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AI 助手

  • 2026-10-14
  • Morten Lønskov
Applies to:
  • ❌ Tabular Editor 2
  • Tabular Editor 3 (Available since 3.26.0)
    ✔ Desktop
    ✔ Business
    ✔ Enterprise

AI 助手是用于语义模型开发的聊天面板。它会浏览模型元数据、编写并运行 DAX 查询、生成 C# Script、运行 Best Practice Analyzer 检查、查询 VertiPaq分析器统计信息，并搜索 Tabular Editor 知识库。权限设置 控制它会向你的 AI 提供程序发送哪些内容。 AI 助手已通过独立渗透测试；你可以查看 Tabular Editor 信任中心。

AI 助手采用自带密钥（BYOK）模式，你提供来自某个受支持提供商的 API 密钥，助手会直接调用该提供商的 API。

你也可以通过 MCP 服务器 使用自己的代理，无需 API 密钥。 Claude Code、GitHub Copilot、VS Code 代理模式、Codex 或 Cursor 等代理，可在打开的模型上使用与聊天相同的工具和权限设置进行操作；但会话级授权和按模型授权除外，这两者仅适用于聊天。查看 MCP 服务器与 AI 助手的差异。

AI 助手窗格首次打开时的界面：上方是助手的问候语，列出它能做什么（回答问题、查询模型、编写并执行 C# Script、修改模型）以及不能做什么，下方是空白信息输入框

快速入门

  1. 依次打开 工具 > 偏好 > AI 功能 > AI 助手 > AI 提供程序
  2. 选择 AI 提供商（全新安装时默认是 无（AI 已禁用）），然后输入你的 API 密钥
  3. 从 视图 > AI 助手 打开 AI 助手面板
  4. 输入一条信息并按 Enter 键开始对话
Tip

我们的 AI 助手交互式演示 将逐步讲解设置和使用方法。

Note

API 密钥会以加密形式存储在你的本地计算机上。

支持的提供程序

在 工具 > 偏好 > AI 功能 > AI 助手 > AI 提供商 中配置 AI 提供商。从下拉列表中选择一个提供商（在你完成配置之前，默认值为 无（AI 已禁用）），输入 API 密钥，并可选择覆盖默认模型。

将模型字段留空即可使用提供商的默认模型。 OpenAI 和 Anthropic 都有默认值；Azure OpenAI 和自定义提供程序始终需要填写相应的值。

提供程序 默认模型 需要配置
OpenAI gpt-5.5 API 密钥。可选：基础 URL、组织 ID 和项目 ID
Anthropic claude-sonnet-4-6 API 密钥。可选：基础 URL
Azure OpenAI 无。必须提供部署名称 API 密钥、端点 URL 和部署名称
自定义（兼容 OpenAI） 无。必须提供模型名称 API 密钥和自定义端点 URL

AI 提供商偏好页，其中“选择提供商”下拉列表已展开，显示“无（AI 已禁用）”、OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI 和“自定义（兼容 OpenAI）”，下方有 URL 和 API 密钥字段

选择模型

当前活动模型显示在信息框上方的状态栏中，位于上下文用量条旁边。点击它会打开一个选择器，其中列出了当前已配置提供程序的可用模型；你选择的模型会从下一次请求开始生效。最后一项 偏好... 会打开 工具 > 偏好 > AI 功能 > AI 助手 > AI 提供程序，以便配置列表中未包含的选项。对于 Azure OpenAI 和自定义提供程序，或者在尚未检索到模型列表之前，模型名称会显示为链接，点击后会打开相应的偏好设置页面。

信息框上方已打开的模型选择器，其中列出了 claude-sonnet-5、claude-fable-5-1、claude-fable-5、claude-opus-5、claude-haiku-4-5、claude-opus-4-8，以及以粗体显示的当前活动项 claude-sonnet-4-6，底部还有偏好……位于分隔线下方

Note

只有在提供程序、API 密钥和模型都已设置后，才会显示模型指示器。

OpenAI

将提供程序选择为 OpenAI，然后输入你的 API 密钥。如果你的 OpenAI 账户使用 Organization ID 或 Project ID，也一并填写。模型名称可以填写你账户中可用的任何模型。

