需通过api调用、中间服务或定制脚本集成deepseek模型：一、power bi用python脚本调用deepseek api；二、tableau prep结合wdc加载预处理结果；三、独立ai引擎生成html/pdf嵌入报表；四、tableau扩展实现点击图表触发分析；五、power automate+azure function中转调用。
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如果您希望将DeepSeek大语言模型的能力嵌入Power BI或Tableau环境，以实现AI驱动的数据分析报告自动生成，则需通过外部API调用、中间服务桥接或定制化脚本方式打通模型与可视化工具之间的数据流。以下是可行的集成路径：
一、通过Power BI Premium的Python/R脚本能力调用DeepSeek API
Power BI Desktop支持在“获取数据”阶段使用Python脚本，可借助requests库向DeepSeek部署的HTTP API端点发送结构化查询请求，并将返回的自然语言分析结果作为新表导入。该方法无需修改Power BI原生架构，适用于已部署DeepSeek推理服务（如vllm或FastAPI封装）的私有环境。
1、在Power BI Desktop中选择“获取数据”→“更多”→“Python脚本”，启用Python支持。
2、安装必要依赖：在本地Python环境中执行pip install requests pandas。
3、编写脚本：构造包含数据摘要、维度字段、分析目标的JSON载荷，POST至DeepSeek API地址。
4、解析响应体中的text字段，将其转换为Pandas DataFrame并加载进Power BI数据模型。
5、将生成的文本字段拖入卡片图或文本框控件，实现报告页内动态AI结论展示。
二、利用Tableau Prep与Web Data Connector构建DeepSeek分析流水线
Tableau Prep不支持直接执行LLM调用，但可通过Web Data Connector（WDC）加载经预处理的DeepSeek输出结果。该方案要求预先将原始数据上传至中间API服务，由该服务完成数据采样、统计摘要生成及DeepSeek提示工程后，返回结构化JSON供WDC拉取。
1、在Tableau Server或Tableau Cloud中注册自定义WDC URL，指向托管DeepSeek响应的REST接口。
2、在WDC配置中设置请求头Authorization字段，填入DeepSeek API密钥。
3、定义参数映射：将Tableau Prep中选定的数据字段名作为query参数传入WDC URL。
4、在WDC JavaScript代码中调用fetch()发起GET请求，提取response.json()中的analysis_summary字段。
5、将返回的每条分析结论映射为新行，字段包括timestamp、metric_name、insight_text、confidence_score。
三、部署独立AI报告引擎，输出HTML/PDF并嵌入Power BI报表页
绕过BI工具内置计算限制，构建独立Flask/FastAPI服务，接收Power BI导出的.pbix元数据或CSV快照，调用DeepSeek生成完整分析段落与图表建议，最终渲染为HTML片段或PDF文件，再通过Power BI的“Web内容”视觉对象嵌入报表页。
1、从Power BI服务导出当前报表所依赖的数据集为CSV，保存至共享网络路径或Azure Blob Storage。
2、启动AI报告引擎服务，监听指定存储位置的新增文件事件。
3、服务读取CSV后执行数据探查：计算缺失率、分布偏态、关键指标同比环比值。
4、将探查结果格式化为系统提示词，拼接用户自定义指令（如“请用中文撰写一段不超过200字的趋势归因分析”），提交至DeepSeek模型。
5、将模型输出的Markdown文本交由WeasyPrint转换为PDF，或使用Jinja2模板生成带CSS样式的HTML。
四、在Tableau仪表板中嵌入DeepSeek增强型注释组件
Tableau允许通过Extension API加载第三方JavaScript组件，可开发一个轻量级扩展，当用户点击某个图表区域时，自动提取该视图的底层数据聚合结果（如SUM(Sales)、AVG(Profit Ratio)），构造上下文提示并调用DeepSeek API，将返回的解释性文字实时显示为浮动注释框。
1、在Tableau Desktop中打开扩展管理器，添加新扩展并指定manifest.json路径。
2、manifest.json中声明所需权限：data-access、storage-access、http-request。
3、在扩展主JS文件中监听mark-select事件，调用tableau.extensions.dashboardContent.getUnderlyingDataAsync()获取选中数据。
4、对返回的UnderlyingTable对象执行getRowsAsync()，提取前100行数值型字段均值与极差。
5、将统计特征与当前图表标题组合成prompt，POST至DeepSeek API，将response.text插入document.getElementById("insight-panel").innerText。
五、使用Power Automate+Azure Function中转调用DeepSeek模型
Power BI无法直接发起HTTPS请求，但可通过Power Automate流程触发Azure Function，由Function完成DeepSeek API调用并将结果写回Power BI数据流（Dataflow Gen2）。该路径适用于企业级权限管控场景，所有密钥与模型访问均隔离于Power BI客户端之外。
1、在Power BI服务中创建空数据流Gen2，设置其刷新频率为手动触发。
2、在Power Automate中新建云流，触发条件设为“当Power BI数据流刷新失败时”或“手动按钮”。
3、添加“Azure Function”操作，输入函数URL与认证密钥，载荷包含数据流ID与最新刷新时间戳。
4、Azure Function接收请求后，从Linked Service连接Power BI REST API下载对应数据流的CSV快照。
5、函数调用DeepSeek API，将CSV头部字段名与首行样本值组成prompt，提取response中带【核心发现】标签的段落，更新至数据流的新列“AI_Insight”。
