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Microsoft Fabric データ エージェントを使用する (プレビュー)

Azure AI Foundry Agent を Microsoft Fabric データ エージェント と統合して、強力なデータ分析機能を実現します。 Fabric データ エージェントは、エンタープライズ データを会話型の Q&A システムに変換し、ユーザーがチャットを通じてデータを操作し、データドリブンで実用的な分析情報を明らかにできるようにします。

まず、Fabric データ エージェントをビルドして発行してから、発行されたエンドポイントに Fabric データ エージェントを接続する必要があります。 ユーザーがクエリを送信すると、最初に Fabric データ エージェントを利用する必要があるかどうかを判断します。 その場合は、エンド ユーザーの ID を使用して、アクセス権を持つデータに対するクエリを生成します。 最後に、エージェントは Fabric データ エージェントから返されたクエリに基づいて応答を生成します。 ID パススルー (オンBehalf-Of) 承認により、この統合により、堅牢なセキュリティを維持しながら Fabric のエンタープライズ データへのアクセスが簡素化され、適切なアクセス制御とエンタープライズ レベルの保護が保証されます。

利用サポート

Azure AI Foundry のサポート Python SDK C# SDK JavaScript SDK REST API 基本エージェントのセットアップ 標準エージェントのセットアップ
✔️ ✔️ ✔️ ✔️

[前提条件]

  • あなたは Fabric データエージェントのエンドポイントを作成し、公開しました。

  • 開発者とエンド ユーザーには、少なくとも Azure AI User RBAC ロールがあります。

  • 開発者とエンド ユーザーは、Fabric データ エージェントと、それに接続する基になるデータ ソースに少なくとも READ アクセスできます。

  • Fabric Data Agent と Azure AI Foundry Agent は、同じテナントに存在する必要があります。

設定

  • Azure AI Foundry Agent のセットアップで選択したモデルは、エージェントのオーケストレーションと応答の生成にのみ使用されます。 NL2SQL 操作に Fabric データ エージェントが使用するモデルには影響しません。
  • モデルが予想どおりに Microsoft Fabric ツールを呼び出すのを支援するには、Fabric データ エージェントの説明と、それにアクセスできるデータを含むエージェントの指示を必ず更新してください。 たとえば、"顧客および製品の売上関連データの場合は、Fabric ツールを使用してください" があります。 gpt-4o-miniなどの小規模な AI モデルを使用することをお勧めします。 SDK または API で tool_choice パラメーターを使用して、実行時に Fabric ツールを強制的に呼び出すこともできます。
  1. クイック スタートの手順に従って、Azure AI Foundry エージェントを作成します。

  2. Fabric データ エージェントを作成して発行する

    • Fabric でデータ エージェントを 発行 していることを確認します。

Microsoft Fabric ツールをエージェントに追加するには、この記事の上部または Azure AI Foundry ポータルに記載されているコード例を使用します。 ポータルを使用する場合:

  1. Azure AI Foundry のエージェントの [エージェント] 画面に移動し、右側の [セットアップ] ウィンドウを下にスクロールしてナレッジを取得します。 その後、追加を選択します。

    Azure AI Foundry ポータルで使用できるツール カテゴリを示すスクリーンショット。

  2. Microsoft Fabric を選択し、指示に従ってツールを追加します。 エージェントごとに追加できるのは 1 つだけです。

  3. クリックして新しい接続を追加します。 接続を追加したら、既存の一覧から直接選択できます。

    1. 新しい接続を作成するには、発行された Fabric データ エージェント エンドポイントで workspace-idartifact-id を見つける必要があります。 Fabric データ エージェント エンドポイントは次のようになります。 https://<environment>.fabric.microsoft.com/groups/<workspace_id>/aiskills/<artifact-id>

    2. その後、両方を接続に追加できます。 両方の is secret をオンにしていることを確認します

      Azure AI Foundry ポータルのファブリック接続を示すスクリーンショット。

REST API クイック スタートに従って、環境変数のAGENT_TOKENAZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINTAPI_VERSIONに適切な値を設定します。 API_VERSIONの場合は、2025-05-15-previewを使用していることを確認します。

Von Bedeutung

次のサンプルは、REST API 呼び出しを通じて Microsoft Fabric ツールで Azure AI Foundry Project リソースを使用している場合に適用できます。接続 ID は次の形式にする必要があります。 /subscriptions/<sub-id>/resourceGroups/<your-rg-name>/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/<your-ai-services-name>/projects/<your-project-name>/connections/<your-fabric-connection-name>

Microsoft Fabric ツールを有効にしてエージェントを作成する

curl --request POST \
  --url $AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT/assistants?api-version=$API_VERSION \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "instructions": "You are a helpful agent.",
        "name": "my-agent",
        "model": "gpt-4o",
        "tools": [
          {
            "type": "fabric_dataagent",
            "fabric_dataagent": {
                "connections": [
                    {
                        "connection_id": "/subscriptions/<sub-id>/resourceGroups/<your-rg-name>/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/<your-ai-services-name>/projects/<your-project-name>/connections/<your-fabric-connection-name>"
                    }
                ]
            }
          }
        ]
      }'

スレッドを作成する

スレッドを作成する

curl --request POST \
  --url $AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT/threads?api-version=$API_VERSION \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d ''

ユーザーの質問をスレッドに追加する

curl --request POST \
  --url $AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT/threads/thread_abc123/messages?api-version=$API_VERSION \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
      "role": "user",
      "content": "<question related to your data>"
    }'

実行を作成して出力を確認する

スレッドを実行する

curl --request POST \
  --url $AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT/threads/thread_abc123/runs?api-version=$API_VERSION \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "assistant_id": "asst_abc123",
  }'

実行の状態を取得する

curl --request GET \
  --url $AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT/threads/thread_abc123/runs/run_abc123?api-version=$API_VERSION \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TOKEN"

エージェントの応答を取得する

curl --request GET \
  --url $AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT/threads/thread_abc123/messages?api-version=$API_VERSION \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TOKEN"

次のステップ

Fabric データ エージェントの完全なサンプルを参照してください。