Tutorial sull'ontologia (anteprima) parte 4: Utilizzare l'ontologia da agenti

In questa fase dell'esercitazione scoprirai come usare l'ontologia (anteprima) negli agenti per porre domande in linguaggio naturale e ottenere risposte basate sulle definizioni e sui binding dell'ontologia. Provalo con un agente di dati.

Uso degli agenti di intelligenza artificiale con ontologia

Gli agenti di intelligenza artificiale possono aiutare gli utenti a passare dall'analisi statica ai flussi di lavoro interattivi e orientati agli obiettivi comprendendo il linguaggio naturale, i passaggi di pianificazione, gli strumenti di chiamata e l'azione per conto dell'utente. Quando gli agenti usano un'ontologia come contesto, ottengono una comprensione regolamentata dell'azienda: entità chiave, relazioni, definizioni, regole, metriche e mapping di origine. Ciò consente agli agenti di produrre risposte più a terra, spiegabili e coerenti in tutti i sistemi invece di basarsi solo su dati o prompt non elaborati.

Esistono tre modi per creare agenti che utilizzano il contesto di ontologia:

• Foundry IQ: gli agenti Azure AI Foundry aiutano gli sviluppatori a creare agenti più avanzati e personalizzabili che possono ragionare sul contesto di ontologia, chiamare gli strumenti e integrarsi con i sistemi aziendali. Per altre informazioni sulla creazione di un agente di ontologia con LQ foundry, vedere Creare un agente di ontologia con LQ foundry.
• Copilot Studio: Copilot Studio aiuta gli sviluppatori aziendali e a basso codice a creare rapidamente agenti di conversazione che usano il contesto di ontologia per rispondere a domande aziendali e automatizzare i flussi di lavoro. Per altre informazioni sulla creazione di un agente di ontologia con Copilot Studio, vedere Creare un agente di ontologia con Copilot Studio.
• Agente dati di Fabric: Gli agenti dati di Fabric consentono agli utenti di creare direttamente in Fabric agenti basati sui dati in grado di rispondere a domande aziendali utilizzando dati aziendali governati, con il contesto ontologico che aggiunge maggiore significato aziendale, relazioni e coerenza.

Questo articolo usa l'agente dati di Fabric.

Creare un agente dati con origine ontologia (anteprima)

Seguire questi passaggi per creare un nuovo agente di dati che si collega al vostro elemento di ontologia (anteprima).

1. Vai al tuo spazio di lavoro Fabric. Usare il pulsante + Nuovo elemento per creare un nuovo elemento agente dati denominato RetailOntologyAgent.

   

   Suggerimento

   Se non vedi il tipo di elemento dell'agente dei dati, verifica che sia abilitato nel tenant, come descritto nei prerequisiti dell'esercitazione.

2. L'agente si avvia quando è pronto. Seleziona Aggiungere un'origine dati.

   

   Cercare l'elemento RetailSalesOntology e selezionare Aggiungi. Adesso l'ontologia è aggiunta come fonte per l'agente dati.

Quando l'agente è pronto, l'ontologia e i relativi tipi di entità sono visibili in Esplora.

Fornire istruzioni per l'agente

Aggiungere quindi un'istruzione personalizzata all'agente.

1. Selezionare Istruzioni agente dalla barra multifunzione del menu.

2. Nella parte inferiore della casella di input aggiungere Support group by in GQL. Questa istruzione consente una migliore aggregazione tra i dati di ontologia.

   

3. L'istruzione viene applicata automaticamente. Facoltativamente, chiudere la scheda Istruzioni agente .

Agente di query con linguaggio naturale

Successivamente, esplorare l'ontologia con domande in linguaggio naturale.

Per iniziare, immettere questi prompt di esempio:

• Per ogni negozio, mostra tutti i frigoriferi gestiti da quel negozio che ha mai avuto un'umidità inferiore al 46%.
• Qual è il prodotto principale per ricavi in tutti i negozi?

Si noti che le risposte fanno riferimento ai tipi di entità (Store, Products, Freezer) e alle relative relazioni, non solo alle tabelle non elaborate.

Continuare a esplorare l'agente dati provando ad utilizzare alcuni comandi personalizzati.

Passaggi successivi

In questo passaggio è stata esaminata l'ontologia usando query in linguaggio naturale per rispondere a domande aziendali con un agente dati.

Continuare quindi con la conclusione dell'esercitazione.

In alternativa, esplorare altri agenti che possono essere usati con l'ontologia:

• Crea un agente ontologico con Foundry IQ
• Creare un agente di ontologia con Copilot Studio