Analiza datos con conversaciones

Vista previa

Esta función está sujeta a las "Condiciones de la oferta previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio 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 proporcionar comentarios o solicitar asistencia para esta función, envía un correo electrónico a [e-mail].

En este documento, se describe cómo crear, editar y borrar conversaciones en BigQuery. Las conversaciones son chats persistentes con un data agent o fuentes de datos, como tablas o vistas, que seleccionas.

Puedes hacerles a los agentes de datos preguntas de varias partes que usen términos comunes, por ejemplo, "ventas" o "más populares", sin especificar nombres de campos de tabla ni definir condiciones para filtrar los datos. Un agente puede determinar qué fuentes de datos consultar y aprovechar las optimizaciones, como las particiones de tablas, cuando crea una respuesta. La respuesta del chat contiene la respuesta a tu pregunta como texto y código, e incluye el razonamiento detrás de los resultados. La respuesta también puede incluir imágenes y gráficos cuando corresponda.

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 y las instrucciones de procesamiento que ofrece un agente de datos.

Antes de comenzar

1. Verifica que la facturación esté habilitada para tu Google Cloud proyecto.

2. Habilita las APIs de BigQuery, Gemini Data Analytics y Gemini para Google Cloud .

   Roles necesarios para habilitar las APIs

   Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles.

   Habilitar las API

Roles obligatorios

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

• Para ver y crear conversaciones con cualquier agente de datos que se haya compartido contigo, debes tener el rol de usuario de agente de datos de Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) y el rol de usuario de Gemini para Google Cloud (roles/cloudaicompanion.user) a nivel del proyecto.
• Para crear una conversación directa, debes tener el rol de usuario de chat sin estado de Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser).

Además, en las siguientes situaciones, debes tener los siguientes roles:

• Si un agente de datos usa una tabla de datos como fuente de conocimiento, debes tener el rol de visualizador de datos de BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) en esa tabla.
• Si una tabla de datos usa el control de acceso a nivel de columna, necesitas 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 datos usa el control de acceso a nivel de fila, debes tener la política de acceso a nivel de rol en esa tabla. Para obtener más información, consulta Crea o actualiza políticas de acceso a nivel de fila.
• Si una tabla de datos usa el enmascaramiento de datos, necesitas el rol de lector enmascarado (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) en la política de datos adecuada. Para obtener más información, consulta Roles para consultar datos enmascarados.

Si no tienes los roles adecuados en las tablas de datos de origen que usa el agente de datos, el sistema muestra el siguiente error cuando chateas con el agente de datos:

Schema_Resolution: Access Denied

Prácticas recomendadas

Conversational Analytics ejecuta automáticamente consultas en tu nombre para responder tus preguntas. Ten en cuenta los siguientes factores que podrían aumentar el costo de la consulta:

• Tamaños de tablas grandes
• Uso de uniones de datos en consultas
• Llamadas frecuentes a funciones de IA dentro de las consultas

Crear conversaciones

Puedes crear conversaciones persistentes con un agente o con una fuente de datos en la Google Cloud consola de BigQuery de las siguientes maneras:

• Desde la pestaña Catálogo de agentes en la página Agentes.
• Cuando ves una tabla o los resultados de una consulta.
• Cuando el sistema usa automáticamente la fuente de datos que seleccionas para la conversación. Esta práctica es útil para preguntas rápidas y únicas sobre una tabla específica.

Crea una conversación con un agente de datos

Para crear una conversación con un agente de datos, primero crea un agente de datos y lo publicas. También puedes iniciar una conversación con agentes que otros compartan contigo.

Para crear una conversación con un agente de datos en la Google Cloud consola, selecciona una de las siguientes opciones:

Página Agentes

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a Agentes

2. Selecciona la pestaña Catálogo de agentes.

3. En la sección Mis agentes o Compartido por otros en tu organización, haz clic en la tarjeta del agente con el que quieres chatear.

4. Haz clic en Iniciar una conversación. Se abrirá un panel de chat nuevo.

5. En el campo Haz una pregunta, ingresa una pregunta para el agente de datos. Por ejemplo, "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales el último trimestre?" o "Muéstrame los 5 usuarios principales por tiempo de sesión". También puedes hacer clic en una de las preguntas sugeridas por Gemini para comenzar.

   El agente de datos responde indicando la acción que está realizando para responder tu pregunta y, luego, muestra los resultados.

   Para ver cada paso que dio el agente de datos para proporcionar la respuesta a tu pregunta, haz clic en Mostrar razonamiento para ver cada mensaje en el proceso de razonamiento del agente.

   

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

   La sección Resumen ahora incluye una consulta generada seguida del resultado de la consulta. De manera opcional, puedes abrir el código en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, el agente de datos proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

   Para ver tu historial de chat, consulta la lista Administración de conversaciones.

   Para ver la información del agente, consulta el panel Detalles del agente. Este panel incluye una descripción del agente y sus fuentes de conocimiento.

Editor de BigQuery

1. Cuando trabajes con una tabla o ejecutes una consulta, haz clic en el botón Crear conversación en la barra de menú para crear una conversación nueva.

