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대화로 데이터 분석

이 문서를 통해 BigQuery에서 대화를 만들고, 수정하고, 삭제하는 방법을 알아보세요. 대화는 데이터 에이전트 또는 데이터 소스와의 지속적인 사용자 채팅입니다. 사용자는 테이블 필드 이름을 지정하거나 데이터를 필터링하는 조건을 정의하지 않고도 '매출' 또는 '가장 인기 있는'과 같은 일반적인 용어를 사용하는 다중 질문을 데이터 에이전트에게 할 수 있습니다. 사용자에게 반환된 채팅 응답은 사용자의 질문에 대한 답변을 텍스트와 코드로 제공하고, 적절한 경우 차트도 생성합니다. 또한 대답에는 결과의 이유도 포함됩니다.

데이터 에이전트와의 대화 또는 하나 이상의 표와의 직접 대화를 만들 수 있습니다. 직접 대화를 만들면 Conversational Analytics API가 데이터 에이전트가 제공하는 컨텍스트와 처리 안내 없이 질문을 해석합니다.

시작하기 전에

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
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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

필요한 역할

대화를 만들려면 다음 Conversational Analytics API IAM 역할 중 하나가 있어야 합니다.

프로젝트 수준에서 Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 사용자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser)와 같이 나와 공유된 데이터 에이전트와 대화를 보고 만들 수 있습니다.
직접 대화 만들기: Gemini 데이터 분석 스테이트리스(Stateless) 채팅 사용자(roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser)

또한 대화를 만드는 사용자에게는 다음 역할이 있어야 합니다.

데이터 에이전트가 데이터 소스로 사용하는 테이블에 대한 BigQuery 데이터 뷰어 (roles/bigquery.dataViewer)
데이터 소스 테이블에서 열 수준 액세스 제어를 사용하는 경우 적절한 정책 태그에 대한 세분화된 리더 (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) 자세한 내용은 열 수준 액세스 제어에 사용되는 역할을 참고하세요.
데이터 소스 테이블에서 행 수준 액세스 제어를 사용하는 경우 해당 테이블에 대한 역할 수준 액세스 정책이 부여되어야 합니다. 자세한 내용은 행 수준 액세스 정책 만들기 또는 업데이트를 참고하세요.
데이터 소스 테이블에서 데이터 마스킹을 사용하는 경우 적절한 데이터 정책에 마스킹된 리더 (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader)가 있어야 합니다. 자세한 내용은 마스킹된 데이터를 쿼리하는 역할을 참고하세요.

대화 사용자에게 데이터 에이전트에서 사용하는 소스 데이터 테이블에 대한 적절한 역할이 없는 경우 사용자가 데이터 에이전트와 채팅할 때 다음 오류가 반환됩니다.

Schema_Resolution: Access Denied

데이터 에이전트와의 대화 만들기

다음 단계에 따라 데이터 에이전트와 대화를 만듭니다. 데이터 에이전트와 대화를 시작하려면 먼저 데이터 에이전트를 만들어야 합니다.

BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

에이전트 페이지로 이동
대화 탭의 데이터와 채팅하기 창에서 채팅할 데이터 에이전트의 에이전트 카드를 클릭합니다. 대화 페이지가 열립니다.
질문하기 필드에 데이터 에이전트가 답변할 질문을 입력합니다. Gemini에서 추천하는 질문 중 하나를 클릭하여 시작할 수도 있습니다.

데이터 에이전트가 질문을 해결하기 위해 취하는 조치를 설명하고 결과를 반환합니다.

데이터 에이전트가 취한 단계를 보려면 단계 보기를 클릭합니다.

결과가 계산된 방식에 관한 정보를 보려면 계산 방식을 클릭하세요.

텍스트 탭에는 생성된 코드가 설명되어 있고 코드 탭에는 생성된 코드가 제공됩니다.

데이터에 적합한 경우 데이터 에이전트는 차트, 표, 기타 시각화도 제공합니다.

데이터 소스와 직접 대화 만들기

다음 단계에 따라 데이터 소스와 직접 대화를 만드세요.

BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

에이전트 페이지로 이동
대화 탭의 데이터와 채팅하기 창에서 데이터 소스를 클릭합니다.
표를 하나 이상 선택하고 대화 만들기를 클릭합니다.
질문하기 필드에 데이터 에이전트가 답변할 질문을 입력합니다. Gemini에서 추천하는 질문 중 하나를 클릭하여 시작할 수도 있습니다.

Conversational Analytics API는 질문을 처리하고 결과를 반환합니다.

Conversational Analytics API가 실행한 단계를 확인하려면 단계 보기를 클릭합니다.

결과가 계산된 방식에 관한 정보를 보려면 계산 방식을 클릭하세요.

텍스트 탭에는 생성된 코드가 설명되어 있고 코드 탭에는 생성된 코드가 제공됩니다.

기존 대화 열기

대화를 열려면 다음 단계를 따르세요.

BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

에이전트 페이지로 이동
대화 탭의 대화 목록에서 열려는 대화를 클릭합니다.

대화 이름 바꾸기

대화 이름을 바꾸려면 다음 단계를 따르세요.

BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

에이전트 페이지로 이동
대화 탭의 대화 목록에서 이름을 바꿀 대화를 클릭합니다.
작업 보기 > 이름 바꾸기를 클릭합니다.
대화 이름 바꾸기 대화상자의 대화 이름 필드에 대화의 새 이름을 입력합니다.
이름 바꾸기를 클릭합니다.

대화 삭제

대화를 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

에이전트 페이지로 이동
대화 탭의 대화 목록에서 이름을 바꿀 대화를 클릭합니다.
작업 보기 > 삭제를 클릭합니다.
대화를 삭제하시겠어요? 대화상자에서 삭제를 클릭합니다.

위치

대화형 분석은 전역적으로 작동하므로 사용할 리전을 선택할 수 없습니다.

다음 단계

BigQuery의 대화형 분석에 대해 자세히 알아보세요.
Conversational Analytics API에 대해 자세히 알아보세요.
데이터 에이전트 만들기