Daten mit Unterhaltungen analysieren

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den Bedingungen für Pre‑GA-Angebote im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

Hinweis: Wenn Sie Feedback geben oder Support für dieses Feature anfordern möchten, senden Sie eine E‑Mail an [e-mail].

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Unterhaltungen in BigQuery erstellen, bearbeiten und löschen. Konversationen sind gespeicherte Chats mit einem Daten-Agenten oder Datenquellen wie Tabellen oder Ansichten, die Sie auswählen.

Sie können Daten-Agents mehrteilige Fragen mit gängigen Begriffen stellen, z. B. „Umsatz“ oder „beliebteste“, ohne Tabellenfeldnamen anzugeben oder Bedingungen zum Filtern der Daten zu definieren. Die Chatantwort enthält die Antwort auf Ihre Frage in Form von Text und Code und generiert bei Bedarf Bilder und Diagramme. Die Antwort enthält die Begründung für die Ergebnisse.

Sie können eine Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten oder eine direkte Unterhaltung mit einer oder mehreren Tabellen erstellen. Wenn Sie eine direkte Unterhaltung erstellen, interpretiert die Conversational Analytics API Ihre Frage ohne den Kontext und die Verarbeitungsanweisungen eines KI-Datenagenten.

Hinweise

1. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

2. Enable the BigQuery, Gemini Data Analytics, and Gemini for Google Cloud APIs.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the APIs

Erforderliche Rollen

Wenn Sie Unterhaltungen erstellen möchten, benötigen Sie eine der folgenden IAM-Rollen für die Conversational Analytics API:

• Wenn Sie Unterhaltungen mit einem beliebigen Data Agent ansehen und erstellen möchten, der mit Ihnen geteilt wurde, benötigen Sie die Rolle „Gemini Data Analytics Data Agent User“ (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) und die Rolle „Gemini for Google Cloud User“ (roles/cloudaicompanion.user) auf Projektebene.
• Sie benötigen die Rolle „Gemini Data Analytics Stateless Chat User“ (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser), um eine direkte Unterhaltung zu erstellen.

Außerdem benötigen Sie in den folgenden Situationen die folgenden Rollen:

• Wenn ein Daten-Agent eine Datentabelle als Wissensquelle verwendet, benötigen Sie die Rolle „BigQuery-Datenbetrachter“ (roles/bigquery.dataViewer) für diese Tabelle.
• Wenn für eine Datentabelle die Zugriffssteuerung auf Spaltenebene verwendet wird, benötigen Sie die Rolle „Detaillierter Lesezugriff“ (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) für das entsprechende Richtlinien-Tag. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Zugriffssteuerung auf Spaltenebene verwendete Rollen.
• Wenn für eine Datentabelle die Zugriffssteuerung auf Zeilenebene verwendet wird, müssen Sie die Zugriffsrichtlinie auf Rollenebene für diese Tabelle haben. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriffsrichtlinien auf Zeilenebene erstellen oder aktualisieren.
• Wenn in einer Datentabelle Datenmaskierung verwendet wird, benötigen Sie die Rolle „Maskierter Leser“ (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) für die entsprechende Datenrichtlinie. Weitere Informationen finden Sie unter Rollen zum Abfragen maskierter Daten.

Wenn Sie nicht die entsprechenden Rollen für die Quelldatentabellen haben, die vom KI-Datenagenten verwendet werden, gibt das System beim Chatten mit dem KI-Datenagenten den folgenden Fehler zurück:

Schema_Resolution: Access Denied

Best Practices

Wenn Sie Conversational Analytics verwenden, werden automatisch Abfragen ausgeführt, um Ihre Fragen zu beantworten. In den folgenden Fällen können unerwartete Gebühren anfallen:

• Wenn Ihre Tabellen groß sind
• Wenn in den Abfragen Daten zusammengeführt werden
• Wenn die Abfragen viele Aufrufe von KI-Funktionen enthalten

Um dieses Problem zu vermeiden, sollten Sie bei der Auswahl von Wissensquellen die Größe berücksichtigen und bei Unterhaltungen Joins verwenden.

Unterhaltungen erstellen

Sie können persistente Unterhaltungen mit einem Agent oder einer Datenquelle in der Google Cloud -Konsole für BigQuery auf folgende Weise erstellen:

• Über den Tab KI-Agentenkatalog auf der Seite KI-Agenten.
• Wenn Sie eine Tabelle oder Abfrageergebnisse ansehen.
• Wenn das System automatisch die Datenquelle verwendet, die Sie für die Unterhaltung auswählen. Diese Methode ist nützlich für schnelle, einmalige Fragen zu einer bestimmten Tabelle.

Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten erstellen

Wenn Sie eine Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten erstellen möchten, müssen Sie zuerst einen KI-Datenagenten erstellen und veröffentlichen. Sie können auch eine Unterhaltung mit KI-Agenten starten, die andere mit Ihnen teilen.

