Analisar dados com conversas

Pré-lançamento

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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, como "vendas" ou "mais populares", sem especificar nomes de campos de tabela ou definir condições para filtrar os dados. A resposta do chat fornece a resposta à sua pergunta como texto e código, além de gerar imagens e gráficos quando apropriado. A resposta inclui o raciocínio por trás dos resultados.

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 Conversational Analytics interpreta sua pergunta sem o contexto e as instruções de processamento oferecidas por um agente de dados.

Antes de começar

1. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

2. Enable the BigQuery, Gemini Data Analytics, and Gemini for Google Cloud 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

Funções exigidas

Para criar conversas, você precisa ter um dos seguintes papéis do IAM da API Conversational Analytics:

• 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

Ao usar a análise de dados de conversas, as consultas são executadas automaticamente para responder às suas perguntas. Você pode receber cobranças inesperadas nos seguintes casos:

• Se as tabelas forem grandes
• Se as consultas usarem junções de dados
• Se as consultas fizerem muitas chamadas para funções de IA

Para evitar esse problema, considere o tamanho ao selecionar fontes de conhecimento e, ao conversar, use junções.

Criar conversas

É possível criar conversas persistentes com um agente ou uma fonte de dados no console Google Cloud do BigQuery das seguintes maneiras:

• Na guia Catálogo de agentes da página Agentes.
• Ao visualizar uma tabela ou os resultados de uma consulta.
• Quando o sistema usa automaticamente a fonte de dados selecionada para a conversa. Essa prática é útil para perguntas rápidas e pontuais sobre uma tabela específica.

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 no console Google Cloud , selecione uma das seguintes opções:

Página "Agentes"

1. Acesse a página Agentes do BigQuery.

   Acessar "Agentes"

2. Selecione a guia Catálogo de agentes.

3. Na seção Meus agentes ou Compartilhados por outras pessoas na sua organização, clique no card do agente com quem você quer conversar.

4. Clique em Iniciar uma conversa. Um novo painel de chat é aberto.

5. No campo Faça uma pergunta, digite uma pergunta para o agente de dados. Por exemplo, "Qual foi o total de vendas no último trimestre?" ou "Mostre os cinco principais usuários por tempo de sessão". Você também pode clicar em uma das perguntas sugeridas pelo Gemini para começar.

   O agente de dados responde informando a ação que está tomando para resolver sua dúvida e retorna os resultados.

   Para conferir cada etapa que o agente de dados seguiu para responder à sua pergunta, clique em Mostrar raciocínio e veja cada mensagem no processo de raciocínio do agente.

   

   Para saber como os resultados foram calculados, clique em Como isso foi calculado?

   A seção Resumo agora inclui uma consulta gerada seguida do resultado da consulta. Você pode abrir o código no editor de consultas, se quiser.

   

   Quando apropriado para os dados, o agente de dados fornece imagens, gráficos, tabelas e outras visualizações.

   Para ver seu histórico de chat, consulte a lista Gerenciamento de conversas.

   Para ver informações do agente, consulte o painel Detalhes do agente. Esse painel inclui uma descrição do agente e das fontes de conhecimento dele.

Editor do BigQuery

1. Ao trabalhar com uma tabela ou executar uma consulta, clique no botão Criar conversa na barra de menus para iniciar uma conversa.

2. No campo Faça uma pergunta, digite uma pergunta para o agente de dados. Por exemplo, "Qual foi o total de vendas no último trimestre?" ou "Mostre os cinco principais usuários por tempo de sessão". Você também pode clicar em uma das perguntas sugeridas pelo Gemini para começar.

   O agente de dados responde informando a ação que está tomando para resolver sua dúvida e retorna os resultados.

   Para conferir cada etapa que o agente de dados seguiu para responder à sua pergunta, clique em Mostrar raciocínio e veja cada mensagem no processo de raciocínio do agente.

   

   Para saber como os resultados foram calculados, clique em Como isso foi calculado?

   A seção Resumo agora inclui uma consulta gerada seguida do resultado da consulta. Você pode abrir o código no editor de consultas, se quiser.

