使用PowerBI Toolkit构建智能数据查询Agent

在本篇文章中，我们将探讨如何使用PowerBI Toolkit创建一个智能Agent，以便与Power BI数据集进行交互。该Agent能够回答有关数据集的一般性问题，并能从错误中恢复。本文将详细介绍其核心原理，并展示一些可运行的代码示例，以便您能够在自己的项目中实际应用。

技术背景介绍

PowerBI Toolkit是一个强大的工具，允许用户通过自然语言与Power BI数据集交互。它利用Azure身份认证，通过executequery端点执行查询。值得注意的是，executequery端点不允许删除操作，因此该Agent非常适合于只读查询和数据分析。

核心原理解析

该工具依赖于语言模型（LLM）来生成查询，并使用LLM整体执行来解析问题并生成相应的DAX查询。我们在本文中使用 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 模型，这些模型经过测试能有效支持该任务。

代码实现演示

首先，我们需要进行初始化设置，这涉及到Azure的身份认证和使用PowerBI数据集。

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

# 初始化语言模型
fast_llm = ChatOpenAI(
    temperature=0.5