Wenn Sie eine Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten in der Google Cloud -Konsole erstellen möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Seite „KI-Agenten“

1. Rufen Sie die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zu „KI-Agenten“

2. Wählen Sie den Tab KI-Agent-Katalog aus.

3. Klicken Sie entweder im Bereich Meine KI-Agenten oder Von anderen in Ihrer Organisation geteilt auf die Agent-Karte des Agents, mit dem Sie chatten möchten.

4. Klicken Sie auf Unterhaltung beginnen. Ein neues Chatfeld wird geöffnet.

5. Geben Sie im Feld Frage stellen eine Frage für den Daten-Agent ein. Beispiele: „Wie hoch war unser Gesamtumsatz im letzten Quartal?“ oder „Zeige mir die fünf Nutzer mit der längsten Sitzungsdauer.“ Sie können auch auf eine der von Gemini vorgeschlagenen Fragen klicken, um zu beginnen.

   Der Daten-Agent antwortet, indem er die Maßnahmen angibt, die er ergreift, um Ihre Frage zu beantworten, und gibt dann die Ergebnisse zurück.

   Wenn Sie sehen möchten, welche Schritte der Daten-Agent unternommen hat, um die Antwort auf Ihre Frage zu liefern, klicken Sie auf Begründung anzeigen, um jede Nachricht im Begründungsprozess des Agents aufzurufen.

   

   Wenn Sie Informationen dazu sehen möchten, wie die Ergebnisse berechnet wurden, klicken Sie auf  Wie wurde das berechnet?.

   Der Abschnitt Zusammenfassung enthält jetzt eine generierte Abfrage, gefolgt vom Abfrageergebnis. Optional können Sie den Code im Abfrageeditor öffnen.

   

   Wenn es für die Daten angemessen ist, stellt der Daten-Agent Bilder, Diagramme, Tabellen und andere Visualisierungen bereit.

   Ihren Chatverlauf finden Sie in der Liste Unterhaltungsverwaltung.

   Informationen zum Agent finden Sie im Bereich Agent Details (Agent-Details). Dieses Feld enthält eine Beschreibung des Agents und seiner Wissensquellen.

BigQuery-Editor

1. Wenn Sie mit einer Tabelle arbeiten oder eine Abfrage ausführen, klicken Sie in der Menüleiste auf die Schaltfläche Unterhaltung erstellen, um eine neue Unterhaltung zu erstellen.

2. Geben Sie im Feld Frage stellen eine Frage für den Daten-Agent ein. Beispiele: „Wie hoch war unser Gesamtumsatz im letzten Quartal?“ oder „Zeige mir die fünf Nutzer mit der längsten Sitzungsdauer.“ Sie können auch auf eine der von Gemini vorgeschlagenen Fragen klicken, um zu beginnen.

   Der Daten-Agent antwortet, indem er die Maßnahmen angibt, die er ergreift, um Ihre Frage zu beantworten, und gibt dann die Ergebnisse zurück.

   Wenn Sie sehen möchten, welche Schritte der Daten-Agent unternommen hat, um die Antwort auf Ihre Frage zu liefern, klicken Sie auf Begründung anzeigen, um jede Nachricht im Begründungsprozess des Agents aufzurufen.

   

   Wenn Sie Informationen dazu sehen möchten, wie die Ergebnisse berechnet wurden, klicken Sie auf  Wie wurde das berechnet?.

   Der Abschnitt Zusammenfassung enthält jetzt eine generierte Abfrage, gefolgt vom Abfrageergebnis. Optional können Sie den Code im Abfrageeditor öffnen.

   

   Wenn es für die Daten angemessen ist, stellt der Daten-Agent Bilder, Diagramme, Tabellen und andere Visualisierungen bereit.

   Ihren Chatverlauf finden Sie in der Liste Unterhaltungsverwaltung.

   Informationen zum Agent finden Sie im Bereich Agent Details (Agent-Details). Dieses Feld enthält eine Beschreibung des Agents und seiner Wissensquellen.

Direkte Unterhaltung mit einer Datenquelle erstellen

Wenn Sie eine Konversation mit einer Datenquelle in der Google Cloud Konsole erstellen möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Seite „KI-Agenten“

So erstellen Sie eine direkte Unterhaltung mit einer Datenquelle über die Seite Agents:

1. Rufen Sie die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zu „KI-Agenten“

2. Klicken Sie auf dem Tab Unterhaltungen im Bereich Chatten Sie mit Ihren Daten auf Datenquellen.

3. Wählen Sie eine oder mehrere Tabellen aus und klicken Sie auf Unterhaltung erstellen.

4. Geben Sie im Feld Frage stellen eine Frage für den Daten-Agent ein. Sie können auch auf eine der von Gemini vorgeschlagenen Fragen klicken, um zu beginnen.

   Die Conversational Analytics API verarbeitet Ihre Frage und gibt die Ergebnisse zurück.

   Wenn Sie die Schritte sehen möchten, die die Conversational Analytics API ausgeführt hat, klicken Sie auf Begründung anzeigen, um jede Nachricht im Begründungsprozess der API aufzurufen.

