AI スキルを作成する (プレビュー)
Microsoft Fabric AI スキルを使用すると、Lakehouse、Warehouse、Power BI セマンティック モデル、および Fabric の KQL データベースに格納されているデータに関する質問に回答する会話型 AI エクスペリエンスを作成できます。 データ分析情報にアクセスできるようになります。 同僚は、AI の専門家でなくても、またはデータに深く精通していない場合でも、プレーンな英語で質問し、データドリブンの回答を受け取ることができます。
重要
この機能はプレビュー段階にあります。
前提条件
- 有料 F64 以上の Fabric 容量リソース
- AI スキル テナント スイッチが有効にされている。
- Copilot テナント スイッチが有効にされている。
- AI のクロス geo 処理が有効になっています。
- AI のクロスジオ格納が有効になっています。
- データを含むウェアハウス、レイクハウス、Power BI セマンティック モデル、KQL データベース。
- POWER BI セマンティック モデルのデータ ソースに対して、XMLA エンドポイントテナントスイッチ を介して Power BI セマンティック モデルが有効になります。
Fabric で AI スキルを作成して使用するためのエンド ツー エンド フロー
このセクションでは、Fabric で AI スキルを作成、検証、共有するための主要な手順について説明し、使用できるようにアクセスできるようにします。
このプロセスは単純であり、数分で AI スキル リソースのテストを始められます。
新しい AI スキルを作成する
新しい AI スキルを作成するには、まずワークスペースに移動し、[+ 新しい項目] ボタンを選択します。 [すべての項目] タブで、次のスクリーンショットに示すように、AI スキル を検索して適切なオプションを見つけます。
選択すると、次のスクリーンショットに示すように、AI スキルの名前を指定するように求められます。
AI スキルの名前付けに関するビジュアル ガイドについては、提供されているスクリーンショットを参照してください。 名前を入力したら、構成に進み、AI スキルを特定の要件に合わせます。
データを選択する
AI スキルを作成したら、レイクハウス、ウェアハウス、Power BI セマンティック モデル、KQL データベースなど、最大 5 つのデータ ソースを任意の組み合わせで追加できます。 たとえば、5 つの Power BI セマンティック モデル、または 2 つの Power BI セマンティック モデル、1 つの lakehouse、1 つの KQL データベースを追加できます。
初めて AI スキルを作成し、名前を指定すると、OneLake カタログが自動的に表示され、データ ソースを追加できます。 データ ソースを追加するには、次の画面に示すようにカタログからデータ ソースを選択し、その後、「追加」を選択します。 各データ ソースを個別に追加する必要があります。 たとえば、レイクハウスを追加し、[の追加] を選択してから、別のデータソースを追加することができます。 データ ソースの種類をフィルター処理するには、フィルター アイコンを選択し、目的の種類を選択します。 選択した種類のデータ ソースのみを表示できるため、AI スキルに適したソースを簡単に見つけて接続できます。
データ ソースを追加すると、AI スキル ページの左側のウィンドウにある Explorer に、選択した各データ ソースの使用可能なテーブルが設定されます。ここで、次のスクリーンショットに示すように、チェックボックスを使用して、テーブルを AI で使用したり使用できないようにしたりできます。
注
データ ソースとして Power BI セマンティック モデルを AI スキルに追加するには、読み取り/書き込みアクセス許可が必要です。
データ ソースを追加するには、次のスクリーンショットに示すように、AI スキル ページの左側のウィンドウにある Explorer に移動し、+ データ ソースを選択します。
OneLake カタログが再び開き、必要に応じてさらにデータ ソースをシームレスに追加できます。
ヒント
テーブルと列の両方にわかりやすい名前を使用してください。 SalesData という名前のテーブルは TableAよりも意味があり、ActiveCustomer や IsCustomerActive などの列名は C1 や ActCuよりも明確です。 わかりやすい名前は、AI がより正確で信頼性の高いクエリを生成するのに役立ちます。
質問する
データ ソースを追加し、各データ ソースの関連テーブルを選択したら、質問を開始できます。 システムは、次のスクリーンショットに示すように質問を処理します。
次の例のような質問も機能します。
- "2023 年のカリフォルニアでの売上合計はどれくらいですか?"
- 「定価が最も高い上位 5 つの製品と、そのカテゴリは何ですか?
- "一度も売れたことのない品目で最も高価なものは何ですか?"
これらの型の質問は、システムが構造化クエリ (T-SQL、DAX、または KQL) に変換し、データベースに対して実行し、格納されたデータに基づいて具体的な回答を返すことができるため、適切です。
次の内容は範囲外です。
- "2024 年第 2 四半期に工場の生産性が低下しているのはなぜですか?"
