PowerBI 数据集

本笔记本展示了一个代理与 Power BI 数据集 交互的过程。代理正在回答有关数据集的更一般性问题，并从错误中恢复。

请注意，由于该代理正在积极开发中，所有答案可能并不正确。它运行在 executequery 端点 上，该端点不允许删除。

注意事项：

• 它依赖于使用 azure.identity 包进行身份验证，可以通过 pip install azure-identity 安装。或者，您可以使用字符串形式的令牌创建 Power BI 数据集，而无需提供凭据。
• 您还可以提供一个用户名，以便在启用 RLS 的数据集上进行模拟使用。
• 工具包使用 LLM 从问题中创建查询，代理使用 LLM 进行整体执行。
• 测试主要是在 gpt-3.5-turbo-instruct 模型上进行的，codex 模型的表现似乎不太理想。

初始化

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,
)

示例：描述一个表格

agent_executor.run("Describe table1")

示例：对表的简单查询

在这个例子中，代理实际上找出了正确的查询，以获取表的行数。

agent_executor.run("How many records are in table1?")

示例：运行查询

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

agent_executor.run("What unique values are there for dimensions2 in table2")

示例：添加您自己的少量提示

# 虚构示例
few_shots = """
问题：表 revenue 中有多少行？
DAX：EVALUATE ROW("行数", COUNTROWS(revenue_details))
----
问题：表 revenue 中年份不为空的行数是多少？
DAX：EVALUATE ROW("行数", COUNTROWS(FILTER(revenue_details, revenue_details[year] <> "")))
----
问题：revenue 中的平均值是多少（以美元计）？
DAX：EVALUATE ROW("平均值", AVERAGE(revenue_details[dollar_value]))
----
"""
toolkit = PowerBIToolkit(
    powerbi=PowerBIDataset(
        dataset_id="<dataset_id>",
        table_names=["table1", "table2"],
        credential=DefaultAzureCredential(),
    ),
    llm=smart_llm,
    examples=few_shots,
)
agent_executor = create_pbi_agent(
    llm=fast_llm,
    toolkit=toolkit,
    verbose=True,
)

agent_executor.run("2022年 revenue 中的最大值是多少（以美元计）？")