데이터 에이전트 만들기

사전 체험판

이 기능에는 서비스별 약관이 적용됩니다. 정식 버전(GA) 이전 기능은 '있는 그대로' 제공되며 지원이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

참고: 대화형 분석 사전 체험판에 등록하려면 요청 양식을 작성하세요. 이 기능에 대한 지원을 요청하거나 의견을 보내려면 [e-mail]으로 이메일을 보내세요.

이 문서에서는 BigQuery에서 데이터 에이전트를 만들고, 수정하고, 삭제하는 방법을 설명합니다. 데이터 에이전트에는 테이블 메타데이터와 사용 사례별 쿼리 처리 지침이 포함되어 있으며, 이러한 지침은 선택한 테이블 집합에 관한 사용자 질문에 가장 적절하게 답변하는 방법을 정의합니다. 사용자는 데이터 에이전트와 대화하여 자연어를 사용하여 BigQuery 데이터에 관한 질문을 할 수 있습니다.

시작하기 전에

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

필요한 역할

데이터 에이전트를 사용하려면 다음 Conversational Analytics API IAM 역할 중 하나가 있어야 합니다.

• 프로젝트의 모든 데이터 에이전트 생성, 수정, 공유, 삭제: 프로젝트의 Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 소유자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentOwner)
• 프로젝트에서 자체 데이터 에이전트를 생성, 수정, 공유, 삭제: 프로젝트에 대한 Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 생성자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentCreator) 이 역할을 가진 사용자에게는 자신이 만든 데이터 에이전트에 대한 Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 소유자 역할이 자동으로 부여됩니다.
• 프로젝트의 모든 데이터 에이전트 보기 및 수정: 프로젝트 수준의 Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 편집자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor)
• 프로젝트의 모든 데이터 에이전트 보기: Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 뷰어 (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer)

또한 데이터 에이전트를 만들거나 수정하는 사용자에게는 다음 역할이 있어야 합니다.

• 데이터 에이전트가 데이터 소스로 사용하는 테이블에 대한 BigQuery 데이터 뷰어 (roles/bigquery.dataViewer)
• 프로젝트의 DataCatalog 검색 관리자 (roles/datacatalog.searchAdmin)
• 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.

통계 생성

선택적으로 데이터 소스로 사용할 테이블에 대한 유용한 정보를 생성합니다. 생성된 인사이트는 데이터 에이전트가 사용자 질문에 대한 대답을 생성하는 데 사용할 수 있는 표 메타데이터를 제공합니다. 자세한 내용은 BigQuery 테이블의 통계 생성을 참고하세요.

인사이트를 미리 생성하지 않으면 데이터 에이전트를 만들 때 테이블을 데이터 소스로 선택하면 자동으로 생성됩니다.

데이터 에이전트 만들기

데이터 에이전트를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

   에이전트 페이지로 이동

2. 에이전트 탭을 선택합니다.

3. 새 에이전트를 클릭합니다. 새 에이전트 페이지가 열립니다.

4. 편집기 섹션의 에이전트 이름 필드에 데이터 에이전트의 설명이 포함된 이름을 입력합니다.

5. 에이전트 설명 필드에 데이터 에이전트의 설명을 입력합니다. 적절한 설명은 사용자가 채팅할 적절한 데이터 에이전트를 파악하는 데 도움이 됩니다.

6. 데이터 소스 섹션에서 데이터 추가를 클릭합니다. 데이터 추가 페이지가 열립니다.

7. 최근 섹션에서 데이터 소스로 사용할 테이블을 선택합니다.

8. 선택사항: 최근 항목 섹션에 나열되지 않은 표를 추가합니다.

   1. 검색 섹션의 테이블 검색 필드에 테이블 이름을 입력한 후 Enter 키를 누릅니다. 테이블 이름이 정확하지 않아도 됩니다.
   2. 검색 결과 섹션에서 하나 이상의 테이블을 선택합니다.

9. 데이터 추가를 클릭합니다. 새 상담사 페이지가 다시 열립니다.

10. 선택사항: 데이터 에이전트의 정확성을 개선하려면 추가 테이블 메타데이터를 제공하면 됩니다. 이 메타데이터는 데이터 에이전트에서만 사용되며 소스 테이블에는 영향을 미치지 않습니다.