早期版本的 AI 提供程序偏好设置页：已选择 OpenAI，显示已遮盖的 API 密钥，Organization ID 和 Project ID 字段为空，模型名称为 gpt-4o

Anthropic

选择 Anthropic 作为提供商，然后输入你的 API 密钥。模型名称可以填写你账户中可用的任何 Anthropic 模型。

AI 提供程序偏好设置页：提供程序选择为 Anthropic，基础 URL 为 https://api.anthropic.com，显示已遮盖的 API 密钥，模型名称为 claude-sonnet-4-6

Important

Anthropic 会根据你的账户等级，强制执行每分钟输入 token（ITPM）的速率限制。新创建的 API 密钥起始为 Tier 1，Claude Sonnet 4.x 的 ITPM 上限为 30,000。对大型模型发起的一次请求就可能超过此限制。购买 $40 或以上的 API 额度即可升至第 2 档（450,000 ITPM）。有关各档位的完整详情，请参阅 Anthropic 速率限制文档。

Azure OpenAI

选择 Azure OpenAI 作为提供商，并配置以下字段：

  • API 密钥：用于访问你的 Azure OpenAI 资源的密钥
  • Service endpoint：资源 URL，例如 https://your-resource.openai.azure.com。 SSL 证书是为 *.openai.azure.com 签发的，因此使用 *.privatelink.openai.azure.com 地址会导致证书验证失败
  • Deployment：在 Deployments 的 Name 列中显示的部署名称

Azure OpenAI 要求在每次 API 调用中都提供部署名称。该名称是在创建部署时设置的，通常与其服务的模型一致，例如 gpt-4o，但也可能不同。如果你输入资源名称，或输入的模型名称并未作为部署存在，请求就会失败。

可在 Azure AI Foundry 门户 中找到部署名称：

  1. 登录并选择你的 Azure OpenAI 资源
  2. 打开 部署（如果资源已升级到 Foundry，则为 模型 + 终结点）
  3. 复制 名称 列中的值

如果在你的组织采用 Azure AI Foundry 之前创建的部署未显示在门户中，可以用 Azure CLI 列出这些部署：

az cognitiveservices account deployment list --name "<resource-name>" --resource-group "<resource-group>" --output table

见 创建并部署 Azure OpenAI 资源。

有关 403 错误、SSL 失败或 "DeploymentNotFound" 响应，请参阅 @azure-openai-connection-errors。对于部署在 Microsoft Foundry 中的模型，请参阅使用 Microsoft Foundry。

自定义（兼容 OpenAI）

自定义提供商可以连接到任何提供 OpenAI 兼容 API 端点的 LLM，例如你自己机器上的模型，或托管在你组织网络中的模型。输入你的 API 密钥和端点 URL。使用自托管模型时，所有数据都会保留在你自己的基础设施中，不会发送到第三方云提供商。见 使用本地或组织内的 LLM。

使用本地或组织内部的 LLM

你可以通过“自定义”提供商让 AI 助手对接自托管的 LLM。这样可确保所有数据都保留在你自己的基础设施内，无论是运行在本地计算机上的模型，还是托管在你所在组织网络中的集中式 LLM。无论哪种方式，都不会将数据发送到第三方云提供商。这些工具可以在开发者的工作站上托管提供 OpenAI 兼容 API 的模型，也可以托管在充当团队端点的共享服务器上：

  • Ollama — 轻量级 CLI，用于在本地下载并运行模型
  • LM Studio — 带图形界面的桌面应用，用于管理并运行本地模型
  • LocalAI — 自托管、社区驱动的替代方案，支持多种模型

示例：Ollama

  1. 下载并安装 Ollama
  2. 拉取一个模型，例如 ollama pull llama3.1
  3. 启动 Ollama 服务器。安装后会自动启动，默认使用端口 11434
  4. 在 Tabular Editor 中，依次点击 Tools > 偏好 > AI Features > AI Assistant > AI Provider
  5. 将 Choose provider 设置为 Custom (OpenAI-compatible)
  6. 将 Service Endpoint 设置为 http://localhost:11434/v1
  7. 将 Model name 设置为你拉取的模型，例如 llama3.1
  8. 将 API Key 设置为任意非空值，例如 ollama。 Ollama 不要求身份验证，但该字段不能为空

