Microsoft FabricAdvent Calendar 2024

Microsoft Fabric で Fabric Blog の RSS feed を AI 処理、可視化してみる

Posted at 2024-12-13

はじめに

Fabric Blog の RSS フィードを取得→サマリを翻訳＆サマリ内容からワークロードの分類をしてレポートにしたい

実装

メダリオンアーキテクチャにしてみます

Bronze : 生データ保存

feed を取得した日を記録したいので、はじめにパラメータセルで run_date を設定
pyspark
```
run_date = '2024-12-13'
```

feedparser で RSS フィードを取得

pyspark


!pip install feedparser

import feedparser

# RSSフィードのURL
rss_url = "https://blog.fabric.microsoft.com/en-us/blog/feed/"

# フィードを解析
feed = feedparser.parse(rss_url)
feed

bronze テーブルに entry を加工せずに保存

pyspark

# bronze
import pyspark.sql.functions as F
import json 

entries = []
for entry in feed.entries:
    # エントリ全体をJSON形式で保存
    entries.append({
        "entry": json.dumps(entry)  # エントリ全体をJSON文字列として保持
    })
df_bronze = spark.createDataFrame(entries)
df_bronze = df_bronze.withColumn("run_date", F.to_date(F.lit(run_date)))

# 動的パーティション上書きを設定して、読みこんだデータフレームに存在するパーティションのみ差し替え
spark.conf.set('spark.sql.sources.partitionOverwriteMode','dynamic')

df_bronze.write.partitionBy("run_date").mode("overwrite").saveAsTable("10_bronze_feed")

display(df_bronze)

Silver : エントリーを展開して UPSERT 型で蓄積

エントリーを展開、データ型も整備します。

pyspark

# silver
from pyspark.sql.types import * 

json_schema = StructType([
    StructField("id", StringType(), True),
    StructField("title", StringType(), True),
    StructField("link", StringType(), True),
    StructField("published", StringType(), True),
    StructField("summary", StringType(), True),
])

# JSON列を解析して必要な情報を追加
df_parsed = df.withColumn("entry_parsed", F.from_json(F.col("entry"), json_schema))


# <p> と </p> の間の内容を抽出する
df_cleaned = df_parsed.withColumn(
    "summary", 
    F.regexp_extract(F.col("entry_parsed.summary"), "<p>(.*?)</p>", 1)
)

# extracted_summary の中の &hellip; を実際の '…' に変換する
df_cleaned = df_cleaned.withColumn(
    "summary", 
    F.regexp_replace(F.col("summary"), "&hellip;", "…")
)

spark.conf.set("spark.sql.legacy.timeParserPolicy", "LEGACY")

df_cleaned = df_cleaned.withColumn(
    "published", 
    F.to_timestamp(F.col("entry_parsed.published"), "EEE, dd MMM yyyy HH:mm:ss 'Z'")
)

# 必要なカラムを抽出
df_silver = df_cleaned.selectExpr(
    "entry_parsed.id",
    "entry_parsed.title",
    "entry_parsed.link",
    "published",
    "summary",
    "entry as raw_entry" 
)    
        
display(df_silver)

silver テーブルとして保存。初回のみ上書き。次回以降は MERGE で更新していきます。

pyspark


  
    silver_table_name = "20_silver_feed"
    table_exists = spark.sql(f"SHOW TABLES LIKE '{silver_table_name}'").count() > 0
    
    if table_exists :
        print(f"MERGE")
    
        df_silver.createOrReplaceTempView("source_silver")
        
        spark.sql(f"""
        MERGE INTO {silver_table_name} AS target
        USING (
            SELECT * FROM source_silver 
        ) AS source
        ON target.id = source.id 
        WHEN MATCHED THEN
            UPDATE SET *
        WHEN NOT MATCHED THEN
            INSERT *    
        """)
    else : 
        print(f"CREATE TABLE")
        df_silver.write.mode("overwrite").saveAsTable(silver_table_name)

