Membuat agen data

Akses awal

Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

Catatan: Untuk mendaftar ke akses awal analisis percakapan, isi formulir permintaan. Untuk meminta dukungan atau memberikan masukan terkait fitur ini, kirim email ke [e-mail].

Dokumen ini menjelaskan cara membuat, mengedit, dan menghapus agen data di BigQuery. Agen data berisi metadata tabel dan petunjuk pemrosesan kueri khusus kasus penggunaan yang menentukan cara terbaik untuk menjawab pertanyaan pengguna tentang sekumpulan tabel yang Anda pilih. Pengguna dapat melakukan percakapan dengan agen data untuk mengajukan pertanyaan tentang data BigQuery menggunakan bahasa alami.

Sebelum memulai

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

Peran yang diperlukan

Untuk menggunakan agen data, Anda harus memiliki salah satu peran IAM Conversational Analytics API berikut:

• Membuat, mengedit, membagikan, dan menghapus semua agen data dalam project: Pemilik Agen Data Analisis Data Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentOwner) dalam project.
• Membuat, mengedit, membagikan, dan menghapus agen data Anda sendiri dalam project: Pembuat Agen Data Analisis Data Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentCreator) dalam project. Pengguna dengan peran ini akan otomatis diberi peran Pemilik Agen Data Analisis Data Gemini di agen data yang mereka buat.
• Melihat dan mengedit semua agen data dalam project: Editor Agen Data Analisis Data Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor) di tingkat project.
• Melihat semua agen data dalam project: Pelihat Agen Data Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer)

Selain itu, setiap pengguna yang membuat atau mengedit agen data harus memiliki peran berikut:

• BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) pada tabel apa pun yang digunakan agen data sebagai sumber data.
• Admin Penelusuran DataCatalog (roles/datacatalog.searchAdmin) di project.
• Jika tabel sumber data menggunakan kontrol akses tingkat kolom, Pembaca Terperinci (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) pada tag kebijakan yang sesuai. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Peran yang digunakan dengan kontrol akses tingkat kolom.
• Jika tabel sumber data menggunakan kontrol akses tingkat baris, Anda harus diberi kebijakan akses tingkat peran pada tabel tersebut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat atau memperbarui kebijakan akses tingkat baris.
• Jika tabel sumber data menggunakan penyamaran data, Masked Reader (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) pada kebijakan data yang sesuai. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Peran untuk membuat kueri data yang disamarkan.

Menghasilkan insight

Jika perlu, buat insight untuk tabel apa pun yang ingin Anda gunakan sebagai sumber data. Hasil analisis yang dihasilkan memberikan metadata tabel yang dapat digunakan oleh agen data untuk membantu membuat respons terhadap pertanyaan pengguna. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat insight untuk tabel BigQuery.

Jika Anda tidak membuat insight sebelumnya, insight akan dibuat secara otomatis saat Anda memilih tabel sebagai sumber data saat membuat agen data.

Membuat agen data

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat agen data:

1. Buka halaman Agen BigQuery.

   Buka halaman Agen

2. Pilih tab Agen.

3. Klik Agen baru. Halaman New agent akan terbuka.

4. Di bagian Editor, di kolom Agent name, ketik nama deskriptif untuk agen data.

5. Di kolom Deskripsi agen, ketik deskripsi agen data. Deskripsi yang baik membantu pengguna mengetahui kapan agen data ini tepat untuk diajak chat.

6. Di bagian Sumber data, klik Tambahkan data. Halaman Tambahkan data akan terbuka.

7. Di bagian Terbaru, pilih tabel yang ingin Anda gunakan sebagai sumber data.

8. Opsional: Menambahkan tabel yang tidak tercantum di bagian Terbaru:

   1. Di bagian Penelusuran, ketik nama tabel di kolom Telusuri tabel, lalu tekan Enter. Nama tabel tidak harus sama persis.
   2. Di bagian Hasil penelusuran, pilih satu atau beberapa tabel.

9. Klik Tambahkan data. Halaman agen baru akan terbuka kembali.

10. Opsional: Untuk meningkatkan akurasi agen data, Anda dapat memberikan metadata tabel tambahan. Metadata ini hanya digunakan oleh agen data dan tidak memengaruhi tabel sumber.