示例：LM Studio

  1. 下载并安装 LM Studio
  2. 从左侧面板中的模型搜索页面下载一个模型，或使用 CLI，例如 lms get lmstudio-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF
  3. 从左侧面板中的开发者页面启动 LM Studio 服务器，或使用 lms server start。启用 OpenAI 兼容模式。如果上下文大小低于 100,000 个 token，请将其调高到 100,000 以上
  4. 在 Tabular Editor 中，依次点击 Tools > 偏好 > AI Features > AI Assistant > AI Provider
  5. 将 Choose provider 设置为 Custom (OpenAI-compatible)
  6. 将 Service Endpoint 设置为 http://localhost:1234/v1
  7. 将 模型名称 设置为你下载的模型，例如 lmstudio-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF
  8. 将 API 密钥 设置为任意非空值，例如 lms。 LM Studio 不需要身份验证，但该字段不能为空
Note

本地模型的响应质量取决于模型规模以及你的硬件配置。更大的模型通常效果更好，但也需要更多 RAM 和性能足够的 GPU。 AI Assistant 的工具调用功能要求模型支持 OpenAI 兼容格式的函数调用。

Tip

使用参数量至少为 30 billion 的模型，最好为 100 billion 或更多。 Qwen3.5-122B-A10B 在内部测试中表现良好。

使用 Microsoft Foundry

Microsoft Foundry（前身为 Azure AI Foundry）可让你在 Azure 环境中部署 OpenAI 和 Anthropic 模型。在 Tabular Editor 中，使用 OpenAI 或 Anthropic 提供程序连接这些模型。

Important

不要将 Azure OpenAI 提供程序用于 Microsoft Foundry 模型。它仅适用于使用 api-version 查询参数的经典 Azure OpenAI 资源。

Microsoft Foundry 上的 OpenAI 模型

按如下方式配置在 Microsoft Foundry 中部署的 OpenAI 模型，例如 GPT-4o 或 GPT-5.4-mini：

  1. 在 Tabular Editor 中，依次点击 Tools > 偏好 > AI Features > AI Assistant > AI Provider
  2. 将 选择提供程序 设置为 OpenAI
  3. 将 基础 URL 设置为你的 Foundry 资源端点，并在末尾追加 /openai/v1，格式如下之一：
    • https://your-resource.services.ai.azure.com/openai/v1
    • https://your-resource.openai.azure.com/openai/v1
  4. 输入 Foundry API 密钥
  5. 将 模型名称 设置为你的部署名称，例如 gpt-5.4-mini
Note

Microsoft Foundry 门户不会显示基础 URL。它会显示一个包含完整 API 路径的 目标 URI，例如 https://your-resource.services.ai.azure.com/api/projects/YourProject/openai/v1/responses。对于基础 URL，只使用 https://your-resource.services.ai.azure.com/openai/v1。

Microsoft Foundry 中的 Anthropic 模型

对于在 Microsoft Foundry 中部署的 Anthropic 模型，例如 Claude Sonnet 4.6：

  1. 在 Tabular Editor 中，依次点击 Tools > 偏好 > AI Features > AI Assistant > AI Provider
  2. 将 选择提供程序 设置为 Anthropic
  3. 将 基础 URL 设置为你的 Foundry 资源端点，并在末尾追加 /anthropic，例如 https://your-resource.services.ai.azure.com/anthropic
  4. 输入 Foundry API 密钥
  5. 将 模型名称 设置为模型标识符，例如 claude-sonnet-4-6
Note

门户会显示一个 目标 URI，例如 https://your-resource.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages。对于基础 URL，只使用到并包含 /anthropic 为止的部分。

功能

在你授予的权限范围内，AI Assistant 会在你的模型上下文中执行以下操作：

  • 模型探索：查询模型元数据，包括表、列、度量值、关系及其属性
  • DAX 查询编写：生成 DAX 查询，对连接模式下连接的模型执行，并在聊天中返回结果集
  • C# 脚本生成：创建用于模型更改的 C# Script。视你的设置而定，助手会在编辑器窗口中打开脚本供你运行，或由其自行运行；参见让助手更改你的模型
  • Best Practice Analyzer：运行 BPA 分析，列出规则违规情况，并创建或修改 BPA 规则
  • VertiPaq分析器：查询内存使用统计信息和列的基数
  • 文档访问：读取并修改已打开的文档：DAX 查询、C# Script 和 DAX 脚本
  • 知识库搜索：搜索内置的 Tabular Editor 文档
  • UI 导航：生成 te3:// 操作链接，用于打开特定的 Tabular Editor 对话框和功能