   

   Quando apropriado para os dados, o agente de dados fornece imagens, gráficos, tabelas e outras visualizações.

   Para ver seu histórico de chat, consulte a lista Gerenciamento de conversas.

   Para ver informações do agente, consulte o painel Detalhes do agente. Esse painel inclui uma descrição do agente e das fontes de conhecimento dele.

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:

1. Acesse a página Agentes do BigQuery.

   Acessar "Agentes"

2. Na guia Conversas, no painel Conversar com seus dados, clique em Fontes de dados.

3. Selecione uma ou mais tabelas e clique em Criar conversa.

4. 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 Conversational Analytics processa sua pergunta e retorna os resultados.

   Para conferir as etapas realizadas pela API Conversational Analytics, clique em Mostrar lógica e veja cada mensagem no processo de lógica da API.

   

   Para saber como os resultados foram calculados, clique em Como isso foi calculado?

   A seção Resumo agora inclui uma consulta gerada seguida do resultado da consulta. Se quiser, abra a consulta no editor de consultas.

   

   Quando apropriado para os dados, a resposta fornece imagens, gráficos, tabelas e outras visualizações.

Editor do BigQuery

1. Ao trabalhar com uma tabela ou executar uma consulta, clique no botão Criar conversa na barra de menus para iniciar uma conversa.

2. 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 Conversational Analytics processa sua pergunta e retorna os resultados.

   Para conferir as etapas realizadas pela API Conversational Analytics, clique em Mostrar raciocínio.

   Para ver cada etapa que o agente de dados seguiu para responder à sua pergunta, clique em Mostrar raciocínio. Na lista, confira cada mensagem no processo de raciocínio do agente.

   

   Para saber como os resultados foram calculados, clique em Como isso foi calculado?

   A seção Resumo agora inclui a consulta gerada seguida do resultado da consulta. Se quiser, abra a consulta no editor de consultas.

   

   Quando apropriado para os dados, a resposta fornece imagens, gráficos, tabelas e outras visualizações.

Criar um agente de dados com base em uma conversa

1. No painel Dados de uma conversa, na seção Ações rápidas, clique em Criar agente.
2. Siga as etapas para criar um agente.

Gerenciar conversas

Você pode abrir, renomear ou excluir uma conversa na página Agentes e gerenciar conversas no Explorador do BigQuery Studio.

Abrir uma conversa

1. No console Google Cloud , acesse a página Agentes do BigQuery.

   Acessar "Agentes"

2. Na guia Conversas, na lista de conversas, clique na conversa que você quer abrir.

Renomear uma conversa

1. No console Google Cloud , acesse a página Agentes do BigQuery.

   Acessar "Agentes"

2. Na guia Conversas, na lista de conversas, clique na conversa que você quer renomear.

3. Clique em Ver ações > Renomear.

4. Na caixa de diálogo Renomear conversa, insira um novo nome no campo Nome da conversa.

5. Clique em Renomear.

Excluir uma conversa

1. No console Google Cloud , acesse a página Agentes do BigQuery.

   Acessar "Agentes"

2. Na guia Conversas, na lista de conversas, clique na conversa que você quer excluir.

3. Clique em Ver ações > Excluir.

4. Na caixa de diálogo Excluir conversa?, clique em Excluir.

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:

1. Acesse a página do BigQuery Studio Explorer.

   Acessar o Explorador

2. No painel Explorer, expanda o nome de um projeto.

3. Clique em Conversas.

   1. Para filtrar a lista de conversas, insira um nome ou valor de propriedade no campo de filtro.
   2. Para abrir uma conversa, clique em Ver ações > Abrir.
   3. Para copiar um ID de conversa, clique em Ver ações > Copiar ID.
   4. Para criar uma conversa, clique em Criar conversa na barra de menus.
   5. 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.

A seguir

• Saiba mais sobre a Análise de conversação no BigQuery.
• Saiba mais sobre a API Conversational Analytics.
• Criar agentes de dados.