è possibile aggiungere istruzioni direttamente allo strumento dell'interprete del codice, ma è possibile usare istruzioni a livello di agente per modellare come e quando l'agente dati lo chiama. Ad esempio, è possibile guidare l'agente su quando preferire l'interprete di codice rispetto a un altro strumento, il contesto da includere nella richiesta o come formattare il risultato finale. Per altre informazioni, vedere Configurare l'agente dati.

Passaggi successivi

• Concetto di agente dei dati
• Configurazioni dell'agente dati