通过 MCP 服务器 连接的代理具备相同的能力，但不包括 UI 导航。两者都会通过运行一个 C# Script 来更改模型，并将该更改作为一个可撤销的单一步骤记录。它们的区别在于你如何审查更改以及授予权限；请参阅 MCP 服务器与 AI 助手的差异。

Note

当模型从文件加载(例如 .bim 文件或 TMDL 文件夹)，且未连接到 Analysis Services 或 Power BI 时，需要连接的工具会被隐藏，包括 DAX 查询执行和 VertiPaq分析器统计信息。助手仍会编写 DAX 查询，但在你连接之前，DAX 查询项上的 Execute 会被禁用。从 .vpax 文件加载的 VertiPaq分析器统计信息仍然可用。

让助手更改你的模型

默认情况下，助手会编写一个 C# Script 并在编辑器窗口中打开，供你查看并运行。当你在 工具 > 偏好 > AI 功能 > AI 助手 > 偏好 下选中 允许 AI 助手直接运行 C# Script 时，它也可以自行运行该脚本。

此设置默认关闭，并且只有在 工具 > 偏好 > AI 功能 > 权限 下将 模型元数据 设置为 读取/写入 后才可用。

当助手运行脚本时会发生什么

  • 如果 预览更改 处于开启状态（默认值），则会在应用更改前显示预览对话框。取消 会还原这些更改，并将此次拒绝 Report 给助手。如果 预览更改 处于关闭状态，则会在不显示对话框的情况下应用更改。
  • 该脚本的更改会作为一个撤销条目显示为：C# Script (AI Assistant)。焦点仍在聊天框中，Ctrl+Z 无法撤销对模型的更改。要撤销整个脚本，请单击 TOM Explorer 并按 Ctrl+Z，或在 Edit 菜单中选择 Undo C# Script (AI Assistant)。
  • 如果脚本在执行到一半时失败，模型将保持不变，助手会 Report 该错误。
  • 访问文件、网络或外部程序集的脚本不会运行。它会以脚本工件形式打开，带有 Unsafe 徽章，且 Execute 被禁用；助手的回复还会说明脚本使用了什么。

如果你要求生成脚本，例如“给我写一个脚本，把每个度量值都重命名为 sentence case”，助手会将其作为脚本文档打开，由你自行运行，即使启用了此设置也是如此。

DisableCSharpScripts 策略 适用于所有版本，并会同时禁用直接执行和助手交给你运行的脚本。

BlockUnsafeScripts 策略需要企业版，并适用于 Tabular Editor 中的所有脚本，包括通过 MCP 服务器运行的脚本。启用后，助手仍然可以编写访问文件、网络或外部程序集的脚本，但脚本不会运行，也不会打开任何工件供你查看。见管理员策略。

对话

AI 助手支持多个同时进行的对话，每个对话都有各自的信息历史记录和上下文。

  • 对话会跨会话保留，并存储在本地的 %LocalAppData%\TabularEditor3\AI\Conversations\ 中
  • 标题会在首次交流后自动生成，你也可以重命名对话
  • 自动压缩：当对话接近上下文窗口限制时，系统会先归档完整对话的快照，再将较早的信息概括成摘要以释放空间。该阈值是模型自身上下文窗口的百分比，可在 上下文压缩 中设置

删除对话

删除对话 位于 AI 助手工具栏的最左侧，紧挨着 新建对话。确认提示后，对话及其历史记录会从磁盘中删除，且无法恢复。点击面板标题栏上的关闭按钮，或选择 视图 > AI 助手，只会隐藏面板，不会删除任何内容。