- "売上が急増している根本原因は何ですか?"
これらの質問は、データベースで直接使用できない複雑な推論、相関分析、または外部要因を必要とするため、現在は範囲外です。 現在、AI スキルでは、高度な分析、機械学習、因果推論は実行されません。 ユーザーのクエリに基づいて構造化データを取得して処理するだけです。
質問すると、AI スキルは Azure OpenAI Assistant API を使用して要求を処理します。 フローは次の方法で動作します。
ユーザーの資格情報を使用してスキーマにアクセスする
システムはまず、ユーザーの資格情報を使用してデータ ソースのスキーマ (lakehouse、warehouse、PBI セマンティック モデル、KQL データベースなど) にアクセスします。 これにより、ユーザーが閲覧権限を持つデータ構造情報がシステムによって取得されます。
プロンプトの作成
ユーザーの質問を解釈するために、システムは次を組み合わせます。
- ユーザー クエリ: ユーザーが提供する自然言語の質問。
- スキーマ情報: 前の手順で取得したデータ ソースのメタデータと構造の詳細。
- 例と手順: AI スキルの設定時に提供される定義済みの例 (サンプルの質問と回答など) または特定の手順。 これらの例と手順は、AI の質問に対する理解を改善し、AI がデータと対話する方法をガイドするのに役立ちます。
この情報はすべて、プロンプトを作成するために使用されます。 このプロンプトは、AI スキルの基になるエージェントとして動作する Azure OpenAI Assistant API への入力として機能します。 これは基本的に、クエリの処理方法と生成する回答の種類について AI スキルに指示します。
クエリのニーズに基づくツールの呼び出し
エージェントは、構築されたプロンプトを分析し、呼び出して回答を取得するツールを決定します。
- SQL への自然言語 (NL2SQL): データがレイクハウスまたはウェアハウスに存在する場合に SQL クエリを生成するために使用されます
- 自然言語から DAX (NL2DAX): Power BI データ ソースでセマンティック モデルを操作するための DAX クエリを作成するために使用されます
- 自然言語から KQL (NL2KQL): KQL データベース内のデータにクエリを実行する KQL クエリを構築するために使用されます
選択したツールは、AI スキルの基になるエージェントが提供するスキーマ、メタデータ、コンテキストを使用してクエリを生成します。 その後、ツールはクエリを検証し、セキュリティ プロトコルと独自の責任ある AI (RAI) ポリシーに対する適切な書式設定とコンプライアンスを確保します。
応答の構築
AI スキルの基になるエージェントがクエリを実行し、応答が適切に構造化され、書式設定されていることを確認します。 エージェントには、多くの場合、回答をわかりやすいものにするために追加のコンテキストが含まれています。 最後に、次のスクリーンショットに示すように、回答が会話インターフェイスでユーザーに表示されます。
エージェントは、最終的な回答を取得するために AI スキルが実行した結果と中間ステップの両方を提示します。 このアプローチにより、透明性が向上し、必要に応じてこれらの手順を検証できます。 次のスクリーンショットに示すように、ユーザーはドロップダウンを展開して、AI スキルが回答を取得するために実行したすべての手順を表示できます。
さらに、AI スキルは、対応するデータ ソースのクエリに使用される生成されたコードを提供し、応答がどのように構築されたかについての詳細な分析情報を提供します。
これらのクエリは、データのクエリ専用に設計されています。 関連する操作
- データの作成
- データの更新
- データの削除
- 任意の種類のデータ変更
データの整合性を保護するため、これらは許可されていません。
次のスクリーンショットに示すように、いつでも [チャット のクリア] ボタン 選択してチャットをクリアできます。
チャットのクリア機能は、すべてのチャット履歴を消去し、新しいセッションを開始します。 チャット履歴を削除すると、その履歴を取得することはできません。
データ ソースを変更する
データ ソースを削除するには、AI スキル ページの左側のウィンドウにある Explorer のデータ ソース名をポイントし、3 点メニューが表示されるまでポイントします。 3 つのドットを選択してオプションを表示し、次のスクリーンショットに示すように 削除 を選択してデータ ソースを削除します。
または、データ ソースが変更された場合は、次のスクリーンショットに示すように、同じメニュー内 [ 更新] を選択できます。
これにより、AI スキルを最新のデータと同期させるために、データ ソースの更新がエクスプローラーに反映され、正しく設定されます。
AI スキルの構成
