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 |
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✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
[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
注
- 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。
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。
Fabric データ エージェントを作成して発行する
注
- 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:
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。
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。
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。
REST API クイック スタートに従って、環境変数のAGENT_TOKEN
、AZURE_AI_FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT
、API_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"