工件

AI 助手生成的代码会作为 工件 在编辑器窗口中打开：

  • C# Script：在 C# Script 编辑器中打开，支持语法高亮、编译和执行
  • DAX 查询：在 DAX 查询编辑器中打开，支持语法高亮和执行

工件会随着 AI 生成而流式呈现；C# Script 工件还包含安全分析，可标记不安全代码，例如访问文件系统或进行网络操作。

AI 助手窗格，显示生成的 C# Script 产物及其“执行”按钮，以及助手对该脚本作用的说明和随附的大小写敏感提示

如果启用了 预览更改，在聊天中运行 C# Script 时会打开 脚本预览 对话框，并排显示该脚本对所有模型元数据所做更改的差异，你可以在其中接受或还原这些更改。请参阅 带预览运行脚本。

“脚本预览 - 模型更改”对话框：左右并排显示更改前后的模型；其中 Internet Total Freight 度量值的格式字符串已更改，并新增了说明和显示文件夹，且每项更改都标注了对应的原始值

自定义指令

自定义指令 是一组指令集，用于在特定任务中引导 AI 助手。助手会收到所有可用指令及其 description 的列表，并且只加载与你请求相关的那些指令的全文，所以描述要尽量准确、具体。已加载的指令会在该对话的剩余过程中持续生效。

内置自定义指令

AI 助手包含以下自定义指令：

自定义指令 调用方式 涵盖内容
DAX 查询 /dax-querying 编写和执行 DAX 查询：列与度量值的限定引用、验证筛选器值、验证并更新查询
模型修改 /model-modification 用于创建或更改模型对象的 C# Script：TOMWrapper API 模式、执行顺序、幂等更新、命名规则
语义模型设计 /model-design 星型架构、关系与交叉筛选、日期表、度量值与计算列、计算组、命名
语义模型组织 /organize-model 审核并整理模型元数据：命名约定、表格组、显示文件夹、隐藏列、格式字符串、说明
语义模型大小优化 /optimize-model 减少模型内存占用和大小：VertiPaq 度量值、删除列、数据类型调优、结构调整、SKU 限制
宏 /宏 用于宏窗口的可复用 C# 宏：选择上下文、通用代码规则
DAX 用户自定义函数 /udf 编写 DAX UDF：语法、VAL/EXPR 参数模式、类型提示、命名空间、DaxLib
最佳实践分析器 /bpa 查看违规项，并使用 LINQ Dynamic 表达式编写自定义规则

在 工具 > 偏好 > AI 功能 > AI 助手 > 偏好 下选中 显示自定义指令指示器 后，每条回复上方的指示器会显示哪些指令影响了该回复。

调用自定义指令

输入 / 可浏览可用的自定义指令。在信息开头输入某条指令的 /id，即可加载该指令，而不受信息内容影响；例如，/dax-querying 会加载 DAX 查询指令。仅输入 /id 而不附带信息，会加载该指令，但不会发出请求。显式加载的指令会在后续整个对话中持续生效，就像助手自行加载的指令一样。

添加自己的自定义指令

将 .md 文件放到 %LocalAppData%\TabularEditor3\AI\CustomInstructions\ 中，即可创建自定义指令。该文件夹会在 AI 助手首次运行时创建，其中包含一个可供参考和复制的 example.md 文件。在 AI Assistant 工具栏上点击 Open Custom Instructions Folder 即可打开该文件夹。

用于定义指令元数据的 YAML frontmatter 是可选的：

---
id: my-custom-instruction
name: My Custom Instruction
description: A brief description shown in the autocomplete popup.
priority: 100
always_inject: false
hidden: false
---

Your instruction content goes here. This is the text that will be
injected into the AI's system prompt when the instruction is activated.
字段 必需 默认值 说明
id 否 不含 .md 的文件名 唯一标识符，也会作为 /id 用于显式调用
name 否 id 使用标题式大小写 自动完成中的显示名称
description 否 默认使用 name 说明该指令涵盖的内容以及适用时机
priority 否 100 当多个自定义指令同时生效时，数值越高越先注入
always_inject 否 false 如果为 true，则始终包含在系统提示词中。此类指令不会出现在 / 自动完成列表中
hidden 否 false 如果为 true，则不会在 /command 的自动补全中显示

