Analisar dados com conversas
Neste documento, descrevemos como criar, editar e excluir conversas no BigQuery. As conversas são chats persistentes com um agente de dados ou fontes de dados, como tabelas ou visualizações, que você seleciona.
Você pode fazer perguntas de várias partes aos agentes de dados usando termos comuns, por exemplo, "vendas" ou "mais populares", sem especificar nomes de campos de tabela ou definir condições para filtrar os dados. Um agente pode determinar quais fontes de dados consultar e aproveitar as otimizações, como partições de tabela, ao construir uma resposta. A resposta do chat contém a resposta à sua pergunta como texto e código, além do raciocínio por trás dos resultados. A resposta também pode incluir imagens e gráficos, quando apropriado.
Você pode criar uma conversa com um agente de dados ou uma conversa direta com uma ou mais tabelas. Quando você cria uma conversa direta, a API Análises de conversação interpreta sua pergunta sem o contexto e as instruções de processamento oferecidas por um agente de dados.
Antes de começar
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Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .
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Ative as APIs BigQuery, Gemini Data Analytics e Gemini para Google Cloud .
Funções necessárias para ativar APIs
Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de uso do serviço (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissãoserviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.
Funções exigidas
Para criar conversas, você precisa ter um dos seguintes papéis do IAM da API Análises de conversação:
- Para ver e criar conversas com qualquer agente de dados compartilhado com você, é necessário ter o papel de usuário do agente de dados do Gemini Data Analytics (
roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) e o papel de usuário do Gemini para Google Cloud (roles/cloudaicompanion.user) no nível do projeto. - Para criar uma conversa direta, você precisa ter o papel Usuário de chat sem estado do Gemini Data Analytics (
roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser).
Além disso, nas seguintes situações, você precisa ter os seguintes papéis:
- Se um agente de dados usar uma tabela de dados como fonte de conhecimento, você precisará ter o papel de
leitor de dados do BigQuery (
roles/bigquery.dataViewer) nessa tabela. - Se uma tabela de dados usar o controle de acesso no nível da coluna, você precisará do papel Leitor refinado (
roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) na tag de política apropriada. Para mais informações, consulte Papéis usados com controle de acesso no nível da coluna. - Se uma tabela de dados usar o controle de acesso no nível da linha, você precisará ter a política de acesso no nível da função nessa tabela. Para mais informações, consulte Criar ou atualizar políticas de acesso no nível da linha.
- Se uma tabela de dados usar mascaramento de dados, você precisará do papel de Leitor mascarado (
roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) na política de dados adequada. Para mais informações, consulte Funções para consultar dados mascarados.
Se você não tiver as funções adequadas nas tabelas de dados de origem usadas pelo agente de dados, o sistema vai retornar o seguinte erro ao conversar com ele:
Schema_Resolution: Access Denied
Práticas recomendadas
As análises de conversação executam consultas automaticamente em seu nome para responder às suas perguntas. Considere os seguintes fatores que podem aumentar o custo da consulta:
- Tamanhos de tabela grandes
- Uso de junções de dados em consultas
- Chamadas frequentes para funções de IA em consultas
Criar conversas
Você pode criar uma conversa com um agente de dados personalizado. Como alternativa, para perguntas rápidas e pontuais, você pode criar uma conversa diretamente com uma única fonte de dados.
Criar uma conversa com um agente de dados
Para criar uma conversa com um agente de dados, primeiro crie e publique um agente de dados. Você também pode iniciar uma conversa com agentes que outras pessoas compartilham com você.
Para criar uma conversa com um agente de dados na Google Cloud console, siga estas etapas:
Acesse a página Agentes do BigQuery.
Selecione a guia Catálogo de agentes.
Na seção Meus agentes ou Compartilhados por outras pessoas na sua organização, clique no card do agente com quem você quer conversar.
Clique em Iniciar uma conversa. Um novo painel de chat é aberto.
Criar uma conversa direta com uma fonte de dados
Para criar uma conversa com uma fonte de dados no console Google Cloud , selecione uma das seguintes opções:
Página "Agentes"
Para criar uma conversa direta com uma fonte de dados na página Agentes, siga estas etapas:
Acesse a página Agentes do BigQuery.
