Daten mit Unterhaltungen analysieren

Early Access

Diese Funktion unterliegt den „Pre-GA-Angebotsbedingungen“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Funktionen sind „wie gesehen“ verfügbar und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

Hinweis :Wenn Sie sich für den Vorabzugriff auf Conversational Analytics anmelden möchten, füllen Sie das Antragsformular aus. Wenn Sie Support anfordern oder Feedback zu diesem Feature geben möchten, senden Sie eine E-Mail an [e-mail].

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie Unterhaltungen in BigQuery erstellen, bearbeiten und löschen. Unterhaltungen sind gespeicherte Nutzerchats mit einem KI-Datenagenten oder einer Datenquelle. Nutzer können Daten-Agents mehrteilige Fragen mit gängigen Begriffen wie „Umsatz“ oder „beliebteste“ stellen, ohne Tabellenfeldnamen angeben oder Bedingungen zum Filtern der Daten definieren zu müssen. Die Chatantwort, die an den Nutzer zurückgegeben wird, enthält die Antwort auf die Frage des Nutzers in Form von Text und Code und generiert bei Bedarf auch Diagramme. Die Antwort enthält auch 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. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

3. Enable the BigQuery, Gemini Data Analytics, and Gemini for Google Cloud API 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:

• Sie können sich Unterhaltungen mit allen Daten-Agents ansehen und neue Unterhaltungen erstellen, die für Sie freigegeben wurden: „Gemini Data Analytics Data Agent User“ (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) auf Projektebene.
• Direkte Unterhaltung erstellen: Gemini Data Analytics Stateless Chat User (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser)

Außerdem muss jeder Nutzer, der eine Unterhaltung erstellt, die folgenden Rollen haben:

• BigQuery-Datenbetrachter (roles/bigquery.dataViewer) für alle Tabellen, die der KI-Datenagent als Datenquelle verwendet.
• Wenn in einer Datenquellentabelle die Zugriffssteuerung auf Spaltenebene verwendet wird, ist die Rolle „Detaillierter Lesezugriff“ (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) für das entsprechende Richtlinien-Tag erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Zugriffssteuerung auf Spaltenebene verwendete Rollen.
• Wenn für eine Datenquellentabelle die Zugriffssteuerung auf Zeilenebene verwendet wird, muss Ihnen die Zugriffsrichtlinie auf Rollenebene für diese Tabelle zugewiesen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriffsrichtlinien auf Zeilenebene erstellen oder aktualisieren.
• Wenn in einer Datenquellentabelle Datenmaskierung verwendet wird, müssen Sie die Rolle „Maskierter Leser“ (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) für die entsprechende Datenrichtlinie zuweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Rollen zum Abfragen maskierter Daten.

Wenn ein Nutzer in einer Unterhaltung nicht die entsprechenden Rollen für die Quelldatentabellen hat, die vom KI-Datenagenten verwendet werden, wird beim Chatten mit dem KI-Datenagenten der folgende Fehler zurückgegeben:

Schema_Resolution: Access Denied

Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten erstellen

So erstellen Sie eine Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten: Sie müssen einen Daten-Agent erstellen, bevor Sie eine Unterhaltung mit ihm beginnen können.

1. Rufen Sie die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zur Seite „Agents“

2. Klicken Sie auf dem Tab Unterhaltungen im Bereich Mit Ihren Daten chatten auf die Agent-Karte des Daten-Agents, mit dem Sie chatten möchten. Die Seite mit der Unterhaltung wird geöffnet.

3. Geben Sie im Feld Frage stellen eine Frage ein, die der Daten-Agent beantworten soll. Sie können auch auf eine der von Gemini vorgeschlagenen Fragen klicken, um zu beginnen.

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

   Wenn Sie die Schritte sehen möchten, die der Daten-Agent ausgeführt hat, klicken Sie auf Schritte ansehen.

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

   

   Auf dem Tab Text wird der generierte Code beschrieben und auf dem Tab Code wird der generierte Code bereitgestellt:

   

   Falls für die Daten geeignet, stellt der Daten-Agent auch Diagramme, Tabellen und andere Visualisierungen bereit.

Direkte Unterhaltung mit einer Datenquelle erstellen

So erstellen Sie eine direkte Unterhaltung mit einer Datenquelle:

1. Rufen Sie die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zur Seite „Agents“

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 ein, die der Daten-Agent beantworten soll. 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 Schritte ansehen.

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

   

   Auf dem Tab Text wird der generierte Code beschrieben und auf dem Tab Code wird der generierte Code bereitgestellt:

   

Vorhandene Unterhaltung öffnen

So öffnen Sie eine Unterhaltung:

1. Rufen Sie die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zur Seite „Agents“

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

Unterhaltung umbenennen

So benennen Sie eine Unterhaltung um:

1. Rufen Sie die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zur Seite „Agents“

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

So löschen Sie eine Unterhaltung:

1. Rufen Sie die BigQuery-Seite Agents auf.

   Zur Seite „Agents“

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

3. Klicken Sie auf  Aktionen ansehen > Löschen.

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

Standorte

Da die konversationelle Analyse global funktioniert, können Sie nicht auswählen, welche Region verwendet werden soll.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen
• Weitere Informationen zur Conversational Analytics API
• KI-Datenagenten erstellen