具有与内置指令相同 id 的自定义指令会覆盖内置版本。

Tabular Editor 会按以下方式读取这些文件：

  • frontmatter 必须以文件第一行的 --- 开始，并以单独一行 --- 结束。如果不符合上述格式，或者 YAML 无法解析，则整个文件都会被视为指令内容，并应用上述所有默认值
  • 上表中未列出的键会被忽略。早期版本中仍包含 triggers: 部分的文件可按原样加载
  • 正文中出现的任何 {{version}} 都会被替换为 Tabular Editor AI 组件的版本号
  • 只会读取文件夹中直接包含的 .md 文件；不会搜索子文件夹

来自你所在组织的自定义说明

管理员可以通过 AiCustomInstructionsPath 策略 发布一个面向所有人的自定义指令文件夹，该文件夹也可以是只读网络共享。除内置指令外，这些指令也会为每位用户加载，其使用方式与其他指令相同：会出现在 / 自动完成中，可按说明选择，也可通过 /id 调用。

如果多个位置存在相同的 id，优先级如下：

  1. 你所在组织的文件夹
  2. 你自己的文件夹
  3. 内置指令

另一项策略 DisableUserCustomInstructions 会让 Tabular Editor 忽略你自己文件夹中的指令，并禁用 Open Custom Instructions Folder；内置指令和组织文件夹中的指令仍会加载。这两项策略都需要 Tabular Editor 3 企业版。

权限与同意

为每项资源设置访问级别，以控制 AI Assistant 可以访问哪些内容；MCP 服务器 也使用相同的设置。

资源 涵盖内容 级别 默认值
模型元数据 表、列和度量值的名称、表达式、描述等。“读取”权限还包括 VertiPaq分析器的统计信息 拒绝 / 读取 / 写入 读取
模型数据 模型中的数据值，例如 DAX 查询结果。需要实时连接 拒绝 / 读取 拒绝
Best Practice Analyzer 读取可列出规则并运行分析；写入可添加或修改规则 拒绝 / 读取 / 写入 读取
文档 你当前打开的文档：DAX 查询、C# Script 和 DAX 脚本。读取可访问其内容；创建或修改则需要写入权限 拒绝 / 读取 / 写入 写入
宏 你的宏库。读取可列出并读取宏；写入权限为未来的宏编辑工具预留 拒绝 / 读取 / 写入 写入

Write（在下拉列表中标为 Read/Write）也包含 Read 权限。

Note

授予 模型数据 权限会将模型中的数据值发送给你的 AI 提供商。

某些授权依赖于其他授权：

  • 要使用直接执行，必须具备 模型元数据 > 写入 权限；直接执行功能需要另行开启。
  • 运行 Best Practice Analyzer 除了需要 Best Practice Analyzer > 读取 外，还需要 模型元数据 > 读取。
  • 运行 DAX 查询除了需要 模型数据 > 读取 外，还需要 模型元数据 > 读取。查询可以通过 INFO 函数、DMV 以及结果中的列名来读取元数据。

设置权限授予

打开 工具 > 偏好 > AI 功能 > 权限。在这里，每个资源都有一个下拉菜单，可选择其可用级别。

AI 功能 > 权限偏好设置，每个资源一个下拉菜单，默认值

聊天没有单独的“询问”级别，当它需要某个被设为 拒绝 的资源时，会显示一张权限卡片。

Note

从 3.27.0 起，模型元数据、文档 和 宏 默认设置为“读取”或更高级别，聊天也不会再为它们弹出提示。默认情况下，只有 DAX 查询结果和对 Best Practice Analyzer 规则的编辑会显示卡片。将某个资源设为 拒绝，就能让它重新弹出提示。

Note

在企业版中，管理员可以通过策略限制这些权限的上限。参见 @policies。

聊天中的权限卡片

当助手需要的资源超出你当前授权的范围时，对话中会出现一张 需要权限 卡片。卡片会说明助手想做什么，例如“AI 想访问你的语义模型的元数据”，或者显示它建议运行的 DAX 查询。

聊天中的“需要权限”卡片，显示助手想要运行的 DAX 查询，并带有“允许”“在本次会话中允许”“对此模型允许”“始终允许”和“拒绝”按钮

按钮 作用
允许 仅适用于当前这一轮。在完成你的任务期间，助手可能会重复提出同样的请求，之后也不会记住任何内容
在本次会话中允许 在 Tabular Editor 重启前一直有效。该授权只保存在内存中，绝不会写入磁盘
仅对该模型允许 会记录到模型的用户选项 文件中，并在你下次打开此模型时生效。仅针对 模型元数据 和 模型数据 提供，且仅在已加载模型时可用
始终允许 在“权限”页中提高常设授权级别，对所有模型和所有会话生效
拒绝 拒绝此请求。助手会在没有该访问权限的情况下继续；下次需要该权限时，卡片会再次出现