    1. 데이터 소스 섹션에서 테이블의 정확도 개선을 클릭합니다.
    2. 표 설명을 만듭니다. 표 설명 필드에 설명을 입력하거나 Gemini의 제안을 수락할 수 있습니다.
    3. 필드 섹션에서 Gemini가 추천하는 필드 설명을 검토합니다. 수락할 제안을 선택하고 제안 수락을 클릭합니다. 거부할 항목을 선택하고 추천 거부를 클릭합니다.

    4. 필드 옆에 있는 수정을 클릭하여 필드 설명을 수동으로 수정합니다. 필드 수정 창이 열립니다.

    5. 설명 필드에 필드 설명을 입력합니다.

    6. 업데이트를 클릭합니다.

    7. 업데이트를 클릭합니다. 새 상담사 페이지가 다시 열립니다.

11. 안내 섹션의 에이전트 안내 필드에 데이터 에이전트의 안내를 입력합니다. 데이터 에이전트는 이러한 지침을 사용하여 사용자 질문의 컨텍스트를 파악합니다. 예를 들어 안내에는 다음과 같은 유형의 정보가 포함될 수 있습니다.

    • 주요 필드: 분석에 가장 중요한 필드입니다.
    • 동의어: 주요 필드의 대체 용어
    • 제외된 필드: 데이터 에이전트가 사용하지 않아야 하는 필드입니다.
    • 필터링 및 그룹화: 에이전트가 데이터를 필터링하고 그룹화하는 데 사용할 필드입니다.
    • 조인 관계: 두 개 이상의 테이블이 서로 관련되는 방식과 테이블을 조인하는 데 사용되는 열입니다.

    예시 보기를 클릭하여 안내의 예시를 확인하세요.

12. 선택사항: 데이터 에이전트를 위한 골든 질문을 만듭니다. 데이터 에이전트는 골든 쿼리를 사용하여 선택한 데이터 소스에서 데이터 에이전트를 조정합니다. 이렇게 하면 데이터 에이전트에서 사용하는 모델이 조직에서 사용하는 비즈니스 로직을 학습할 수 있습니다.

    1. Gemini에서 추천하는 골든 질문을 하나 이상 선택합니다.

       1. Golden Queries 섹션에서 Review suggestions(추천 검토)을 클릭합니다. 추천 표준 쿼리 검토 페이지가 열립니다.
       2. 추천 표준 쿼리를 검토합니다. 사용 사례에 해당하는 항목을 선택합니다.
       3. 추가를 클릭합니다. 새 상담사 페이지가 다시 열립니다.

    2. 골든 쿼리를 직접 만들려면 쿼리 추가를 클릭합니다. 표준 쿼리 추가 페이지가 열립니다.

       1. 질문 필드에 골든 질문이 답변해야 하는 사용자 질문을 입력합니다.
       2. SQL 생성을 클릭하여 Gemini가 지정한 사용자 질문에 해당하는 표준 쿼리를 생성하도록 합니다.
       3. 원하는 경우 표준 쿼리를 수정합니다.
       4. 실행을 클릭하고 쿼리에서 예상한 결과가 반환되는지 확인합니다.
       5. 추가를 클릭합니다. 새 상담사 페이지가 다시 열립니다.

    3. 필요에 따라 이 단계를 반복하여 골든 질문을 추가로 만듭니다.

13. 선택사항: 사용자 질문에 대한 응답을 생성할 때 SQL 대신 Python을 사용하도록 데이터 에이전트를 구성합니다. 설정 섹션에서 고급 분석 전환 버튼을 클릭합니다.

    데이터 에이전트가 SQL로 처리하기 어렵거나 불가능한 복잡한 질문(예: 예측, 상관관계, 인과관계가 포함된 질문)에 답변하도록 하려면 이 옵션을 사용해야 합니다.

14. 선택사항: 데이터 에이전트에서 처리하는 쿼리의 크기 제한을 설정합니다. 설정 섹션의 청구 가능한 최대 바이트 필드에 값을 입력합니다.

    값을 지정하지 않으면 청구되는 최대 바이트 수가 프로젝트의 일별 쿼리 사용량 할당량으로 기본 설정됩니다. 맞춤 할당량을 지정하지 않은 경우 일일 사용량 할당량은 무제한입니다.

