Analiza datos con conversaciones

Versión preliminar

Esta función está con sujeción a las "Condiciones de las Ofertas de la Fase Previa a la DG" de la sección Términos Generales del Servicio de los Términos Específicos del Servicio. Las funciones de la fase previa a la DG están disponibles sin modificaciones y pueden tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Nota: Para proporcionar comentarios o solicitar asistencia para esta función, envía un correo electrónico a [e-mail].

En este documento, se describe cómo crear, editar y borrar conversaciones en BigQuery. Las conversaciones son chats persistentes con un agente de datos o fuentes de datos, como tablas o vistas, que selecciones.

Puedes hacerles a los agentes de datos preguntas de varias partes que usen términos comunes, por ejemplo, "ventas" o "más populares", sin especificar nombres de campos de tablas ni definir condiciones para filtrar los datos. La respuesta del chat proporciona la respuesta a tu pregunta como texto y código, y genera imágenes y gráficos cuando corresponde. La respuesta incluye la explicación de los resultados.

Puedes crear una conversación con un agente de datos o una conversación directa con una o más tablas. Cuando creas una conversación directa, la API de Conversational Analytics interpreta tu pregunta sin el contexto ni las instrucciones de procesamiento que ofrece un agente de datos.

Antes de comenzar

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

Roles obligatorios

Para crear conversaciones, debes tener uno de los siguientes roles de IAM de la API de Conversational Analytics:

• Para ver y crear conversaciones con cualquier agente de datos que se haya compartido contigo, debes tener el rol de usuario del agente de datos de Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) y el rol de usuario de Gemini para Google Cloud (roles/cloudaicompanion.user) a nivel del proyecto.
• Para crear una conversación directa, debes tener el rol de usuario de chat sin estado de Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser).

Además, en las siguientes situaciones, debes tener los siguientes roles:

• Si un agente de datos usa una tabla de datos como fuente de conocimiento, debes tener el rol de visualizador de datos de BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) en esa tabla.
• Si una tabla de datos usa el control de acceso a nivel de columna, necesitas el rol de Lector detallado (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) en la etiqueta de política adecuada. Para obtener más información, consulta Roles usados con el control de acceso a nivel de columna.
• Si una tabla de datos usa el control de acceso a nivel de las filas, debes tener la política de acceso a nivel del rol en esa tabla. Para obtener más información, consulta Crea o actualiza políticas de acceso a nivel de la fila.
• Si una tabla de datos usa enmascaramiento de datos, necesitas el rol de Lector enmascarado (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) en la política de datos correspondiente. Para obtener más información, consulta Roles para consultar datos enmascarados.

Si no tienes los roles adecuados en las tablas de datos fuente que usa el agente de datos, el sistema mostrará el siguiente error cuando chatees con el agente de datos:

Schema_Resolution: Access Denied

Prácticas recomendadas

Cuando usas el análisis conversacional, las consultas se ejecutan automáticamente para responder tus preguntas. Es posible que se generen cargos imprevistos en los siguientes casos:

• Si tus tablas son grandes
• Si las consultas usan combinaciones de datos
• Si las búsquedas realizan muchas llamadas a funciones de IA

Para evitar este problema, ten en cuenta el tamaño cuando selecciones fuentes de conocimiento y, cuando mantengas conversaciones, considera usar combinaciones.

Crear conversaciones

Puedes crear conversaciones persistentes con un agente o con una fuente de datos en la consola de Google Cloud BigQuery de las siguientes maneras:

• En la pestaña Catálogo de agentes de la página Agentes
• Cuando ves una tabla o los resultados de una consulta
• Cuando el sistema usa automáticamente la fuente de datos que seleccionas para la conversación. Esta práctica es útil para preguntas rápidas y puntuales sobre una tabla específica.

Crea una conversación con un agente de datos

Para crear una conversación con un agente de datos, primero debes crear un agente de datos y publicarlo. También puedes iniciar una conversación con los agentes que otras personas compartan contigo.

Para crear una conversación con un agente de datos en la consola de Google Cloud , selecciona una de las siguientes opciones:

Página de agentes

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a Agentes

2. Selecciona la pestaña Catálogo de agentes.

3. En la sección Mis agentes o Compartido por otras personas de tu organización, haz clic en la tarjeta del agente con el que quieres chatear.

4. Haz clic en Iniciar una conversación. Se abrirá un panel de chat nuevo.

5. En el campo Haz una pregunta, ingresa una pregunta para el agente de datos. Por ejemplo, "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales el último trimestre?" o "Muéstrame los 5 usuarios principales según el tiempo de sesión". También puedes hacer clic en una de las preguntas sugeridas por Gemini para comenzar.

   El agente de datos responde indicando la acción que realizará para abordar tu pregunta y, luego, muestra los resultados.

   Para ver cada paso que siguió el agente de datos para responder tu pregunta, haz clic en Mostrar razonamiento y consulta cada mensaje del proceso de razonamiento del agente.

   

   Para ver información sobre cómo se calcularon los resultados, haz clic en ¿Cómo se calculó?

   La sección Resumen ahora incluye una consulta generada seguida del resultado de la consulta. De manera opcional, puedes abrir el código en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, el agente de datos proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

   Para ver tu historial de chat, consulta la lista de Administración de conversaciones.

   Para ver la información del agente, consulta el panel Detalles del agente. En este panel, se incluye una descripción del agente y sus fuentes de conocimiento.

Editor de BigQuery

1. Cuando trabajes con una tabla o ejecutes una consulta, haz clic en el botón Crear conversación en la barra de menú para crear una conversación nueva.