    1. Di bagian Sumber data, klik Tingkatkan akurasi pada tabel.
    2. Buat deskripsi tabel. Anda dapat mengetik deskripsi di kolom Deskripsi Tabel, atau menerima saran dari Gemini.
    3. Di bagian Fields, tinjau deskripsi kolom yang disarankan Gemini. Pilih saran yang ingin Anda terima, lalu klik Terima saran. Pilih saran yang ingin Anda tolak, lalu klik Tolak saran.

    4. Edit deskripsi kolom secara manual dengan mengklik Edit di samping kolom. Panel Edit kolom akan terbuka.

    5. Di kolom Deskripsi, ketik deskripsi kolom.

    6. Klik Perbarui.

    7. Klik Perbarui. Halaman agen baru akan terbuka kembali.

11. Di bagian Petunjuk, ketik petunjuk untuk agen data di kolom Petunjuk agen. Agen data menggunakan petunjuk ini untuk memahami konteks pertanyaan pengguna. Misalnya, petunjuk dapat mencakup jenis informasi berikut:

    • Kolom utama: kolom terpenting untuk analisis.
    • Sinonim: istilah alternatif untuk kolom utama.
    • Kolom yang dikecualikan: kolom yang harus dihindari oleh agen data.
    • Pemfilteran dan pengelompokan: kolom yang harus digunakan agen untuk memfilter dan mengelompokkan data.
    • Hubungan gabungan: cara dua tabel atau lebih saling terkait, dan kolom mana yang digunakan untuk menggabungkannya.

    Klik Tampilkan contoh untuk melihat contoh petunjuk.

12. Opsional: Buat kueri terbaik untuk agen data. Agen data menggunakan kueri standar untuk menyesuaikan agen data pada sumber data yang dipilih. Hal ini membantu model yang digunakan oleh agen data untuk mempelajari logika bisnis yang digunakan oleh organisasi Anda.

    1. Pilih satu atau beberapa kueri emas yang disarankan Gemini:

       1. Di bagian Kueri Emas, klik Tinjau saran. Halaman Tinjau kueri unggulan yang disarankan akan terbuka.
       2. Tinjau kueri unggulan yang disarankan. Pilih salah satu yang sesuai dengan kasus penggunaan Anda.
       3. Klik Tambahkan. Halaman agen baru akan terbuka kembali.

    2. Jika Anda ingin membuat kueri keemasan Anda sendiri, klik Tambahkan kueri. Halaman Tambahkan kueri unggulan akan terbuka.

       1. Di kolom Pertanyaan, ketik pertanyaan pengguna yang harus dijawab oleh kueri emas.
       2. Klik Buat SQL agar Gemini membuat kueri emas yang sesuai dengan pertanyaan pengguna yang Anda tentukan.
       3. Ubah kueri unggulan jika Anda mau.
       4. Klik Jalankan dan verifikasi bahwa kueri menampilkan hasil yang Anda harapkan.
       5. Klik Tambahkan. Halaman agen baru akan terbuka kembali.

    3. Ulangi langkah-langkah ini sesuai kebutuhan untuk membuat kueri keemasan tambahan.

13. Opsional: Konfigurasi agen data untuk menggunakan Python, bukan SQL, saat membuat respons terhadap pertanyaan pengguna. Di bagian Setelan, klik tombol Analisis lanjutan.

    Anda harus menggunakan opsi ini jika Anda ingin agen data menjawab pertanyaan yang lebih kompleks yang sulit atau tidak mungkin dijawab dengan SQL, seperti pertanyaan yang melibatkan perkiraan, korelasi, dan kausalitas.

14. Opsional: Tetapkan batas ukuran untuk kueri yang diproses oleh agen data. Di bagian Setelan, ketik nilai di kolom Byte maksimum yang ditagih.

    Jika Anda tidak menentukan nilai, byte maksimum yang ditagih secara default adalah kuota penggunaan kueri per hari project. Kuota penggunaan per hari tidak terbatas kecuali jika Anda telah menentukan kuota kustom.

