人工智能系统在处理数据方面日益精进，却仍难以理解事物间的关联性。它们或许能发现规律或做出预测，却常常忽略全局视角——例如电网电压骤降如何引发控制系统连锁反应，或是运输延误如何在复杂供应链中引发多米诺骨牌效应。

即便在科研领域，AI模型也可能仅发现实验室数据的关联性，却不能洞悉根本原因。这种推理不仅依赖数据本身，更取决于数据的结构化方式及关联关系映射的精度。

日前，在FabCon大会上，微软为Fabric推出系列更新，开启全新发展方向。最引人注目的是内置图引擎——这正是支撑领英庞大关系图谱的核心技术，现已适配于建模企业内部系统、数据与人员间的关联网络。

微软还新增了地理空间工具，使团队能更自然地处理基于位置的数据。同时简化了从Oracle和BigQuery等外部源实时流式传输数据的流程，无需预先迁移全部数据。核心仍是Fabric平台，但它正逐渐成为构建AI系统的基石——这些系统不仅能识别事物本质，更能理解事物间的关联性。

“人工智能正处于关键转折点，”微软数据、人工智能与数字应用事业部企业副总裁Jessica Hawk在博客中写道，“实验阶段已结束，实战时代正式开启。数据集中化从终点线转变为起点，随着智能体日益复杂，'AI就绪'的定义也在演变——它们需要基于业务运营的丰富情境化数据才能产出有意义的结果。”

微软通过Fabric平台，特别是其融合图谱与向量搜索的技术，正在改变AI系统的数据处理方式。当前多数模型从庞大且结构松散的数据仓库中提取信息，这对于简单任务(如答疑或文档摘要)尚可应对。但当智能体需要追踪跨区域运输延误，或解析局部故障如何扩散至整个系统时，仅获取原始数据远远不够。

图结构通过提供清晰的起点赋能系统，能精准锁定关键要素——无论是关联特定产品的客户群体，还是序列连接的设备链条。一旦定义目标集，向量搜索便能在其中挖掘模式与意义。模型不再盲目遍历全部数据，而是聚焦于更具上下文关联的局部空间。

这如同走进房间时，已知晓该先搜查哪个角落。答案更快速涌现，质量通常更高，系统耗费在猜测上的时间更少。这种模式更接近人类思维方式——我们先建立关联，再深入探究。

微软将图结构引入Fabric的考量超越技术架构层面，更关乎系统实际应用价值。欺诈检测便是典型案例，图结构擅长揭示异常关联。但更重大的变革在于新兴应用场景。面向运营的人工智能代理需要记忆能力。它必须跨越时间维度保持关联性，追踪事件演变轨迹，而非孤立给出答案，图结构恰恰提供了这种时间线。

Hawk强调：“随着企业加速迈入人工智能时代，挑战不在于收集更多信息，而在于构建信息结构，使智能体能够有目的性地推理、关联并采取行动。”

微软新增的可扩展工具包让用户更轻松地配置和调整数据流向及AI系统的数据使用方式。同时，模型上下文协议(MCP)使开发者能在Visual Studio Code或GitHub等常用工具内直接处理AI辅助代码。

这意味着Fabric正从单纯的数据存储库，转型为工程师构建数据语境的开发平台。AI要在复杂场景中发挥作用，数据必须承载意义而非单纯数值。这些更新为开发者提供了保持数据意义完整性的途径。

Fabric的升级预示着数据平台正深入变革其支持AI的方式，确保数据在跨源、跨格式、跨团队流动时保持连贯性。

对于已采用微软技术栈的企业而言，这将使人工智能落地之路更为顺畅。他们无需引入额外供应商或构建临时解决方案来实现系统间互联。图数据库引擎、实时数据流处理以及位置数据支持，都源于同一个核心理念：若要让人工智能系统超越表面响应，数据必须承载深层含义。