Habilitar a ferramenta interpretador de código (versão prévia) para seu agente de dados

A ferramenta interpretador de código fornece ao agente de dados um ambiente de Python seguro e em área restrita para analisar os dados recuperados. Com a ferramenta habilitada, o agente de dados pode ir além de consultar suas fontes de dados e responder a perguntas de linguagem natural que exigem análise de dados, cálculos matemáticos ou visualizações. Por exemplo, você pode pedir ao agente de dados para mapear tendências ao longo do tempo, detectar correlações entre colunas ou combinar resultados de várias fontes. O agente gera e executa o código Python em seu nome e você pode examinar o código, as saídas e as visualizações Python geradas diretamente nas etapas de execução.

Pré-requisitos

• Uma capacidade paga de Fabric F2 ou superior ou uma capacidade Power BI Premium por capacidade (P1 ou superior) com Microsoft Fabric habilitado.
• Habilite o processamento e armazenamento entre regiões geográficas para IA de acordo com os requisitos especificados nas configurações de locatário do agente de dados do Fabric.
• Pelo menos uma dessas fontes de dados, com dados: um warehouse, um lakehouse, um modelo semântico do Power BI, um banco de dados KQL, um banco de dados espelhado ou uma ontologia. Você deve ter acesso de leitura à fonte de dados.

Adicionar a ferramenta de interpretador de código

Para adicionar a ferramenta de interpretador de código ao agente de dados:

1. Abra o agente de dados.

2. Selecione a guia Ferramentas .

   

3. Selecione Adicionar interpretador de código.

4. Na caixa de diálogo de confirmação, selecione Confirmar.

   

A ferramenta de interpretador de código agora é adicionada ao agente de dados e está pronta para uso.

Habilitar a ferramenta de interpretador de código com o SDK

Você também pode habilitar a ferramenta de interpretador de código programaticamente usando o agente de dados Fabric Python SDK. Essa opção é útil quando você deseja criar um script da configuração do agente de dados ou incluí-la como parte de uma implantação 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)

Faça perguntas

Depois de adicionar a ferramenta de interpretador de código, você pode fazer perguntas ao agente de dados em linguagem natural. O agente consulta suas fontes de dados conectadas, passa os resultados para o interpretador de código e usa Python para analisar os dados, executar cálculos ou gerar visualizações. Você não precisa escrever nenhum código por conta própria.

Tente perguntas como:

• Crie um mapa de calor da frequência de sinistros por região e causa do sinistro nos últimos cinco anos.
• Crie um gráfico de pares do tempo de permanência do cliente, do gasto mensal e do risco de cancelamento para explorar correlações.
• O fornecedor reliability_score tem correlação com a taxa real de entregas no prazo?
• Crie um mapa de calor de correlação entre todas as métricas de desempenho dos fornecedores — contratado reliability_score, contratado lead_time_days, percentual real de entregas no prazo, taxa de defeitos, prazo de entrega real, unidades entregues e custo total. Mostre-me quais métricas se movem juntas e quais são independentes.
• Prever a receita do próximo trimestre com base nos últimos três anos de dados de vendas.

Inspecionar os resultados

Depois que o agente de dados responder a uma pergunta, você poderá usar as etapas de execução para ver exatamente como o interpretador de código produziu o resultado. Expanda a etapa do interpretador de código para exibir o código Python gerado pelo agente, as entradas em que ele foi executado e a saída retornada. As etapas de execução facilitam a validação da análise ou a solução de problemas de resultados inesperados.

Usar instruções do agente

Você não pode adicionar instruções diretamente à ferramenta de interpretador de código, mas pode usar instruções no nível do agente para moldar como e quando seu agente de dados o chama. Por exemplo, você pode orientar o agente sobre quando preferir o interpretador de código em vez de outra ferramenta, qual contexto incluir na solicitação ou como formatar o resultado final. Para obter mais informações, consulte Configurar seu agente de dados.

Próximas Etapas 

• Conceito do agente de dados
• Configurações do agente de dados