始终允许 绝不会降低现有授权；如果某个资源当前是“写入”，即使你允许的是“读取”，它也会保持为“写入”。

在等待权限时停止当前轮次

在你回应 需要权限 卡片之前，本轮对话会暂停。停止 会在不作答的情况下结束本轮，移除卡片，并将该请求计为已拒绝。发送一条新信息以继续对话。

MCP 服务器与 AI 助手的区别

MCP 服务器使用相同的五种授权，但不会显示权限卡片：

  • 服务器启动时会读取这些授权，并持续生效直到服务器停止，因此更改后的授权只有在你重启服务器后才会生效
  • 只有全局授权会生效。通过 对此模型允许 或 本次会话允许 授予的权限仅对该聊天生效
  • 被拒绝的资源对应的工具不会出现在代理的工具列表中

撤销权限

要撤销某项资源的授权，就在 权限 页面将它重新设为 拒绝。之后，聊天在下次需要该资源时会显示一张权限卡片。

降低全局授权级别不会清除按模型授予的权限。要撤销按模型授予的权限，请删除该模型的 .tmuo 文件，或删除其中的 Permissions 项。参见 @user-options。

审计记录

在企业版中，包括 Consultancy 和 Trial 许可证，Tabular Editor 会将 AI Assistant 和 MCP 服务器 的活动写入本地日志。记录内容包括：

  • 请求了哪些权限，以及你如何回应
  • 运行了哪些工具，以及每个工具是成功、失败还是被阻止
  • 助手或 MCP 代理运行或提交运行的任何 C# Script 的完整文本，包括在运行时失败或被拒绝执行的脚本

你的提示词、助手的回复以及模型中的数据值都不会被记录。无法编译的脚本不会被保存；同样，助手写入文档供你自行运行的脚本文本也不会被保存。在 工具 > 偏好 > AI 功能 下点击 打开审计文件夹，即可打开日志文件夹。

如果没有企业版许可证，或许可证尚未激活，则不会记录任何内容，不会创建文件夹，也不会显示该按钮。关于每条记录包含的内容、文件存储位置以及重定向这些文件的策略，参见 @ai-audit-log。

偏好设置

在 工具 > 偏好 > AI 功能 > AI Assistant > 偏好 中配置 AI 助手的显示与行为选项。

聊天显示

偏好 默认值 说明
显示选择上下文指示器 关 在聊天中显示当前选定的模型对象
显示自定义指令指示器 关 在助手回复上方显示自定义指令标识
显示知识库搜索指示器 关 搜索知识库时显示进度

上下文压缩

偏好 默认值 说明
自动压缩 开 接近上下文限制时自动摘要较早的信息
自动压缩阈值 % 80 达到模型自身上下文窗口的这一百分比时，将触发自动压缩。此字段可接受 25 到 100 之间的值。低于 50 的值按 50 处理，高于 90 的值按 90 处理

C# Script

偏好 默认值 说明
允许 AI 助手直接运行 C# Script 关 允许助手自行运行 C# Script。关闭后，助手会打开每个脚本，由你来运行。只有在 权限 下将 模型元数据 设为 读取/写入 后，此功能才可用；如果启用了 DisableCSharpScripts 策略，则始终不可用。见 让助手更改你的模型
预览更改 开 在聊天中执行 AI 生成的 C# Script 时，显示“预览更改”对话框

启动时检查知识库更新 选项和 打开审计文件夹 按钮位于 AI 功能 页面中 AI Assistant 上方，这两项也适用于 MCP 服务器。见 @preferences。

AI Assistant 偏好页面：三个聊天显示指示器均未选中（默认），已选择“自动压缩”，阈值为 80，“允许 AI 助手直接运行 C# Script”未选中，并已选择“预览更改”

