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Tutorial de Ontologia (pré-visualização) parte 0: Introdução e configuração do ambiente

Este tutorial mostra como criar a sua primeira ontologia (pré-visualização) no Microsoft Fabric, seja gerando-a a partir de um modelo semântico Power BI existente ou construindo-a a partir dos seus dados OneLake. Depois, enriquece a ontologia com dados operacionais em tempo real e explora-a com pré-visualização de grafos e consultas em linguagem natural (NL) com um agente de dados Fabric.

Importante

Este recurso está em pré-visualização.

O exemplo deste tutorial é uma empresa fictícia chamada Lakeshore Retail. A Lakeshore é uma vendedora de gelados a retalho que mantém dados sobre vendas e dados de transmissão dos congeladores. No tutorial, geras tipos de entidades (como Loja, Produtos e SaleEvent), atribuis dados de streaming (como a temperatura do congelador) da Eventhouse e respondes a perguntas como: "Que lojas têm menos vendas de gelados quando a temperatura do congelador sobe acima de -18°C?"

Escolha o método de criação de ontologias

Este tutorial contém duas opções para configurar o item de ontologia (modo pré-visualização). Escolha um dos seguintes métodos:

  • Gerar a partir do modelo semântico: Com estas instruções, utiliza-se um modelo semântico existente para gerar automaticamente uma ontologia sobre a qual pode construir e expandir. Escolha esta opção para ver como trabalhar com a ontologia quando já tem um modelo semântico Power BI bem estruturado que representa o seu domínio de negócio.
  • Construir diretamente a partir do OneLake: Com estas instruções, cria a ontologia manualmente ligando propriedades diretamente do OneLake. Escolha esta opção para ver como construir uma ontologia quando não tem um modelo semântico ou quer controlo total sobre o design da ontologia desde o início.

Escolha o seu cenário preferido usando os links acima (que recarregam a página) ou o seletor no início do artigo.

Pré-requisitos

  • Um espaço de trabalho com uma capacidade ativada por Microsoft Fabric. Use este espaço de trabalho para todos os recursos criados no tutorial.

  • Definições obrigatórias para ontologia (pré-visualização) e agente de dados ativadas no seu locatário. Um administrador do Fabric deve ativar as seguintes definições na página de definições do tenant do portal de administração:

    • Ativar item de Ontologia (pré-visualização)
    • O utilizador pode criar um Graph (pré-visualização)
    • Permitir endpoints XMLA e Analisar no Excel com modelos semânticos locais
    • Os usuários podem criar e compartilhar tipos de item do agente de dados (visualização)
    • Os utilizadores podem usar o Copilot e outras funcionalidades alimentadas pelo Azure OpenAI
    • Os dados enviados para o Azure OpenAI podem ser processados fora da região geográfica da sua capacidade, limite de conformidade ou instância de nuvem nacional
    • Os dados enviados para o Azure OpenAI podem ser armazenados fora da região geográfica da sua capacidade, do limite de conformidade ou da instância de nuvem nacional

    Captura de ecrã de ativar a ontologia no portal de administração.

    Para mais informações sobre estes pré-requisitos, consulte Ontologia (versão preliminar) definições obrigatórias de cliente.

  • Um espaço de trabalho com uma capacidade ativada por Microsoft Fabric. Use este espaço de trabalho para todos os recursos criados no tutorial.

  • Definições obrigatórias para ontologia (pré-visualização) e agente de dados configuradas no seu locatário. Um administrador do Fabric deve ativar as seguintes definições na página de definições do tenant do portal de administração:

    • Ativar item de Ontologia (pré-visualização)
    • O utilizador pode criar um Graph (pré-visualização)
    • Os usuários podem criar e compartilhar tipos de item do agente de dados (visualização)
    • Os utilizadores podem usar o Copilot e outras funcionalidades alimentadas pelo Azure OpenAI
    • Os dados enviados para o Azure OpenAI podem ser processados fora da região geográfica da sua capacidade, limite de conformidade ou instância de nuvem nacional
    • Os dados enviados para o Azure OpenAI podem ser armazenados fora da região geográfica da sua capacidade, do limite de conformidade ou da instância de nuvem nacional

    Captura de ecrã de ativar a ontologia no portal de administração.

    Para mais informações sobre estes pré-requisitos, consulte Ontologia (versão preliminar) definições obrigatórias de cliente.