   

   Wenn Sie Informationen dazu sehen möchten, wie die Ergebnisse berechnet wurden, klicken Sie auf  Wie wurde das berechnet?.

   Der Abschnitt Zusammenfassung enthält jetzt eine generierte Abfrage, gefolgt vom Abfrageergebnis. Optional können Sie die Abfrage im Abfrageeditor öffnen.

   

   Wenn es für die Daten angemessen ist, enthält die Antwort Bilder, Diagramme, Tabellen und andere Visualisierungen.

BigQuery-Editor

1. Wenn Sie mit einer Tabelle arbeiten oder eine Abfrage ausführen, klicken Sie in der Menüleiste auf die Schaltfläche Unterhaltung erstellen, um eine neue Unterhaltung zu erstellen.

2. Geben Sie im Feld Frage stellen eine Frage für den Daten-Agent ein. Sie können auch auf eine der von Gemini vorgeschlagenen Fragen klicken, um zu beginnen.

   Die Conversational Analytics API verarbeitet Ihre Frage und gibt die Ergebnisse zurück.

   Wenn Sie die Schritte sehen möchten, die die Conversational Analytics API ausgeführt hat, klicken Sie auf Begründung anzeigen.

   Wenn Sie sehen möchten, welche Schritte der Daten-Agent ausgeführt hat, um die Antwort auf Ihre Frage zu liefern, klicken Sie auf Begründung anzeigen. In der Liste können Sie jede Nachricht im Begründungsprozess des Agents ansehen.

   

   Wenn Sie Informationen dazu sehen möchten, wie die Ergebnisse berechnet wurden, klicken Sie auf  Wie wurde das berechnet?.

   Der Abschnitt Zusammenfassung enthält jetzt die generierte Abfrage gefolgt vom Abfrageergebnis. Optional können Sie die Abfrage im Abfrageeditor öffnen.

   

   Wenn es für die Daten angemessen ist, enthält die Antwort Bilder, Diagramme, Tabellen und andere Visualisierungen.

KI-Datenagenten aus einer Unterhaltung erstellen

1. Klicken Sie in einer Unterhaltung im Bereich Daten im Abschnitt Schnellaktionen auf Agent erstellen.
2. KI-Agent erstellen

Unterhaltungen verwalten

Sie können eine Unterhaltung auf der Seite KI-Agenten öffnen, umbenennen oder löschen und Unterhaltungen im BigQuery Studio Explorer verwalten.

Vorhandene Unterhaltung öffnen

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zu „KI-Agenten“

2. Klicken Sie auf dem Tab Unterhaltungen in der Liste der Unterhaltungen auf die Unterhaltung, die Sie öffnen möchten.

Unterhaltung umbenennen

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zu „KI-Agenten“

2. Klicken Sie auf dem Tab Unterhaltungen in der Liste der Unterhaltungen auf die Unterhaltung, deren Namen Sie ändern möchten.

3. Klicken Sie auf  Aktionen ansehen > Umbenennen.

4. Geben Sie im Dialogfeld Unterhaltung umbenennen im Feld Name der Unterhaltung einen neuen Namen für die Unterhaltung ein.

5. Klicken Sie auf Umbenennen.

Unterhaltungen löschen

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zu „KI-Agenten“

2. Klicken Sie auf dem Tab Unterhaltungen in der Liste der Unterhaltungen auf die Unterhaltung, die Sie löschen möchten.

3. Klicken Sie auf  Aktionen ansehen > Löschen.

4. Klicken Sie im Dialogfeld Unterhaltung löschen? auf Löschen.

Unterhaltungen mit BigQuery Studio Explorer verwalten

Unterhaltungen mit BigQuery Studio Explorer verwalten In dieser Unterhaltungsliste können Sie zentral nach Unterhaltungen suchen, sie öffnen oder erstellen. Sie können auch die Unterhaltungs-ID kopieren oder die Unterhaltungsliste aktualisieren.

So verwalten Sie Ihre Unterhaltungen:

1. Rufen Sie die Seite „BigQuery Studio Explorer“ auf.

   Zum Explorer

2. Maximieren Sie im Bereich Explorer einen Projektnamen.

3. Klicken Sie auf Unterhaltungen.

   1. Wenn Sie die Unterhaltungsliste filtern möchten, geben Sie einen Namen oder Wert für das Attribut in das Filterfeld ein.
   2. Klicken Sie zum Öffnen einer Unterhaltung auf  Aktionen ansehen > Öffnen.
   3. Wenn Sie eine Unterhaltungs-ID kopieren möchten, klicken Sie auf  Aktionen ansehen > ID kopieren.
   4. Klicken Sie in der Menüleiste auf Unterhaltung erstellen, um eine Unterhaltung zu erstellen.
   5. Klicken Sie in der Menüleiste auf Aktualisieren, um die Liste zu aktualisieren.

Standorte

Die Funktion für konversationelle Analysen ist global verfügbar. Sie können nicht auswählen, welche Region verwendet werden soll.

Nächste Schritte

• Konversationelle Analyse in BigQuery
• Weitere Informationen zur Conversational Analytics API
• Daten-Agents erstellen