数据模型文档是企业数据治理的关键组成部分。然而，手动编写模型文档既耗时又容易出错。本文将深入探讨如何利用 Power BI 的 TMDL（表格模型定义语言）视图，并结合 AI 的力量，自动化生成 Power BI 模型文档，创建交互式数据字典，从而显著提升数据治理效率。我们不仅会介绍 TMDL 的基本概念，还会展示如何利用 AI 驱动的工具简化文档编写过程，即使非技术人员也能轻松上手。
关键要点
了解 Power BI 中使用 info.view 函数构建交互式数据字典。
探索 TMDL 视图，它提供了一个以代码形式表示语义模型的强大方式。
学习如何结合 AI 工具，自动生成 Power BI 模型的描述文档。
掌握批量编辑模型组件、跨报表复用 TMDL 代码以及集成外部工具的技巧。
强调人工审查和验证 AI 生成内容的重要性，以确保准确性和业务相关性。
自动化 Power BI 模型文档：TMDL 视图和 AI 的结合
Power BI 模型文档的重要性
在数据驱动的时代，企业越来越依赖 power bi 进行数据分析和决策。power bi 模型文档至关重要，原因如下：
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提高可理解性：清晰的文档能够帮助用户更好地理解数据模型的结构、关系和计算逻辑，从而更有效地利用数据进行分析。
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促进协作：详细的文档能够让不同的团队成员协同工作，避免误解和重复劳动。
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确保数据治理：完善的文档是数据治理的基础，有助于维护数据质量、保证数据安全和合规。
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简化维护：当模型需要更新或维护时，清晰的文档能够大大降低维护成本和风险。
然而，手动编写 Power BI 模型文档是一项繁琐且耗时的任务。数据分析师需要花费大量时间来记录数据表、字段、度量值以及它们之间的关系。此外，由于模型会不断演变，维护文档的及时性和准确性也面临挑战。
TMDL 视图：Power BI 模型文档的新视角
Power BI TMDL（Tabular Model Definition Language，表格模型定义语言）视图是一种以代码形式表示 Power BI 语义模型的强大工具。它提供了一种结构化、可读性强的方式来描述模型的各个方面，包括表、列、度量值、关系和计算组。TMDL 视图的主要优势在于：
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可读性：TMDL 代码采用清晰的语法，易于阅读和理解。
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可编辑性：通过直接编辑 TMDL 代码，可以批量修改模型组件，例如修改度量值名称、数据类型等。
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可移植性：TMDL 脚本具有可移植性，可以轻松地在不同的 Power BI 报表之间复用模型组件，如 M 代码和 DAX 计算组。
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可扩展性：TMDL 视图可以与外部工具集成，例如 AI 驱动的工具，从而实现更高级的自动化和定制。
TMDL 的全称是 Tabular Model Definition Language，翻译为表格模型定义语言。它本质上是一种用代码的形式来代表语义模型的细节信息的方式。
利用 AI 自动生成模型文档：化繁为简
尽管 TMDL 视图在模型文档方面具有诸多优势，但手动编写 TMDL 代码仍然需要一定的技术能力和时间投入。为了进一步简化文档编写过程，我们可以借助 AI 的力量。利用 AI 工具，我们可以自动分析 Power BI 模型，并生成清晰、 concise 的描述文档。具体来说，AI 可以帮助我们完成以下任务：
- 自动提取元数据：AI 能够自动从 Power BI 模型中提取元数据，例如表名、列名、数据类型、关系等。
- 生成描述性文本：AI 可以根据提取的元数据，自动生成表、列和度量值的描述性文本。
- 识别关键关系：AI 可以分析模型中的关系，并自动生成关系描述。
通过结合 TMDL 视图和 AI 工具，我们可以实现 Power BI 模型文档的自动化生成，从而大大节省时间和精力。
使用 AI 优化 Power BI 数据文档的步骤
以下是如何使用Power BI和AI的逐步指南，以创建清晰且信息丰富的文档：
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访问 Power BI 中的 TMDL 视图：请确保在 Power BI 的预览功能中启用了 TMDL 视图。您可以通过导航到文件>选项和设置>选项>预览功能来执行此操作。
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从 TMDL 视图提取模型代码：使用 TMDL 视图将 Power BI 模型提取为代码。此视图提供模型的分层表示，包括表、列和度量。
