Modelo tipo ChatGPT en Power BI

[Syndicate_Admin]

Hola,

Estamos intentando trabajar en casos de uso de IA con Power BI y nos encontramos con dificultades para hacerlo. Nuestra declaración del problema es -

tenemos un informe de Power BI que contiene metadatos de 10 tablas de oráculo. Cada vez que Oracle lanza sus nuevas notas de características, queríamos que el copiloto, cualquier LLM/agente de IA leyera las notas de lanzamiento y el modelo semántico existente y nos avisara si alguna tabla se ve afectada por las nuevas versiones de Oracle.

Intenté importar el PDF de Oracle Release Notes a Power BI, pero como es un dato no estructurado, no funciona. También estoy intentando ver si podemos integrar algún tipo de IA en ChatGPT en Power BI Report para que pueda acceder a recursos externos como las notas de lanzamiento de Oracle y comparar con los metadatos presentes en el modelo semántico.

Actualmente estoy atrapado aquí sin encontrar ninguna opción. Por favor, decidme si alguien ha pasado por este escenario o conoce alguna solución

TIA

[querixa]

Hola, entiendo completamente el desafío que describes. Trabajar con datos no estructurados como PDFs de notas de lanzamiento en Power BI puede ser complicado, ya que el modelo semántico no está diseñado para procesar ese tipo de contenido directamente.

Una opción que podría funcionar es usar un enfoque de RAG (Retrieval-Augmented Generation) fuera de Power BI para procesar las notas, y luego integrar los resultados en tu modelo. Sin embargo, si buscas una solución más integrada, he visto herramientas como PowerMind que permiten conectar asistentes de IA personalizados directamente en los dashboards de Power BI, accediendo tanto al modelo semántico como a fuentes externas.

Podrías explorar cómo configurar un agente que combine tu modelo existente con documentos externos. Te sugiero revisar este demo de LinkedIn donde muestran una integración similar: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7438407183161065472

[Syndicate_Admin]

Hola @vamshikrishna20 ,

Primero, la realidad

Lo que intentas hacer no puede hacerse directamente dentro de Power BI solo.

Si solucionó tu problema, siéntete libre de marcarla como la solución para que otros también puedan beneficiarse.

Gracias por formar parte de la comunidad.

[Syndicate_Admin]

¡Hola! ¿Has probado Power BI Modeling MCP Server? ¡En estos casos puede ser realmente útil! Te recomiendo que lo uses directamente desde GitHub Copilot.

¡Un saludo!

[Syndicate_Admin]

Hola @RicardoTraNa - No creo que el servidor Modelling MCp de Github Co-pilot no pueda leer las notas de lanzamiento de Oracle ni ninguna otra documentación externa. Avísame si me equivoco

[Syndicate_Admin]

¡Así es!
Así que necesitas algo así:

Notas de Lanzamiento de Oracle
↓
Analizador de documentos
↓
Fragmento + Etiqueta
↓
Incrustaciones
↓
Vector DB (Azure AI Search)
↓
↘
Agente LLM ←→ Servidor de Modelado Power BI MCP
↓
Análisis de impacto
↓
Tabla de resultados de impacto
↓
Power BI Dashboard

[Syndicate_Admin]

@vamshikrishna20

Caso de uso interesante

Hasta donde yo sé, a día de hoy, Power BI Copilot nativo trabaja principalmente con los metadatos disponibles dentro del modelo semántico (tablas, columnas, medidas, relaciones, sinónimos, descripciones, etc.) y metadatos a nivel de informe (visuales, filtros, segmentos, páginas, etc.). No soporta la incorporación de documentos externos como las notas de lanzamiento de Oracle como fuente RAG personalizada.

Creo que puedes lograr esto de muchas maneras, como usando un agente de datos fabric O usando cualquier modelo en servicios de IA de Azure. Para un mejor control te recomendaría

1. Configura Azure AI Services y aprovisiona un modelo

2. Utiliza el cuaderno Microsoft Fabric Fabric para:

   • Extrae metadatos semánticos del modelo (mediante enlace semántico).

   • Extrae y limpia el texto de las notas de lanzamiento de Oracle (PDF).

3. Implementa un patrón de Generación Aumentada por Recuperación (RAG):

4. • Puedes acceder al modelo de IA de Azure desde Fabric Notebook
     https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-science/ai-services/ai-services-overview

   • Alimenta las notas de lanzamiento como RAG

   • Compara el contenido de las notas de lanzamiento con los metadatos de tu modelo semántico.

5. Pide al modelo que identifique posibles impactos en tablas o campos basándose en cambios en la versión.

De este modo, el modelo de IA analiza tanto los metadatos semánticos como la documentación de Oracle juntos y proporciona el análisis de impacto.

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