Configure seu agente de dados

O Agente de Dados é uma ferramenta poderosa projetada para melhorar a precisão dos resultados de dados e fornecer aos criadores um meio de incorporar o contexto de negócios em suas consultas de dados. Ao usar o agente de dados, os usuários podem interagir com os dados por meio de linguagem natural, tornando as operações de dados complexas mais acessíveis e acionáveis.

Além disso, o agente de dados facilita a criação, a curadoria e a configuração de especialistas em dados, permitindo que as organizações criem soluções personalizadas que reflitam seus processos, cenários e lógica de negócios exclusivos. Essa personalização garante que os insights gerados não sejam apenas precisos, mas também contextualmente relevantes.

Este artigo descreve as várias configurações que você pode usar para aprimorar seu agente de dados.

Instruções do agente de dados

As instruções do agente de dados orientam o agente na geração de respostas precisas e relevantes às perguntas do usuário. Essas instruções podem especificar quais fontes de dados priorizar, descrever como lidar com certos tipos de consultas e fornecer terminologia ou contexto úteis para interpretar a intenção do usuário.

Aqui está um formato inicial recomendado para escrever instruções eficazes no nível do agente:

## Objective
// Describe the overall goal of the agent. 
// Example: "Help users analyze retail sales performance and customer behavior across regions."

## Data sources
// Specify which data sources the agent should consider, and in what order of priority.
// Example: "Use 'SalesLakehouse' for product and transaction data. Use 'CRMModel' for customer demographics."

## Key terminology
// Define terms or acronyms the agent may encounter in user queries.
// Example: "'GMV' refers to Gross Merchandise Value."

## Response guidelines
// Set expectations for how the agent should format or present answers.
// Example: ""

## Handling common topics
// Provide special handling rules or context for frequently asked topics.
// Example: "When asked about customers, use the 'ChurnModelScoring' Lakehouse to get customer details. Then, list any open support tickets"

Instruções da fonte de dados

As instruções da fonte de dados são aplicadas quando o agente encaminha uma pergunta para uma fonte de dados específica. Essas instruções fornecem o contexto necessário para construir consultas precisas, seja em SQL, DAX ou KQL, para que o agente possa recuperar informações precisas.

Esta seção deve incluir orientações específicas da fonte de dados, como tabelas, colunas, relacionamentos e qualquer lógica de consulta necessária para responder a perguntas comuns ou complexas. Quanto mais contexto for fornecido, tanto mais efetivamente o agente pode gerar consultas precisas e significativas.

Use o seguinte modelo como ponto de partida:

## General knowledge
// Share general background information the agent should consider when querying this data source.

## Table descriptions
// Describe key tables and important columns within those tables.

## When asked about
// Provide query-specific logic or table preferences for certain topics. 
// Example: “When asked about shoe sales, always use the SalesProduct table.”

Descrição da origem de dados

As descrições das Fontes de Dados permitem aos criadores fornecer contexto de alto nível sobre cada fonte de dados, para que o Agente de Dados possa encaminhar perguntas de forma inteligente. Uma descrição deve resumir o que a fonte de dados contém, os tipos de perguntas que pode responder e quaisquer nuances específicas do negócio que ajudem a distingui-la de outras fontes. O agente utiliza esta informação durante o seu processo de raciocínio para determinar qual a fonte mais relevante para a consulta do utilizador.

Exemplos de consultas de fonte de dados

Consultas de exemplo, também conhecidas como exemplos de poucas amostras, são usadas por ferramentas de agentes de dados para melhorar a qualidade das consultas geradas. Eles permitem que os criadores passem exemplos de lógica de consulta que o agente pode referenciar ao formar uma resposta. Quando uma fonte de dados é usada, a ferramenta correspondente procura automaticamente as consultas de exemplo mais relevantes para a pergunta do usuário e passa as três principais para a ferramenta do agente de dados. Esses exemplos são incorporados ao processo de geração, ajudando o agente a produzir resultados de consulta mais precisos e contextualmente apropriados.

Próximos passos

• Conceito de agente de dados
• Cenário do agente de dados