Analiza datos con conversaciones

Acceso anticipado

Esta función está sujeta a las “Condiciones de la Oferta de la Fase Previa a la DG” en la sección Condiciones del Servicio Generales de las Condiciones Específicas 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 inscribirte en el acceso anticipado a las estadísticas de conversaciones, completa el formulario de solicitud. Para solicitar asistencia o enviar comentarios sobre esta función, envía un correo electrónico a [e-mail].

Usa este documento para aprender a crear, editar y borrar conversaciones en BigQuery. Las conversaciones son chats persistentes del usuario con un agente de datos o una fuente de datos. Los usuarios pueden hacer preguntas de varias partes a los agentes de datos que usan términos comunes, como "ventas" o "más populares", sin tener que especificar nombres de campos de tablas ni definir condiciones para filtrar los datos. La respuesta del chat que se le devuelve al usuario proporciona la respuesta a su pregunta como texto y código, y también genera gráficos cuando corresponde. La respuesta también incluye el razonamiento detrás 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. 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

Roles obligatorios

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

• Ver y crear conversaciones con cualquier agente de datos que se haya compartido contigo: Usuario del agente de análisis de datos de Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) a nivel del proyecto
• Crear una conversación directa: Usuario de chat sin estado de análisis de datos de Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser)

Además, cualquier usuario que cree una conversación debe tener los siguientes roles:

• Visualizador de datos de BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) en cualquier tabla que el agente de datos use como fuente de datos
• Si una tabla de la fuente de datos usa el control de acceso a nivel de columna, se requiere 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 la fuente de datos usa el control de acceso a nivel de las filas, se te debe otorgar la política de acceso a nivel del rol en esa tabla. Para obtener más información, consulta Crea o actualiza las políticas de acceso a nivel de las filas.
• Si una tabla de fuente de datos usa enmascaramiento de datos, Lector enmascarado (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) en la política de datos adecuada Para obtener más información, consulta Roles para consultar datos enmascarados.

Si un usuario de conversación no tiene los roles adecuados en las tablas de datos fuente que usa el agente de datos, se muestra el siguiente error cuando el usuario chatea con el agente de datos:

Schema_Resolution: Access Denied

Crea una conversación con un agente de datos

Sigue estos pasos para crear una conversación con un agente de datos. Debes crear un agente de datos antes de iniciar una conversación con uno.

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a la página Agentes

2. En la pestaña Conversaciones, en el panel Chatea con tus datos, haz clic en la tarjeta del agente de datos con el que deseas chatear. Se abrirá la página de conversación.

3. En el campo Haz una pregunta, escribe una pregunta que quieras que responda el agente de datos. También puedes hacer clic en una de las preguntas sugeridas por Gemini para comenzar.

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

   Para ver los pasos que siguió el agente de datos, haz clic en Ver pasos.

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

   

   En la pestaña Text, se describe el código generado, y en la pestaña Code, se proporciona el código generado:

   

   Si es adecuado para los datos, el agente de datos también proporciona gráficos, tablas y otras visualizaciones.

Cómo crear una conversación directa con una fuente de datos

Sigue estos pasos para crear una conversación directa con una fuente de datos:

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a la página 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, escribe una pregunta que quieras que responda 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 muestra los resultados.

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

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

   

   En la pestaña Text, se describe el código generado, y en la pestaña Code, se proporciona el código generado:

   

Cómo abrir una conversación existente

Sigue estos pasos para abrir una conversación:

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a la página Agentes

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

Cómo cambiar el nombre de una conversación

Sigue estos pasos para cambiar el nombre de una conversación:

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a la página Agentes

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

3. Haz clic en Ver acciones > Cambiar nombre.

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

5. Haga clic en Cambiar nombre.

Borrar una conversación

Sigue estos pasos para borrar una conversación:

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a la página Agentes

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

3. Haz clic en Ver acciones > Borrar.

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

Ubicaciones

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

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre el análisis conversacional en BigQuery.
• Obtén más información sobre la API de Conversational Analytics.
• Crea agentes de datos.