2. En el campo Haz una pregunta, ingresa una pregunta para el agente de datos. Por ejemplo, "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales el último trimestre?" o "Muéstrame los 5 usuarios principales según el tiempo de sesión". También puedes hacer clic en una de las preguntas sugeridas por Gemini para comenzar.

   El agente de datos responde indicando la acción que realizará para abordar tu pregunta y, luego, muestra los resultados.

   Para ver cada paso que siguió el agente de datos para responder tu pregunta, haz clic en Mostrar razonamiento y consulta cada mensaje del proceso de razonamiento del agente.

   

   Para ver información sobre cómo se calcularon los resultados, haz clic en ¿Cómo se calculó?

   La sección Resumen ahora incluye una consulta generada seguida del resultado de la consulta. De manera opcional, puedes abrir el código en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, el agente de datos proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

   Para ver tu historial de chat, consulta la lista de Administración de conversaciones.

   Para ver la información del agente, consulta el panel Detalles del agente. En este panel, se incluye una descripción del agente y sus fuentes de conocimiento.

Cómo crear una conversación directa con una fuente de datos

Para crear una conversación con una fuente de datos en la consola de Google Cloud , selecciona una de las siguientes opciones:

Página de agentes

Para crear una conversación directa con una fuente de datos desde la página Agentes, sigue estos pasos:

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a Agentes

2. En la pestaña Conversaciones, en el panel Chatea con tus datos, haz clic en Fuentes de datos.

3. Selecciona una o más tablas y haz clic en Crear conversación.

4. En el campo Haz una pregunta, ingresa una pregunta para el agente de datos. También puedes hacer clic en una de las preguntas sugeridas por Gemini para comenzar.

   La API de Conversational Analytics procesa tu pregunta y devuelve los resultados.

   Para ver los pasos que siguió la API de Conversational Analytics, haz clic en Mostrar explicación para ver cada mensaje en el proceso de explicación de la API.

   

   Para ver información sobre cómo se calcularon los resultados, haz clic en ¿Cómo se calculó?

   La sección Resumen ahora incluye una consulta generada seguida del resultado de la consulta. De manera opcional, puedes abrir la consulta en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, la respuesta proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

Editor de BigQuery

1. Cuando trabajes con una tabla o ejecutes una consulta, haz clic en el botón Crear conversación en la barra de menú para crear una conversación nueva.

2. En el campo Haz una pregunta, ingresa una pregunta para el agente de datos. También puedes hacer clic en una de las preguntas sugeridas por Gemini para comenzar.

   La API de Conversational Analytics procesa tu pregunta y devuelve los resultados.

   Para ver los pasos que siguió la API de Conversational Analytics, haz clic en Mostrar explicación.

   Para ver cada paso que siguió el agente de datos para responder tu pregunta, haz clic en Mostrar razonamiento. En la lista, puedes ver cada mensaje en el proceso de razonamiento del agente.

   

   Para ver información sobre cómo se calcularon los resultados, haz clic en ¿Cómo se calculó?

   La sección Resumen ahora incluye la búsqueda generada seguida del resultado de la búsqueda. De manera opcional, puedes abrir la consulta en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, la respuesta proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

Cómo crear un agente de datos a partir de una conversación

1. En el panel Datos de una conversación, en la sección Acciones rápidas, haz clic en Crear agente.
2. Sigue los pasos para crear un agente.

Administra conversaciones

Puedes abrir, cambiar el nombre o borrar una conversación en la página Agentes, y administrar conversaciones en el Explorador de BigQuery Studio.

Cómo abrir una conversación existente

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Agents de BigQuery.

   Ir a Agentes

2. En la pestaña Conversaciones, en la lista de conversaciones, haz clic en la conversación que quieras abrir.

Cómo cambiar el nombre de una conversación

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Agents de BigQuery.

   Ir a Agentes

2. En la pestaña Conversaciones, en la lista de conversaciones, haz clic en la conversación a la que quieres cambiarle el nombre.

3. Haz clic en Ver acciones > Cambiar nombre.

4. En el diálogo Cambiar el nombre de la conversación, ingresa un nuevo nombre para la conversación en el campo Nombre de la conversación.

5. Haga clic en Cambiar nombre.

Borrar una conversación

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Agents de BigQuery.

   Ir a Agentes

2. En la pestaña Conversaciones, en la lista de conversaciones, haz clic en la conversación que deseas borrar.

3. Haz clic en Ver acciones > Borrar.

4. En el cuadro de diálogo ¿Borrar la conversación?, haz clic en Borrar.

Administra conversaciones con el Explorador de BigQuery Studio

Administra conversaciones con el Explorador de BigQuery Studio. Esta lista de conversaciones proporciona un lugar central para buscar, abrir o crear conversaciones. También puedes copiar el ID de la conversación o actualizar la lista de conversaciones.

Para administrar tus conversaciones, sigue estos pasos:

1. Ve a la página del Explorador de BigQuery Studio.

   Ir al Explorador

2. En el panel Explorador, expande el nombre de un proyecto.

3. Haz clic en Conversaciones.

   1. Para filtrar la lista de conversaciones, ingresa el nombre o el valor de una propiedad en el campo de filtro.
   2. Para abrir una conversación, haz clic en Ver acciones > Abrir.
   3. Para copiar un ID de conversación, haz clic en Ver acciones > Copiar ID.
   4. Para crear una conversación, haz clic en Crear conversación en la barra de menú.
   5. Para actualizar la lista, haz clic en Actualizar en la barra de menú.

Ubicaciones

El análisis conversacional funciona a nivel global, por lo que no puedes elegir qué región usar.

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre Conversational Analytics en BigQuery.
• Obtén información sobre la API de Conversational Analytics.
• Crear agentes de datos