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准备提示工程：精心设计的提示是使用 AI 模型有效生成文档的关键。您的提示应指示 AI 模型提供模型组件的清晰，简洁和易于理解的描述。包括有关如何格式化输出的具体说明（例如，前缀描述带
///），以及如何将描述直接添加到每个度量值名称上方的行中的说明。 -
将 TMDL 代码输入到 AI 模型中：将提取的 TMDL 代码和提示输入到您选择的 AI 模型中。这可以是 ChatGPT、Bard 或任何其他能够处理代码并生成文本的 AI 模型。指示 AI 使用提供的 TMDL 代码作为上下文来创建描述性文档。
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审查和实施 AI 生成的文档：查看 AI 模型生成的输出以确保准确性和清晰度。虽然 AI 可以显著减少文档所需的时间，但人工审查对于捕获细微差别、验证准确性并确保文档与业务需求保持一致至关重要。
Power BI TMDL AI使用技巧和最佳实践
以下是一些使用 Power BI TMDL视图 与 AI 驱动描述生成器的技巧，可以增强您的 Power BI 体验并简化您的文档编制过程：
- 确保输出准确：检查生成代码块的结构完整性和准确性，更正可能发生的任何差异。
- 检查每个字段的生成输出：确定并验证用于各个 Power BI 字段的输出是否匹配业务目标，根据需要进行微调以提高相关性和准确性。
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采用迭代改进策略：采用生成、审查、调整和重复该过程的迭代方法，以优化输出并有效满足文档需求。
TMDL 视图的优势
批量编辑和代码重用
TMDL 视图支持批量编辑模型组件，如度量值名称、数据类型，以及在报表之间重用代码，从而节省时间和精力。
通过搜索和替换功能或多行编辑可以简化重命名任务和数据类型的更改。这对于保持多个项目中模型组件的一致性特别有用。
表格模型定义语言，简称TMDL，它的脚本具有可移植性，允许开发人员打包和重复使用诸如计算组或 M 代码之类模型组件。 这些组件可以与其他开发人员共享或跨多个报告使用，从而促进标准化。
与外部工具集成
TMDL 视图允许您将模型上下文作为代码公开，从而更轻松地与外部工具（如生成式 AI 模型）集成。这促进了数据文档的自动化，并可能提供组织效率和管理分析环境的新方式。
使用 Power BI TMDL 和 AI 自动化模型文档的操作指南
使用 INFO.VIEW 函数创建 Power BI 表
Power BI 有许多可用于数据建模的函数，而 Maven Analytics 演示了如何使用 INFO.VIEW 函数来记录模型，并使用 INFO.VIEW 函数构建交互式数据字典。
INFO.VIEW 函数是 Power BI 中可用于数据建模的函数，用于从 Power BI 模型中提取元数据。它可以用于生成数据字典、创建数据沿袭图以及创建其他有用的文档。
以下是如何使用 INFO.VIEW 函数创建 Power BI 表：
- 打开 Power BI Desktop
- 加载数据：加载要记录的数据。
- 创建表：创建新表。这个表将包含从 Power BI 模型中提取的元数据。
- 编写 DAX 表达式：使用 INFO.VIEW 函数编写 DAX 表达式。DAX 表达式将从 Power BI 模型中提取元数据。
- 添加列：将列添加到表中。列将包含从 Power BI 模型中提取的元数据。
- 重复步骤 4 和 5：重复步骤 4 和 5，直到提取了所有需要的元数据。
- 保存 Power BI 文件：保存 Power BI 文件。
以下是使用 INFO.VIEW 函数创建 Power BI 表的示例：
Model Columns = INFO.VIEW.COLUMNS()
此 DAX 表达式将从 Power BI 模型中提取所有列的元数据。该表将包含以下列：
- Column Name
- Data Type
- Data Category
- Description
- Is Hidden
- Is Unique
- Is Nullable
- Alignment
- Summary
- Storage Column
Model Measures = INFO.VIEW.MEASURES()
该表达式将从 Power BI 模型中提取所有度量值的元数据。创建的数据字典表是使用更多的 DAX 代码构建的，如下所示：
Data Dictionary = VAR _Columns = SELECTCOLUMNS(INFO.VIEW.COLUMNS(),"Table",[Table],"Type","Column","Description",[Description],"Location","Table")VAR _Measures = SELECTCOLUMNS(INFO.VIEW.MEASURES(),"Table",[Table],"Type","Measure","Description",[Description],"Location","Expression")VAR _Tables = SELECTCOLUMNS(INFO.VIEW.TABLES(),"Name",[Name],"Type","Table","Description",BLANK(),"Location",BLANK())RETURN UNION(_Columns,_Measures,_Tables)