Transferir dados de exemplo

Descarregue o conteúdo desta pasta do GitHub: Exemplos de QI.

Contém os seguintes ficheiros CSV de exemplo. Os dados contêm informações estáticas sobre entidades relativas ao contexto da Lakeshore Retail e dados em streaming dos seus congeladores.

  • DimStore.csv
  • DimProducts.csv
  • FactSales.csv
  • Freezer.csv
  • FreezerTelemetry.csv

Prepara a casa do lago

Primeiro, crie uma nova casa do lago chamada OntologyDataLH no seu espaço de trabalho do Fabric (certifique-se de que a caixa de seleção para esquemas do Lakehouse (Pré-visualização Pública) não está ativada).

Depois, carrega quatro ficheiros CSV de exemplo para a tua casa do lago e carrega cada um para uma nova tabela delta. Estes ficheiros contêm detalhes das entidades sobre objetos de negócio no cenário Lakeshore Retail.

  • DimStore.csv
  • DimProducts.csv
  • FactSales.csv
  • Freezer.csv
  • (NÃOFreezerTelemetry.csv. Este ficheiro é carregado para o Eventhouse numa etapa posterior.)

Para instruções detalhadas sobre como carregar ficheiros para as tabelas lakehouse, consulte as três primeiras secções do carregamento de ficheiros CSV para a tabela Delta para relatórios Power BI.

A casa do lago fica assim quando terminares:

Captura de ecrã das mesas na casa do lago.

Preparar o modelo semântico do Power BI

Esta secção prepara-o para gerar uma ontologia a partir de um modelo semântico. Se não estiver a seguir o cenário do modelo semântico e quiser construir a ontologia manualmente a partir do OneLake, use o seletor no início do artigo para mudar para o cenário do OneLake.

  1. Da fita da casa do lago, selecione Novo modelo semântico.

    Captura de ecrã da criação de um novo modelo semântico.

  2. No painel do Novo modelo semântico , defina os seguintes detalhes.

    • Nome semântico do modelo Direct Lake: RetailSalesModel
    • Espaço de trabalho: O seu espaço de trabalho tutorial é escolhido como predefinição.
    • Selecionar ou desmarcar tabelas para o modelo semântico. Selecione três tabelas:
      • Dimproducts
      • Dimstore
      • factsales
      • (NÃOcongelador. Esta entidade é criada manualmente numa etapa posterior.)

    Selecione Confirmar.

  3. Abre o modelo semântico no modo de Edição quando estiver pronto. Na barra de ferramentas, selecione Gerir relações.

    Captura de ecrã da fita semântica do modelo.

  4. No painel Gerir relações , use o botão + Nova relação para criar duas relações com os seguintes detalhes.

    A partir da tabela Para a tabela Cardinalidade Direção do filtro cruzado Tornar esta relação ativa?
    factsales, selecione StoreId dimstore, selecionar StoreId Muitos para um (*:1) Solteiro Yes
    factsales, selecione ProductId Dimproducts, selecione ProductId Muitos para um (*:1) Solteiro Yes

    As relações ficam assim quando terminas:

    Captura de ecrã das relações criadas.

    Selecione Fechar.

Agora o modelo semântico está pronto para ser importado para ontologia.

Prepara a casa de eventos

Por fim, siga estes passos para carregar o ficheiro de dados de streaming do dispositivo para uma base de dados KQL no Eventhouse.

  1. Crie uma nova casa de eventos chamada TelemetryDataEH no seu espaço de trabalho Fabric. Um banco de dados KQL padrão é criado com o mesmo nome. Para instruções detalhadas, veja Criar uma casa de eventos.
  2. A casa de eventos abre quando está pronta. Abra a base de dados KQL selecionando o seu nome.
  3. Crie uma nova tabela chamada FreezerTelemetry que use o ficheiro de exemploFreezerTelemetry.csv como fonte. Para instruções detalhadas, consulte Obter dados do ficheiro.

A base de dados KQL apresenta a tabela FreezerTelemetry quando a operação termina:

Captura de ecrã da tabela na base de dados.

Próximos passos

Agora o teu cenário de exemplo está configurado no Fabric. De seguida, crie um item de ontologia (pré-visualização), seja gerando-o automaticamente a partir de um modelo semântico ou construindo-o manualmente a partir da fonte de dados OneLake.

Ambas as opções de cenário estão disponíveis na próxima etapa, Criar uma ontologia.

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