15. 미리보기 섹션의 질문하기 필드에 예시 사용자 질문을 입력한 다음 Enter를 누릅니다. 데이터 에이전트의 응답을 검토하여 예상한 데이터가 반환되는지 확인합니다. 그렇지 않으면 편집기 작업에서 설정을 변경하여 만족스러운 대답을 얻을 때까지 데이터 에이전트 구성을 반복합니다. 계속해서 에이전트를 테스트하고 수정하여 에이전트의 결과를 개선할 수 있습니다.

16. 저장을 클릭합니다.

17. 데이터 에이전트를 계속 반복하려면 뒤로를 클릭하여 에이전트 창으로 돌아갑니다.

    

    그렇지 않은 경우 다음 단계로 진행합니다.

18. 게시를 클릭하여 데이터 에이전트를 게시하고 프로젝트에서 사용할 수 있도록 합니다. BigQuery Studio를 사용하여 데이터 에이전트와 대화를 만들 수 있으며, Looker Studio 구독이 있는 경우 Looker Studio를 사용하여 대화를 만들 수 있습니다. Conversational Analytics API를 사용하여 데이터 에이전트와 채팅할 수 있는 자체 인터페이스를 빌드할 수도 있습니다.

19. 에이전트가 게시됨 대화상자에서 공유를 클릭하여 다른 사용자와 데이터 에이전트를 공유합니다.

20. 권한 공유 창에서 주 구성원 추가를 클릭합니다.

21. 새 주 구성원 필드에 주 구성원을 하나 이상 입력합니다.

22. 역할 선택 드롭다운을 클릭합니다.

23. 역할 목록에서 다음 역할 중 하나를 선택합니다.

    • Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 사용자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): 데이터 에이전트와 채팅할 수 있는 권한을 부여합니다.
    • Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 편집자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): 데이터 에이전트를 수정할 권한을 부여합니다.
    • Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 뷰어 (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): 데이터 에이전트를 볼 수 있는 권한을 부여합니다.

24. 저장을 클릭합니다.

25. 새 상담사 페이지로 돌아가려면 닫기를 클릭합니다.

데이터 에이전트 수정

데이터 에이전트를 수정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

   에이전트 페이지로 이동

2. 에이전트 탭을 선택합니다.

3. 수정할 데이터 에이전트의 에이전트 카드를 찾습니다.

4. 에이전트 카드에서 작업 열기 > 수정을 클릭하여 에이전트 편집기에서 데이터 에이전트를 엽니다.

5. 필요에 따라 데이터 에이전트 구성을 수정합니다.

6. 저장을 클릭하여 변경사항을 저장합니다.

7. 게시를 클릭하여 변경사항을 게시합니다.

8. 뒤로를 클릭하여 에이전트 창으로 돌아갑니다.

   

데이터 에이전트 공유

데이터 에이전트를 공유하려면 다음 단계를 따르세요.

1. BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

   에이전트 페이지로 이동

2. 에이전트 탭을 선택합니다.

3. 수정할 데이터 에이전트의 에이전트 카드를 찾습니다.

4. 에이전트 카드에서 작업 열기 > 수정을 클릭하여 에이전트 편집기에서 데이터 에이전트를 엽니다.

5. 공유를 클릭하여 다른 사용자와 데이터 에이전트를 공유합니다.

6. 권한 공유 창에서 주 구성원 추가를 클릭합니다.

7. 새 주 구성원 필드에 주 구성원을 하나 이상 입력합니다.

8. 역할 선택 드롭다운을 클릭합니다.

9. 역할 목록에서 다음 역할 중 하나를 선택합니다.

   • Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 사용자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): 데이터 에이전트와 채팅할 수 있는 권한을 부여합니다.
   • Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 편집자 (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): 데이터 에이전트를 수정할 권한을 부여합니다.
   • Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 뷰어 (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): 데이터 에이전트를 볼 수 있는 권한을 부여합니다.

10. 저장을 클릭합니다.

11. 에이전트 수정 페이지로 돌아가려면 닫기를 클릭합니다.

12. 뒤로를 클릭하여 에이전트 창으로 돌아갑니다.

    

데이터 에이전트 삭제

데이터 에이전트를 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

1. BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다.

   에이전트 페이지로 이동

2. 에이전트 탭을 선택합니다.

3. 에이전트 탭의 내 에이전트 섹션에서 삭제할 데이터 에이전트의 에이전트 카드를 찾습니다.

4. 작업 열기 > 삭제를 클릭합니다.

5. 에이전트를 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.
• 대화로 데이터 분석