2. En el campo Haz una pregunta, ingresa una pregunta para el agente de datos. Por ejemplo, "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales el último trimestre?" o "Muéstrame los 5 usuarios principales por tiempo de sesión". También puedes hacer clic en una de las preguntas sugeridas por Gemini para comenzar.

   El agente de datos responde indicando la acción que está realizando para responder tu pregunta y, luego, muestra los resultados.

   Para ver cada paso que dio el agente de datos para proporcionar la respuesta a tu pregunta, haz clic en Mostrar razonamiento para ver cada mensaje en el proceso de razonamiento del agente.

   

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

   La sección Resumen ahora incluye una consulta generada seguida del resultado de la consulta. De manera opcional, puedes abrir el código en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, el agente de datos proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

   Para ver tu historial de chat, consulta la lista Administración de conversaciones.

   Para ver la información del agente, consulta el panel Detalles del agente. Este panel incluye una descripción del agente y sus fuentes de conocimiento.

Crea una conversación directa con una fuente de datos

Para crear una conversación con una fuente de datos en la Google Cloud consola, selecciona una de las siguientes opciones:

Página Agentes

Para crear una conversación directa con una fuente de datos desde la página Agentes, sigue estos pasos:

1. Ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a 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, ingresa una pregunta para 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 Mostrar razonamiento para ver cada mensaje en el proceso de razonamiento de la API.

   

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

   La sección Resumen ahora incluye una consulta generada seguida del resultado de la consulta. De manera opcional, puedes abrir la consulta en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, la respuesta proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

Editor de BigQuery

1. Para crear una conversación nueva cuando trabajes con una tabla, haz clic en Crear conversación en la barra de menú.

   Para crear una conversación nueva con los resultados de la consulta cuando ejecutas una consulta, haz clic en Crear conversación en el panel Resultados de la consulta. La fuente de datos es la tabla temporal de resultados almacenados en caché que suele persistir durante 24 horas. Una vez que vencen los resultados almacenados en caché, no puedes hacer preguntas sobre los datos.

2. En el campo Haz una pregunta, ingresa una pregunta para 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 Mostrar razonamiento.

   Para ver cada paso que dio el agente de datos para proporcionar la respuesta a tu pregunta, haz clic en Mostrar razonamiento. En la lista, consulta cada mensaje en el proceso de razonamiento del agente.

   

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

   La sección Resumen ahora incluye la consulta generada seguida del resultado de la consulta. De manera opcional, puedes abrir la consulta en el editor de consultas.

   

   Cuando es apropiado para los datos, la respuesta proporciona imágenes, gráficos, tablas y otras visualizaciones.

Crea un agente de datos a partir de una conversación

1. Desde el panel Datos de una conversación, en la sección Acciones rápidas , haz clic en Crear agente.
2. Sigue los pasos para crear un agente.

Administración de conversaciones

Puedes abrir, cambiar el nombre o borrar una conversación en la página Agentes y administrar conversaciones en el Explorador de BigQuery Studio.

Abre una conversación existente

1. En la Google Cloud consola de, ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a Agentes

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

Cambia el nombre de una conversación

1. En la Google Cloud consola de, ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a Agentes

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

3. Haz clic en Ver acciones > Cambiar nombre.

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

5. Haz clic en Cambiar nombre.

Borra una conversación

Los resultados de las preguntas en una conversación persisten incluso si se borran las fuentes de datos subyacentes. Para borrar una conversación y todos los resultados que contiene, sigue estos pasos:

1. En la Google Cloud consola de, ve a la página Agentes de BigQuery.

   Ir a Agentes

2. En la pestaña Conversaciones, en la lista de conversaciones, haz clic en la conversación que quieres borrar.

3. Haz clic en Ver acciones > Borrar.

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

Si no actualizas una conversación durante 180 días, BigQuery la borrará automáticamente.

Administra conversaciones con el Explorador de BigQuery Studio

Administra conversaciones con el Explorador de BigQuery Studio. Esta lista de conversaciones proporciona un lugar central para buscar, abrir o crear conversaciones. También puedes copiar el ID de la conversación o actualizar la lista de conversaciones.

Para administrar tus conversaciones, sigue estos pasos:

1. Ve a la página Explorador de BigQuery Studio.

   Ir al Explorador

2. En el panel Explorador, expande un nombre de proyecto.

3. Haz clic en Conversaciones.

   1. Para filtrar la lista de conversaciones, ingresa el nombre o el valor de una propiedad en el campo de filtro.
   2. Para abrir una conversación, haz clic en Ver acciones > Abrir.
   3. Para copiar un ID de conversación, haz clic en Ver acciones > Copiar ID.
   4. Para crear una conversación, en la barra de menú, haz clic en Crear conversación.
   5. Para actualizar la lista, en la barra de menú, haz clic en Actualizar.

Ubicaciones

Conversational Analytics opera de forma global, por lo que no puedes elegir qué región usar. Es posible que tus conversaciones no se almacenen en la misma región que sus fuentes de datos.

¿Qué sigue?

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