解锁Power BI数据集的潜力：使用PowerBI Toolkit智能查询

# 引言

Power BI是一个强大的商业智能工具，帮助企业分析和展示数据。而将自然语言处理能力集成到Power BI中，可以进一步简化数据查询的过程。本文将探讨如何使用PowerBI Toolkit，通过一个智能代理来与Power BI数据集进行交互，以便快速获取数据洞察。

# 主要内容

## 1. 工具包概述

PowerBI Toolkit是一个为Power BI数据集创建智能代理的工具，旨在通过大语言模型（LLM）将自然语言问题转换为可执行的查询。工具包利用了`azure-identity`进行认证，支持通过令牌或用户名对RLS（Row-level Security）进行模拟操作。

## 2. 使用智能代理

智能代理通过进行初始化并与数据集联动，来执行询问和查询操作。可以通过`create_pbi_agent`函数创建一个代理，该代理使用LLM执行从问题到查询的转换。

## 3. 初始化

```python
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from langchain_community.agent_toolkits import PowerBIToolkit, create_pbi_agent
from langchain_community.utilities.powerbi import PowerBIDataset
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化LLM
fast_llm = ChatOpenAI(
    temperature=0.5, max_tokens=1000, model_name="gpt-3.5-turbo", verbose=True
)
smart_llm = ChatOpenAI(temperature=0, max_tokens=100, model_name="gpt-4", verbose=True)

# 初始化工具包
toolkit = PowerBIToolkit(
    powerbi=PowerBIDataset(
        dataset_id="<dataset_id>",
        table_names=["table1", "table2"],
        credential=DefaultAzureCredential(),
    ),
    llm=smart_llm,
)

# 创建代理
agent_executor = create_pbi_agent(
    llm=fast_llm,
    toolkit=toolkit,
    verbose=True,
)

代码示例

# 使用代理描述表
agent_executor.run("Describe table1")

# 查询表中记录数
agent_executor.run("How many records are in table1?")

# 针对特定维度进行查询
agent_executor.run("How many records are there by dimension1 in table2?")
agent_executor.run("What unique values are there for dimensions2 in table2")

常见问题和解决方案

1. 认证问题

• 问题：认证失败，无法使用DefaultAzureCredential。
  • 解决方案：确保Azure身份验证信息设置正确，可以尝试使用令牌认证。

2. 查询不准确

• 问题：智能代理返回的查询不准确。
  • 解决方案：通过提供更多的上下文示例来校正模型。例如，通过few_shots示例提升查询准确率。

总结和进一步学习资源

本文介绍了PowerBI Toolkit如何通过智能代理帮助用户与Power BI数据集进行交互。扩展阅读包括工具的概念指南和使用指南。

参考资料

1. Azure Identity
2. Langchain Community Packages
3. OpenAI GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 模型

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