使用 INFO.VIEW 函数可以更方便地从您的 Power BI 模型中提取元数据。INFO.VIEW 函数让您可以为数据沿袭报告提取信息。
了解 TMDL 视图
要访问 TMDL 视图，请在 Power BI Desktop 中打开您的 Power BI 文件。然后，单击功能区中的“查看”选项卡，然后单击“TMDL 视图”按钮。
TMDL 视图将打开一个新窗口，其中包含 Power BI 模型的 TMDL 代码。TMDL 代码是描述 Power BI 模型的元数据的文本文件。可以使用文本编辑器查看和编辑 TMDL 代码。完成编辑后，保存该文件并将其导入 Power BI Desktop 以更新模型。
使用 ChatGPT 编写文档
打开 ChatGPT 并输入一个提示，要求对您的 Power BI 模型进行文档说明。使用提示，提供清晰 concise 的人为可读描述，并坚持提供的 TMDL 代码的原始格式。
现在，将所有代码复制并粘贴到 ChatGPT 中，点击发送按钮。
审查输出代码，可以对以下输出代码进行如下修改：
- 添加对特定业务相关上下文的引用，并更正 AI 输出的任何不准确之处。
- 使用相关数据丰富描述，以增强其信息。
- 根据需要修改描述以符合内部风格指南，确保清晰度和可读性。
将更新后的描述符实施到 Power BI 模型中
审查代码后，即可将所有描述应用到 Power BI 模型。这个过程很简单：
- 复制 ChatGPT 输出中的代码。
- 返回 Power BI 并选择 TMDL 视图。
- 删除所有代码，将 ChatGPT 输出中的代码粘贴到该处，然后单击“应用”。这会将这些描述无缝集成到您的数据模型中。
Power BI TMDL与AI结合的优缺点
? Pros提高效率:自动化显着减少创建和更新模型文档所需的时间。
增强的一致性:在模型的所有组件中强制执行标准化的文档实践。
提高的可访问性:使非技术用户更容易理解和利用 Power BI 模型。
促进协作:明确的文档支持团队成员之间的更好协作。
增强的数据治理:改善数据质量和合规性通过彻底的文档。
支持外部工具集成:通过其代码格式设置与外部工具（如 AI 模型）集成。
代码可重用性:方便在不同报表中对模型元素进行打包和重复使用。
批量编辑功能:支持在模型中批量修改数据，提高效率和生产力。
节省时间和资源:与手动数据建模方法相比，该方法通常更快、更高效、且更具成本效益。
自动代码生成:促进为增强分析功能而量身定制的高级 DAX 代码的生成。
? Cons准确性依赖 AI:如果提示不明确或 AI 模型解释有误，则描述可能不准确或具有误导性。
需要人工审查:审核和验证 AI 生成的输出以确保其符合业务需求需要额外的资源。
学习曲线:用户可能需要学习 TMDL 视图，提示工程和 AI 模型。
与 Power BI 的模型集成:需要手动步骤将描述并入 Power BI 模型。
过分依赖 AI 可能导致缺乏细微的理解:AI 可能会无法完全掌握数据中更深层的信息，这可能会导致通用或不完整的文档。
安全问题:使用 AI 模型和第三方集成可能会带来数据隐私和安全风险。
常见问题
什么是 Power BI TMDL 视图？
Power BI TMDL 视图是一种以代码形式表示 Power BI 语义模型的工具。它允许用户以结构化、可读性强的方式查看和编辑模型的元数据。
如何启用 Power BI TMDL 视图？
要启用 Power BI TMDL 视图，请在 Power BI Desktop 中转到“文件”>“选项和设置”>“选项”>“预览功能”，然后选中“TMDL 视图”复选框。
TMDL 视图有什么优势？
TMDL 视图的优势包括可读性、可编辑性、可移植性和可扩展性。它允许用户批量编辑模型组件、跨报表复用代码以及与外部工具集成。
如何使用 AI 自动生成 Power BI 模型文档？
可以使用 AI 工具分析 Power BI 模型，并根据模型中的元数据自动生成描述性文本。然后，可以将生成的描述性文本复制到 TMDL 代码中。
使用 AI 生成的文档是否需要人工审查？
是的，使用 AI 生成的文档需要人工审查，以确保准确性、清晰度和业务相关性。AI 工具可能会产生错误或遗漏重要信息。
相关问题
除了 ChatGPT，还有哪些 AI 工具可以用于生成 Power BI 模型文档？
除了 ChatGPT，还可以使用 Claude 或 Gemini 等其他生成式 AI 模型来生成 Power BI 模型文档。这些模型也具有强大的文本生成能力，可以根据 TMDL 代码自动创建描述性文本。选择 AI 工具时，请考虑其代码处理能力、生成文本的质量以及对 Power BI 语义模型的理解程度。 请记住，TMDL View 与 AI 的结合彻底改变了 Power BI 中的数据文档编制，从而能够更快、更高效和更准确地创建文档。按照这些步骤并利用 AI 的强大功能，可以简化 Power BI 工作流程并确保您的数据环境保持良好状态。
