Analyser des données avec des conversations

Accès anticipé

Cette fonctionnalité est soumise(s) aux "Conditions des offres de pré-DG" de la section "Conditions générales du service" des Conditions spécifiques du service. Les fonctionnalités de pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une prise en charge limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Remarque : Pour vous inscrire à l'accès anticipé à l'analyse conversationnelle, remplissez le formulaire de demande. Pour demander de l'aide ou envoyer des commentaires concernant cette fonctionnalité, envoyez un e-mail à l'adresse [e-mail].

Ce document explique comment créer, modifier et supprimer des conversations dans BigQuery. Les conversations sont des discussions utilisateur persistantes avec un agent de données ou une source de données. Les utilisateurs peuvent poser aux agents de données des questions en plusieurs parties qui utilisent des termes courants tels que "ventes" ou "les plus populaires", sans avoir à spécifier les noms des champs de table ni à définir de conditions pour filtrer les données. La réponse du chat renvoyée à l'utilisateur fournit la réponse à sa question sous forme de texte et de code, et génère également des graphiques le cas échéant. La réponse inclut également le raisonnement à l'origine des résultats.

Vous pouvez créer une conversation avec un agent de données ou une conversation directe avec une ou plusieurs tables. Lorsque vous créez une conversation directe, l'API Conversational Analytics interprète votre question sans le contexte ni les instructions de traitement proposés par un agent de données.

Avant de commencer

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

Rôles requis

Pour créer des conversations, vous devez disposer de l'un des rôles IAM pour l'API Conversational Analytics suivants :

• Afficher et créer des conversations avec n'importe quel agent de données partagé avec vous : Utilisateur d'agent des données des analyses de données Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) au niveau du projet.
• Créer une conversation directe : Utilisateur sans état du chat des analyses de données Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser)

De plus, tout utilisateur qui crée une conversation doit disposer des rôles suivants :

• Lecteur de données BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) sur toutes les tables que l'agent de données utilise comme source de données.
• Si une table de source de données utilise le contrôle des accès au niveau des colonnes, le rôle Lecteur détaillé (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) doit être attribué au tag avec stratégie approprié. Pour en savoir plus, consultez Rôles utilisés avec le contrôle des accès au niveau des colonnes.
• Si une table de source de données utilise le contrôle des accès au niveau des lignes, vous devez disposer de la règle d'accès au niveau du rôle pour cette table. Pour en savoir plus, consultez Créer ou mettre à jour des règles d'accès au niveau des lignes.
• Si une table de source de données utilise le masquage des données, le lecteur masqué (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) doit être activé dans la règle de données appropriée. Pour en savoir plus, consultez Rôles permettant d'interroger des données masquées.

Si un utilisateur de conversation ne dispose pas des rôles appropriés sur les tables de données sources utilisées par l'agent de données, l'erreur suivante s'affiche lorsqu'il discute avec l'agent de données :

Schema_Resolution: Access Denied

Créer une conversation avec un agent de données

Suivez les étapes ci-dessous pour créer une conversation avec un agent de données. Vous devez créer un agent de données avant de pouvoir entamer une conversation avec lui.

1. Accédez à la page Agents de BigQuery.

   Accéder à la page "Agents"

2. Dans l'onglet Conversations, dans le volet Discuter avec vos données, cliquez sur la fiche de l'agent de données avec lequel vous souhaitez discuter. La page de la conversation s'ouvre.

3. Dans le champ Poser une question, saisissez une question à laquelle vous souhaitez que l'agent de données réponde. Vous pouvez également cliquer sur l'une des questions suggérées par Gemini pour commencer.

   L'agent de données répond en indiquant l'action qu'il entreprend pour répondre à votre question, puis en renvoyant les résultats.

   Pour afficher les étapes suivies par l'agent de données, cliquez sur Afficher les étapes.

   Pour en savoir plus sur le calcul des résultats, cliquez sur Comment ce résultat a-t-il été calculé ? :

   

   L'onglet Text (Texte) décrit le code généré, tandis que l'onglet Code fournit le code généré :

   

   Si cela est approprié pour les données, l'agent de données fournit également des graphiques, des tableaux et d'autres visualisations.

Créer une conversation directe avec une source de données

Pour créer une conversation directe avec une source de données :

1. Accédez à la page Agents de BigQuery.

   Accéder à la page "Agents"

2. Dans l'onglet Conversations, dans le volet Chatter avec vos données, cliquez sur Sources de données.

3. Sélectionnez une ou plusieurs tables, puis cliquez sur Créer une conversation.

4. Dans le champ Poser une question, saisissez une question à laquelle vous souhaitez que l'agent de données réponde. Vous pouvez également cliquer sur l'une des questions suggérées par Gemini pour commencer.

   L'API Conversational Analytics traite votre question et renvoie les résultats.

   Pour afficher les étapes suivies par l'API Conversational Analytics, cliquez sur Afficher les étapes.

   Pour en savoir plus sur le calcul des résultats, cliquez sur Comment ce résultat a-t-il été calculé ? :

   

   L'onglet Text (Texte) décrit le code généré, tandis que l'onglet Code fournit le code généré :

   

Ouvrir une conversation existante

Pour ouvrir une conversation :

1. Accédez à la page Agents de BigQuery.

   Accéder à la page "Agents"

2. Dans l'onglet Conversations, cliquez sur la conversation que vous souhaitez ouvrir dans la liste des conversations.

Renommer une conversation

Pour renommer une conversation, procédez comme suit :

1. Accédez à la page Agents de BigQuery.

   Accéder à la page "Agents"

2. Dans l'onglet Conversations, cliquez sur la conversation que vous souhaitez renommer dans la liste des conversations.

3. Cliquez sur Afficher les actions > Renommer.

4. Dans la boîte de dialogue Renommer la conversation, saisissez un nouveau nom pour la conversation dans le champ Nom de la conversation.

5. Cliquez sur Renommer.

Supprimer une conversation

Pour supprimer une conversation, procédez comme suit :

1. Accédez à la page Agents de BigQuery.

   Accéder à la page "Agents"

2. Dans l'onglet Conversations, cliquez sur la conversation que vous souhaitez renommer dans la liste des conversations.

3. Cliquez sur Afficher les actions > Supprimer.

4. Dans la boîte de dialogue Supprimer la conversation ?, cliquez sur Supprimer.

Emplacements

Comme l'analyse conversationnelle a un mode de fonctionnement mondial, vous ne pouvez pas choisir la région à utiliser.

Étapes suivantes

• En savoir plus sur l'analyse conversationnelle dans BigQuery
• En savoir plus sur l'API Conversational Analytics
• Créez des agents de données.