ใช้ตัวแทนข้อมูล Fabric ด้วย SDK ไคลเอ็นต์ Python (พรีวิว)

บทความนี้แสดงวิธีการใช้ SDK ไคลเอ็นต์ Python เพื่อเพิ่มตัวแทนข้อมูล Fabric ไปยังเว็บแอปและไคลเอ็นต์อื่นๆ โดยใช้การรับรองความถูกต้องของเบราว์เซอร์แบบโต้ตอบ คุณลงชื่อเข้าใช้ผ่านเบราว์เซอร์ด้วยข้อมูลประจําตัว Microsoft Entra ID ของคุณ และตัวแทนข้อมูลจะทํางานด้วยสิทธิ์ของคุณ ด้วยการเพิ่มตัวแทนข้อมูลไปยังแอปภายนอก คุณสามารถสร้างอินเทอร์เฟซแบบกําหนดเอง ฝังข้อมูลเชิงลึกในเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ ทําให้รายงานเป็นแบบอัตโนมัติ และให้ผู้ใช้เรียกใช้การสืบค้นข้อมูลภาษาธรรมชาติ วิธีการนี้ให้ความสามารถของตัวแทนข้อมูลในขณะที่คุณควบคุมประสบการณ์ของผู้ใช้และสถาปัตยกรรมแอปได้อย่างเต็มที่

ข้อกําหนดเบื้องต้น

• ความจุ ความจุ Fabric F2 หรือสูงกว่า หรือความจุ Power BI Premium ต่อความจุ (P1 หรือสูงกว่า) ที่เปิดใช้งาน Microsoft Fabric
• เปิดใช้งานการประมวลผลข้ามภูมิศาสตร์และการจัดเก็บข้ามภูมิศาสตร์สําหรับ AI ตามข้อกําหนดที่อธิบายไว้ในการตั้งค่าผู้เช่าตัวแทนข้อมูล Fabric
• แหล่งข้อมูลเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งแหล่ง พร้อมข้อมูล: คลังสินค้า เลคเฮาส์ แบบจําลองความหมายของ Power BI ฐานข้อมูล KQL ฐานข้อมูลมิเรอร์ หรือออนโทโลยี คุณต้องมีสิทธิ์อ่านแหล่งข้อมูล

ตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณใน VS Code

1. โคลนหรือดาวน์โหลดที่เก็บไคลเอ็นต์ภายนอก Fabric Data Agent จากนั้นเปิดใน VS Code และเรียกใช้ไคลเอ็นต์ตัวอย่าง

2. สร้างและเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือน Python (แนะนํา) และติดตั้งการขึ้นต่อกันที่จําเป็น

   python -m venv .venv
   

3. เปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือน

   • <ค 0>Windows
   • MacOS/ลินุกซ์

   .venv\Scripts\activate
   

ติดตั้งการพึ่งพา

เรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้เพื่อติดตั้งการขึ้นต่อกัน:

pip install -r requirements.txt

กําหนดค่าไคลเอ็นต์

เลือกวิธีใดวิธีหนึ่งต่อไปนี้เพื่อตั้งค่าที่ต้องการ (TENANT_ID และ DATA_AGENT_URL):

export TENANT_ID=<your-azure-tenant-id>
export DATA_AGENT_URL=<your-fabric-data-agent-url>

TENANT_ID=<your-azure-tenant-id>
DATA_AGENT_URL=<your-fabric-data-agent-url>

TENANT_ID = "<your-azure-tenant-id>"
DATA_AGENT_URL = "<your-fabric-data-agent-url>"

ดูเอกสารประกอบเพื่อค้นหา URL ของตัวแทนข้อมูลที่เผยแพร่ ทําตามคําแนะนําเพื่อค้นหารหัสผู้เช่าของคุณ

รับรอง

ใช้คลาส InteractiveBrowserCredential เพื่อรับรองความถูกต้องกับ Microsoft Entra ID ในเบราว์เซอร์

from azure.identity import InteractiveBrowserCredential
from fabric_data_agent_client import FabricDataAgentClient
credential = InteractiveBrowserCredential()

สร้างไคลเอ็นต์ตัวแทนข้อมูล

client = FabricDataAgentClient(credential=credential)

ถามคําถามกับตัวแทนข้อมูล

หลังจากที่คุณรับรองความถูกต้องแล้ว ให้โต้ตอบกับตัวแทนข้อมูลโดยใช้ไคลเอ็นต์ Python

response = client.ask("What were the total sales last quarter?")
print(f"Response: {response}")

เมธอดจะ client.ask ส่งคําถามของคุณไปยังตัวแทนข้อมูลและส่งคืนออบเจ็กต์พร้อมคําตอบ คุณสามารถดูขั้นตอนที่ตัวแทนข้อมูลดําเนินการและคิวรีที่เกี่ยวข้องที่สร้างขึ้นเพื่อรับคําตอบ

run_details = client.get_run_details("What were the total sales last quarter?")
messages = run_details.get('messages', {}).get('data', [])
assistant_messages = [msg for msg in messages if msg.get('role') == 'assistant']

print("Answer:", assistant_messages[-1])

ตัวเลือก: ตรวจสอบขั้นตอนและคําค้นหาที่เกี่ยวข้อง

ตรวจสอบขั้นตอนที่ตัวแทนข้อมูลดําเนินการเพื่อให้ได้คําตอบ รวมถึงข้อผิดพลาดระหว่างการดําเนินการ

for step in run_details['run_steps']['data']:
        tool_name = "N/A"
        if 'step_details' in step and step['step_details'] and 'tool_calls' in step['step_details']:
            tool_calls = step['step_details']['tool_calls']
            if tool_calls and len(tool_calls) > 0 and 'function' in tool_calls[0]:
                tool_name = tool_calls[0]['function'].get('name', 'N/A')
        print(f"Step ID: {step.get('id')}, Type: {step.get('type')}, Status: {step.get('status')}, Tool Name: {tool_name}")
        if 'error' in step:
            print(f"  Error: {step['error']}")

ผลลัพธ์นี้ช่วยให้คุณเข้าใจว่าตัวแทนสร้างการตอบสนองอย่างไร และให้ความโปร่งใสเมื่อคุณทํางานกับข้อมูลของคุณในไคลเอ็นต์ Python

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

• Fabric แนวคิดของตัวแทนข้อมูล
• Fabric SDK ตัวแทนข้อมูล
• บทช่วยสอนแบบ end-to-end ของตัวแทนข้อมูล