Microsoft Fabric: Neues Feature zur programmgesteuerten Evaluierung von Data Agents mit dem Fabric SDK

Microsoft Fabric entwickelt sich kontinuierlich zu einer zentralen, leistungsfähigen und vielseitigen Datenplattform, welche die Implementierung komplexer KI-Lösungen erheblich vereinfacht. Kürzlich hat Microsoft eine wichtige Erweiterung vorgestellt: die native Unterstützung zur Evaluierung von Data Agents mittels Python über das Fabric SDK – aktuell verfügbar als Preview. Diese Neuerung erweitert entscheidend Ihre Möglichkeiten im Bereich KI, Data Engineering und Industrial AI und öffnet neue spannende Chancen für Unternehmen jeder Größe.

Was genau sind Data Agents?

Data Agents sind spezialisierte KI-Komponenten, die in der Lage sind, strukturierte Anfragen aus Datenbeständen zu beantworten. Sie erleichtern es Unternehmen, komplexe Fragestellungen schnell, präzise und automatisiert zu beantworten. Mit Data Agents lassen sich beispielsweise KI-gesteuerte Assistenzsysteme, intelligente Chatbots oder automatisierte Analyseprozesse realisieren.

Die Neuerung im Überblick: Evaluierung einfach gemacht

Bislang war es bei der Entwicklung und Optimierung von Data Agents mit Aufwand verbunden, die Qualität und Präzision ihrer Antworten zu evaluieren. Mit der neuen programmatischen Evaluierung per Fabric SDK in Python bietet Microsoft eine nahtlos integrierte, nutzerfreundliche Möglichkeit zur standardisierten Qualitätsprüfung der Antworten, direkt aus Notebooks oder Automatisierungspipelines heraus. Dies wirkt sich nicht nur auf die Produktivität innerhalb von Data-Science-Teams aus, sondern auch auf die Zuverlässigkeit und Qualität Ihrer KI-Anwendungen insgesamt.

Dabei sind insbesondere folgende Anwendungsfälle interessant:

• Validierung vor dem Going-Live: Prüfen Sie rigoros und automatisiert, ob Ihre Agenten zuverlässig korrekte Antworten liefern, bevor Sie sie in einer Produktionsumgebung einsetzen.
• Kontinuierliche Optimierung der Performance: Feinjustierung Ihrer Data-Agent-Prompts basierend auf Evaluierungsergebnissen, um sukzessive Performance-Steigerungen zu erzielen.
• Benchmarking und fortlaufende Verbesserung: Messung der Leistungsfähigkeit über längere Zeiträume hinweg, um die Qualität Ihrer KI-Assistenten nachvollziehbar zu steigern.

Wie funktioniert die Evaluierung Ihrer Data Agents technisch?

Die Evaluierung mittels SDK ist unkompliziert. Nach der Einbindung der fabric-data-agent-sdk-Pakete via Python-Bibliotheken im Notebook oder in Ihrer automatisierten Pipeline können Sie Agenten erstellen oder existierende anbinden.

Anschließend legen Sie Ihren Lakehouse als Datenquelle fest. Microsoft empfiehlt hierfür zur Evaluierung die Verwendung des AdventureWorks-Datensatzes. So haben Sie eine saubere, reproduzierbare und standardisierte Test-Umgebung, um KI-Modelle und Data Agents gründlich zu evaluieren.

Der Evaluierungs-Prozess Schritt für Schritt:

1. Installation des Fabric SDK:
   pip install fabric-data-agent-sdk
2. Agent einrichten oder anbinden:
   Erstellen oder verbinden Sie einen vorhandenen Data Agent mit Ihrem Datenbestand.
3. Lakehouse hinzufügen und relevante Tabellen auswählen
   Verknüpfen Sie Ihre Agenten direkt mit einer strukturierten Datenquelle und definieren Sie relevante Tabellen.
4. Erstellung von Testdaten:
   Entwickeln Sie Fragen samt erwarteter, korrekter Ergebnisse, um die Accuracy Ihrer Agenten zu überprüfen.
5. Ausführen der Evaluierung:
   Mittels der Methode evaluate_data_agent() starten Sie die Evaluation. Dabei lassen sich Details wie Speicherorte der Ausgabetabellen und Test-Stage flexibel angeben.
6. Möglichkeit individueller Beurteilung (Critic Prompt):
   Für eine noch differenzierte Prüfung können Nutzer eigene Bewertungsregeln (Critic Prompts) definieren.
7. Ergebnisse abrufen und interpretieren:
   Integrierte SDK-Funktionen vereinfachen das Abrufen und Analysieren der Testergebnisse.

Welche Vorteile und Chancen bietet Ihnen diese Neuerung?

Das erweiterte Feature zur Programm-gesteuerten Evaluierung bringt Unternehmen mehrere strategische Vorteile:

1) Höhere Qualität und Zuverlässigkeit der Data Agents

Durch die strukturierte Evaluierung können Sie objektiv bewerten, ob Ihre Data Agents konstant qualitativ hochwertig antworten. Damit sichern Sie nicht nur Qualität, sondern stärken direkt die Reputation Ihres Unternehmens bei Kunden und Partnern.

2) Schnellere Entwicklungs- und Optimierungszyklen

Automatisierte Evaluierungsprozesse erlauben wesentlich kürzere Feedbackschleifen und helfen dabei, schneller zu optimieren und zeitnah besser werdende KI-gesteuerte Lösungen bereitzustellen.

3) Skalierbarkeit Ihrer KI-Projekte

Dank standardisierter Testverfahren können Sie mehrere Agenten parallel testen und kontinuierlich vergleichen. Dies erleichtert die Skalierung und treibt gleichzeitig Innovation voran.

4) Verbesserung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit

Evaluierungen via Fabric SDK liefern klare, reproduzierbare Ergebnisse, die Sie dokumentieren und nachverfolgen können. Dies schafft Vertrauen bei internen Stakeholdern, Kunden und regulatorischen Prüfern.

Wie profitiert Ihr Unternehmen von Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric etabliert sich immer stärker als unverzichtbare Plattform für datengetriebene Unternehmen. Mit Möglichkeiten wie dem hier vorgestellten Evaluierungsfeature schaffen Sie nachhaltige Wettbewerbsvorteile: schnellere Releases, zuverlässigere KI-Produkte und interne Prozesse sowie deutlich verbesserte Datenqualität und Produktivität.

Gerade im Bereich Industrial AI, Data Engineering und KI-getriebener Beratungsleistungen können Sie durch Einsatz solcher Tools Ihr Dienstleistungsportfolio entscheidend erweitern und professionalisieren.

Fazit: Der richtige Schritt hin zu zuverlässiger KI und Industrial AI

Das neue Evaluierungsfeature von Microsoft Fabric bietet enormes Potenzial, um Qualität, Geschwindigkeit und Effizienz in KI-getriebenen Projekten signifikant zu steigern. Gerade für Unternehmen wie die Ailio GmbH, die sich auf Beratung in den Bereichen Databricks, Azure, Industrial AI und Data Engineering spezialisiert haben, eröffnet diese Neuerung spannende Perspektiven, um ihre Dienstleistungen noch leistungsfähiger und attraktiver zu machen.

Nutzen Sie diese Chance, den nächsten Schritt in Ihrer Data- und KI-Strategie zu gehen und Ihre Data Agents strukturierter, wirkungsvoller und nachhaltiger zu evaluieren und kontinuierlich zu verbessern.