AI スキルには、ユーザーが組織のニーズに合わせて AI スキルの動作をカスタマイズできる構成オプションがいくつか用意されています。 AI スキルがデータを処理して提示すると、これらの構成は柔軟性を提供し、結果をより詳細に制御できます。
指示を提供する
AI の動作をガイドするための具体的な手順を指定できます。 それらを追加するには、以下のスクリーンショットに示すように、AI 命令 を選択します。
次のスクリーンショットに示すように、AI 命令ウィンドウが開きます。
ここでは、クエリの処理方法について AI に指示するために、英語のプレーンテキストで最大 15,000 文字を記述できます。
たとえば、特定の種類の質問に使用する正確なデータ ソースを指定できます。 データ ソースの選択肢の例として、AI に使用を指示する方法が含まれる場合があります
- 財務クエリ用の Power BI セマンティック モデル
- 販売データ用のレイクハウス
- 運用メトリック用の KQL データベース
これらの手順により、ガイダンスと質問のコンテキストに基づいて、SQL、DAX、KQL のいずれであっても、AI によって適切なクエリが生成されます。
AI リソースで特定の単語、頭字語、または用語の解釈が一貫して間違っている場合は、このセクションで明確な定義を指定して、AI がそれらを正しく理解して処理するようにすることができます。 これは、ドメイン固有の用語や一意のビジネス用語に特に役立ちます。
これらの手順を調整し、用語を定義することで、データ戦略とビジネス要件に完全に合わせて、正確で関連性の高い分析情報を提供する AI の能力を強化します。
クエリの例を指定する
Lakehouse、Warehouse、KQL データベースなどの各データ ソースに合わせて調整されたサンプル クエリを提供すると、AI スキルの応答の精度を高めることができます。 このアプローチは、生成型 AI の Few-Shot 学習 と呼ばれ、AI スキルを導き、期待に沿った応答を生成するのに役立ちます。
サンプルクエリ/質問ペアを AI に提供すると、将来の質問に回答するときにこれらの例が参照されます。 新しいクエリを最も関連性の高い例と照合することで、AI はビジネス固有のロジックを組み込み、よく寄せられる質問に効果的に対応できます。 この機能により、個々のデータ ソースの微調整が可能になり、より正確な SQL または KQL クエリが生成されます。
現時点では、Power BI セマンティック モデル データでは、サンプル クエリと質問のペアの追加はサポートされていません。 ただし、lakehouse、warehouse、KQL データベースなどのサポートされているデータ ソースでは、より多くの例を提供することで、既定のパフォーマンスに調整が必要な場合に正確なクエリを生成する AI の能力を大幅に向上させることができます。
ヒント
さまざまなサンプル クエリのセットにより、AI スキルの能力が強化され、正確で関連性の高い SQL/KQL クエリが生成されます。 サンプル クエリを追加または編集するには、次のスクリーンショットに示すように、[クエリの例] ボタンを選択してクエリの例ペインを開きます。
このウィンドウには、Power BI セマンティック モデルを除く、サポートされているすべてのデータ ソースのクエリ例を追加または編集するためのオプションが用意されています。 次のスクリーンショットに示すように、データ ソースごとに [サンプル クエリの追加または編集] を選択して、関連する例を入力できます。
注
AI スキルは、有効な SQL/KQL 構文を含み、選択したテーブルのスキーマと一致するクエリのみを参照します。 AI スキルでは、検証を完了していないクエリは使用されません。 すべてのサンプル クエリが有効であり、スキーマと正しく一致していることを確認して、AI スキルがそれらを効果的に利用できるようにします。
AI スキルを公開して共有する
さまざまな質問で AI スキルのパフォーマンスをテストし、正確な SQL、DAX、または KQL クエリが生成されることを確認したら、それを同僚と共有できます。 その時点で、次のスクリーンショットで示すように [発行] を選びます。
この手順では、AI スキルの説明を求めるウィンドウが開きます。 ここでは、AI スキルの機能について詳しく説明します。 これらの詳細は、AI スキルの機能について同僚に案内し、他の AI システム/オーケストレーターがその AI スキルを効果的に呼び出すのを支援します。
AI スキルを発行すると、2 つのバージョンが作成されます。 1 つのバージョンが現在のドラフト バージョンであり、引き続き改良および改善できます。 2 番目のバージョンは公開バージョンです。AI スキルにクエリを実行して質問に対する回答を得たい同僚と共有できます。 開発時に同僚からのフィードバックを現在のドラフト バージョンに組み込んで、AI スキルのパフォーマンスをさらに向上させることができます。