15. Di bagian Pratinjau, ketik contoh pertanyaan pengguna di kolom Ajukan pertanyaan, lalu tekan Enter. Tinjau respons agen data untuk memverifikasi bahwa agen data menampilkan data yang Anda harapkan. Jika tidak, ubah setelan pada tindakan Editor untuk melakukan iterasi pada konfigurasi agen data hingga Anda mendapatkan respons yang memuaskan. Anda dapat terus menguji dan mengubah agen untuk menyempurnakan hasil agen.

16. Klik Simpan.

17. Untuk terus melakukan iterasi pada agen data, klik Kembali untuk kembali ke panel Agen.

    

    Jika tidak, lanjutkan ke langkah berikutnya.

18. Klik Publikasikan untuk memublikasikan agen data dan menyediakannya untuk digunakan dalam project. Anda dapat membuat percakapan dengan agen data menggunakan BigQuery Studio, dan menggunakan Looker Studio jika Anda memiliki langganan Looker Studio. Anda juga dapat membuat antarmuka Anda sendiri untuk melakukan percakapan dengan agen data menggunakan Conversational Analytics API.

19. Pada dialog Agen Anda telah dipublikasikan, klik Bagikan untuk membagikan agen data kepada pengguna lain.

20. Di panel Share permissions, klik Add principal.

21. Di kolom New principals, masukkan satu atau beberapa akun utama.

22. Klik drop-down Select a role.

23. Di daftar Peran, pilih salah satu peran berikut:

    • Pengguna Agen Data Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): memberikan izin untuk memulai percakapan dengan agen data.
    • Editor Agen Data Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): memberikan izin untuk mengedit agen data.
    • Pelihat Agen Data Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): memberikan izin untuk melihat agen data.

24. Klik Simpan.

25. Untuk kembali ke halaman agen baru, klik Tutup.

Mengedit agen data

Ikuti langkah-langkah berikut untuk mengedit agen data:

1. Buka halaman Agen BigQuery.

   Buka halaman Agen

2. Pilih tab Agen.

3. Temukan kartu agen dari agen data yang ingin Anda ubah.

4. Klik Open actions > Edit di kartu agen untuk membuka agen data di editor agen.

5. Edit konfigurasi agen data sesuai kebutuhan.

6. Klik Simpan untuk menyimpan perubahan.

7. Klik Publikasikan untuk memublikasikan perubahan.

8. Klik Kembali untuk kembali ke panel Agen.

   

Membagikan agen data

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membagikan agen data:

1. Buka halaman Agen BigQuery.

   Buka halaman Agen

2. Pilih tab Agen.

3. Temukan kartu agen dari agen data yang ingin Anda ubah.

4. Klik Open actions > Edit di kartu agen untuk membuka agen data di editor agen.

5. Klik Bagikan untuk membagikan agen data kepada pengguna lain.

6. Di panel Share permissions, klik Add principal.

7. Di kolom New principals, masukkan satu atau beberapa akun utama.

8. Klik drop-down Select a role.

9. Di daftar Peran, pilih salah satu peran berikut:

   • Pengguna Agen Data Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): memberikan izin untuk memulai percakapan dengan agen data.
   • Editor Agen Data Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): memberikan izin untuk mengedit agen data.
   • Pelihat Agen Data Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): memberikan izin untuk melihat agen data.

10. Klik Simpan.

11. Untuk kembali ke halaman pengeditan agen, klik Tutup.

12. Klik Kembali untuk kembali ke panel Agen.

    

Menghapus agen data

Ikuti langkah-langkah berikut untuk menghapus agen data:

1. Buka halaman Agen BigQuery.

   Buka halaman Agen

2. Pilih tab Agen.

3. Di bagian Agen saya pada tab Agen, temukan kartu agen dari agen data yang ingin Anda hapus.

4. Klik Buka tindakan > Hapus.

5. Pada dialog Hapus agen?, klik Hapus.

Lokasi

Analisis percakapan beroperasi secara global, Anda tidak dapat memilih region yang akan digunakan.

Langkah berikutnya

• Pelajari lebih lanjut Analisis percakapan di BigQuery.
• Pelajari lebih lanjut Conversational Analytics API.
• Menganalisis data dengan percakapan.