PowerBI 工具包

此笔记本展示了一个代理与Power BI 数据集交互。代理回答有关数据集的更一般性问题，并从错误中恢复。

请注意，由于此代理处于积极开发中，因此所有答案可能都不正确。它针对executequery 端点运行，该端点不允许删除。

备注：

• 它依赖于使用 azure.identity 包进行身份验证，可以使用pip install azure-identity进行安装。或者，您可以使用令牌作为字符串创建 Power BI 数据集，而无需提供凭据。
• 您还可以提供用户名以模拟用于启用了 RLS 的数据集。
• 该工具包使用 LLM 从问题中创建查询，代理使用 LLM 进行整体执行。
• 测试主要使用gpt-3.5-turbo-instruct模型进行，codex 模型似乎表现不佳。

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

API 参考：PowerBIToolkit | create_pbi_agent | PowerBIDataset | 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：描述表格

agent_executor.run("Describe table1")

示例：在表格上进行简单查询

在此示例中，代理实际上确定了获取表格行数的正确查询。

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

# fictional example
few_shots = """
Question: How many rows are in the table revenue?
DAX: EVALUATE ROW("Number of rows", COUNTROWS(revenue_details))
----
Question: How many rows are in the table revenue where year is not empty?
DAX: EVALUATE ROW("Number of rows", COUNTROWS(FILTER(revenue_details, revenue_details[year] <> "")))
----
Question: What was the average of value in revenue in dollars?
DAX: EVALUATE ROW("Average", 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("What was the maximum of value in revenue in dollars in 2022?")

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