Na guia Conversas, no painel Conversar com seus dados, clique em Fontes de dados.
Selecione uma ou mais fontes de dados e clique em Criar conversa.
Editor do BigQuery
Para criar uma conversa direta com uma fonte de dados na página do BigQuery, siga estas etapas:
No console do Google Cloud , acesse a página BigQuery.
No painel à esquerda, clique em Explorer.
No painel Explorer, expanda o projeto, clique em Conjuntos de dados e selecione um conjunto. A visão geral do conjunto de dados é aberta.
Selecione uma fonte de dados, como uma tabela, uma visualização ou um gráfico. O recurso vai abrir.
Na barra de menus, clique em Criar conversa.
Opcional: para criar uma conversa com os resultados da consulta quando você executar uma consulta, clique em Criar conversa no painel Resultados da consulta. A fonte de dados é a tabela temporária de resultados em cache, que normalmente persiste por 24 horas. Depois que os resultados armazenados em cache expiram, não é possível fazer perguntas sobre os dados.
Criar um agente de dados com base em uma conversa
- No painel Dados de uma conversa, na seção Ações rápidas, clique em Criar agente.
- Siga as etapas para criar um agente.
Conversar
No campo Faça uma pergunta, digite uma pergunta para o agente de dados. Você também pode clicar em uma das perguntas sugeridas pelo Gemini para começar.
A API Análises de conversação processa sua pergunta e retorna os resultados. Para conferir cada etapa que o agente de dados seguiu para responder à sua pergunta, clique em Mostrar raciocínio.
Para saber como os resultados foram calculados, clique em Como isso foi calculado?
A seção Resumo inclui a consulta gerada seguida do resultado dela. Se quiser, abra a consulta no editor de consultas.
Quando apropriado para os dados, a resposta fornece imagens, gráficos, tabelas e outras visualizações.
Gerenciar conversas
Você pode abrir, renomear ou excluir uma conversa na página Agentes e gerenciar conversas no Explorador do BigQuery Studio.
Abrir uma conversa
No console Google Cloud , acesse a página Agentes do BigQuery.
Na guia Conversas, na lista de conversas, clique na conversa que você quer abrir.
Renomear uma conversa
No console Google Cloud , acesse a página Agentes do BigQuery.
Na guia Conversas, na lista de conversas, clique na conversa que você quer renomear.
Clique em Ver ações > Renomear.
Na caixa de diálogo Renomear conversa, insira um novo nome no campo Nome da conversa.
Clique em Renomear.
Excluir uma conversa
Os resultados das perguntas em uma conversa persistem mesmo que as fontes de dados sejam excluídas. Para excluir uma conversa e todos os resultados que ela contém, siga estas etapas:
No console Google Cloud , acesse a página Agentes do BigQuery.
Na guia Conversas, na lista de conversas, clique na conversa que você quer excluir.
Clique em Ver ações > Excluir.
Na caixa de diálogo Excluir conversa?, clique em Excluir.
Se você não atualizar uma conversa por 180 dias, o BigQuery a excluirá automaticamente.
Gerenciar conversas usando o Explorador do BigQuery Studio
Gerencie conversas usando o BigQuery Studio Explorer. Essa lista de conversas oferece um local central para pesquisar, abrir ou criar conversas. Você também pode copiar o ID da conversa ou atualizar a lista de conversas.
Para gerenciar suas conversas, siga estas etapas:
Acesse a página do BigQuery Studio Explorer.
No painel Explorer, expanda o nome de um projeto.
Clique em Conversas.
- Para filtrar a lista de conversas, insira um nome ou valor de propriedade no campo de filtro.
- Para abrir uma conversa, clique em Ver ações > Abrir.
- Para copiar um ID de conversa, clique em Ver ações > Copiar ID.
- Para criar uma conversa, clique em Criar conversa na barra de menus.
- Para atualizar a lista, clique em Atualizar na barra de menus.
Locais
A análise de dados de conversação opera globalmente. Não é possível escolher qual região usar. Suas conversas podem não ser armazenadas na mesma região que as fontes de dados.
A seguir
- Saiba mais sobre a Análise de conversação no BigQuery.
- Saiba mais sobre a API Análises de conversação.
- Criar agentes de dados.