Token 使用量

每条发给 AI 助手的信息都会消耗输入 token。单条信息的 token 成本取决于其包含的上下文：

  • 系统提示词和自定义指令：会随每条信息一起发送；通常为 5,000 到 15,000 个 token，具体取决于启用了哪些自定义指令
  • 模型元数据：通过工具调用分阶段获取。助手会先获取一个轻量级概览（表和度量值名称、关系），然后按名称、描述或 DAX 表达式搜索相关对象，并且只在问题需要时才检索相关表或对象的完整信息。如果工具调用结果非常大，会被截断，并附带说明，指导助手如何获取剩余内容

Token 计数器

Token 计数器位于信息框上方的状态栏中，紧挨着当前模型指示器。进度条会以千 token 为单位显示“已用 / 总量”，并会随着上下文逐渐填满而呈现绿色、琥珀色或红色。数字前面的 ± 表示暂时还无法提供精确计数。

将鼠标悬停在计数器上可查看明细：

部分 涵盖内容
上一轮 最近一次交互的开销：新输入、从提供方的提示缓存中读取的令牌、写入缓存的令牌，以及输出
本次对话（计费） 同样的四项数字，累计整个对话中的每次请求，包括工具往返调用
上下文 当前位于上下文窗口中的令牌数，并与该窗口的实际大小对照

某一行可能会显示为：37,588 input + 131,744 cached · write 37,558 · output 2,866。对于不支持提示缓存的提供商，将省略缓存部分；当某个部分没有任何可报告的内容时，该部分也将被省略。

Tip

对比 上一轮 和 本次对话（计费），就能看出单个问题消耗了多少 token。在较长的对话中，本次对话（计费） 的数值很大，而 上一轮 的数值很小，这是正常现象。

上下文窗口

上下文使用进度条、自动压缩触发点以及单次回复的最大长度，都以所选模型的上下文窗口为准。例如，如果某个模型的窗口为一百万 token，就会以一百万 token 作为度量值基准进行衡量。如果无法得知模型的窗口大小（例如仅有 Azure OpenAI 或 Custom 的部署名称，或某台机器从未检索过模型目录），Tabular Editor 会按 200,000 个 token 计算。

减少 token 使用量

提问前，先在 TOM Explorer 中选择特定对象。这样一来，助手会将上下文范围限定为所选对象，而不会检索整个模型的元数据；这样最能减少 token 用量和 API 成本。

其他减少 token 使用量的方法：

  • 尽量围绕特定的表、度量值或列提问。像“为所有度量值设置显示文件夹”这样含糊的提示词，会让助手检索整个模型的元数据。像“为我当前选中的度量值设置显示文件夹”这样明确的提示词，会将上下文限制在当前选择范围内，并使用少得多的 token
  • 切换主题时就开始新对话，以免历史记录越积越长
  • 进行探索性提问时，使用更小或成本更低的模型

限制

  • 需要你自己的 API 密钥；不内置 API 密钥
  • 响应质量取决于所选的提供商和模型
  • 该 AI 助手不能替代你对 DAX 和语义模型设计基础的理解
  • 该 AI 助手无法访问外部文件或服务，也无法搜索网页
  • 该 AI 助手无法连接到外部 MCP 服务器来扩展自己的工具。若要在 Tabular Editor 3 中使用您自己的代理，请参阅 MCP 服务器
  • 该 AI 助手无法在聊天中切换到其他模型。在 Tabular Editor 用户界面中更改模型连接
  • 该 AI 助手无法管理偏好

禁用 AI 助手

AI 助手是一个可选组件，自 Tabular Editor 3.27.0 起默认随产品安装。再次运行 Tabular Editor 3 安装程序，然后选择 Modify，以在现有安装中包含或排除该组件。升级会保留现有选择；请参阅升级与 AI 功能组件。在便携版本中，从安装目录中删除 TabularEditor3.AI.dll 即可将其移除。

同一个组件还包含 MCP 服务器，因此排除该组件或删除 TabularEditor3.AI.dll 会同时移除两者。如果只想关闭聊天功能，保留该组件并设置 DisableAiChat 策略。

Note

无论是否安装该组件，系统管理员都可以通过 DisableAi 策略 关闭 Tabular Editor 3 中的所有 AI 功能，包括 MCP 服务器。 DisableMcpServer 仅关闭 MCP 服务器。参见 @policies。