Gold : Fabric の AI 機能で翻訳と分類をしてみる

Microsoft Fabric の組み込みの AI モデルで自然言語に対する解析・分析をしてみるを発展させてみます。たぶんそのうちこんな風にしなくてもAI分類とかできます。チャレンジ。

F64 が必要になるので、 Azure Open AI などをデプロイしている場合には、Bring Your Own Key を使用する SynapseML での Azure AI サービスを参考に実装することになります。

レポート用にスタースキーマまでやるのが筋ですが、今回はフィードの蓄積と AI 処理が動機だったので割愛しました。

silver データ取得

pyspark


df_silver = spark.sql("SELECT * FROM LH_rss.20_silver_feed")
display(df_silver)

AI処理は重めなので、Gold に存在しない ID を処理対象にします。

pyspark


gold_table_name = "30_gold_feed"
table_exists = spark.sql(f"SHOW TABLES LIKE '{gold_table_name}'").count() > 0

if table_exists:
    df_gold = spark.sql(f"SELECT * FROM {gold_table_name}")
    df_silver = df_silver.join(df_gold,(df_gold.id == df_silver.id) , "left_anti")

if df_silver.count() != 0 :
    mssparkutils.notebook.exit("no update")

SynapseML の Translate で翻訳

pyspark

import synapse.ml.core
from synapse.ml.cognitive.translate import *
from synapse.ml.services.openai import OpenAIChatCompletion
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import col, struct, array ,lit, flatten

# サマリーを翻訳

translate = (Translate()
    .setTextCol("summary")
    .setToLanguage(["ja"])
    .setOutputCol("translation")
    .setConcurrency(5))

df_translate = translate.transform(df_silver)\
        .withColumn("translation", flatten(col("translation.translations")))\
        .withColumn("translation", col("translation.text")[0])

display(df_translate)

Chat Completion を応用して分類してみる。system_message にて、分類したいワークロードを記載してチャットでこれを聞いたというようなイメージ

pyspark

# 分類

system_message= """Classify into one of the following categories. 
    Data Factory , 
    Data Warehouse , 
    Data Science, 
    Data Enginnering,
    Real-time Intelligence , 
    Power BI , 
    Other """

# Create messages column
df_chat = df_translate.withColumn(
    "messages",
    array(
        struct(lit("system").alias("role"), lit(system_message).alias("content"),lit("system").alias("name")),
        struct(lit("user").alias("role"), col("summary").alias("content"),lit("user").alias("name"))
    )
)

# Define the OpenAIChatCompletion transformation
chat_completion = (
    OpenAIChatCompletion()
    .setDeploymentName("gpt-35-turbo-0125")  # deploymentName could be one of {gpt-35-turbo-0125 or gpt-4-32k}
    .setMessagesCol("messages")
    .setErrorCol("error")
    .setOutputCol("chat_completions")
)

# Apply the transformation to the summary DataFrame
df_gold = chat_completion.transform(df_chat)\
    .select("id","title","link", "published","translation", col("chat_completions.choices.message.content")[0].alias("workload"))

display(df_gold)

分類できた感じがします。

保存。
gold テーブルに存在しないレコードで処理しているので Append で。
pyspark
```
df_gold.write.mode("append").saveAsTable(gold_table_name)
```

レポート

スタースキーマもなにもないテーブルですが、リンクで飛べるようにデータモデルの設定をしてから可視化します。

リンクで飛べるようにモデルを修正
レポート完成

ジョブ化

ジョブ化する場合には、ノートブックセッションでの !pip install は使えないので、環境を作成してライブラリを仕込みます。
ノートブックからは install を削除して、環境を設定
パイプラインでノートブックを呼び出すようにします。

run_date を設定できるようにします。


formatDateTime(convertFromUtc(utcnow(),'Tokyo Standard Time'),'yyyy-MM-dd')

スケジュール設定をしたら完成

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