透過對話分析資料
本文說明如何在 BigQuery 中建立、編輯及刪除對話。對話是與資料代理程式或資料來源 (例如表格、檢視區塊或圖表) 的持續對話。
對話是指與資料代理程式或資料來源進行的持續性對話。您可以向資料代理程式提出多個問題,使用「銷售量」或「最受歡迎」等常見字詞,不必指定資料表欄位名稱或定義篩選資料的條件。您也可以詢問 PDF 等物件中的資料。代理程式建構回覆時,可以判斷要查詢哪些資料來源,並善用資料表分區或搜尋索引等最佳化功能。
傳回給你的即時通訊回覆提供下列功能:
- 以文字、程式碼或圖片 (多模態) 形式呈現問題的答案。答案可以包含支援的 BigQuery AI 和 ML 函式。
- 視需要生成圖表。
- 代理推論結果的原因。
- 對話中繼資料,例如使用的代理程式和資料來源。
直接與資料來源建立對話時,對話式數據分析 API 會解讀您的問題,但不會提供資料代理提供的背景資訊和處理指令。因此,直接對話結果可能較不準確。如果案件需要更高的準確度,請使用資料代理程式。
您可以使用Google Cloud 控制台,在 BigQuery 中建立及管理對話。詳情請參閱「透過對話分析資料」。
事前準備
-
啟用 BigQuery、Gemini Data Analytics 和 Gemini for Google Cloud API。
啟用 API 時所需的角色
如要啟用 API,您需要具備服務使用情形管理員 IAM 角色 (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin),其中包含serviceusage.services.enable權限。瞭解如何授予角色。
必要的角色
如要建立對話,您必須具備下列任一對話式數據分析 API IAM 角色:
- 如要查看及建立與您共用的任何資料代理的對話,您必須在專案層級具備 Gemini Data Analytics 資料代理使用者 (
roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) 角色和 Gemini for Google Cloud 使用者 (roles/cloudaicompanion.user) 角色。 - 如要建立直接對話,您必須具備 Gemini Data Analytics 無狀態對話使用者 (
roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser) 角色。
此外,在下列情況下,您必須具備下列角色:
- 如果資料代理程式使用資料集做為知識來源,您需要資料集的「BigQuery 資料檢視者」(
roles/bigquery.dataViewer) 角色。 - 如果資料代理人為您執行 SQL 查詢,您需要專案的「BigQuery 工作使用者」(
roles/bigquery.jobUser) 角色。 - 如果資料代理程式使用資料表或檢視區塊做為知識來源,您需要擁有資料表或檢視區塊的「BigQuery 資料檢視者」(
roles/bigquery.dataViewer) 角色。 - 如果資料表使用資料欄層級存取控管,您需要精細讀取者 (
roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) 角色。設定政策標記時,系統會將這個角色指派給主體。詳情請參閱「搭配資料欄層級存取控管使用的角色」。 - 如果資料表使用資料列層級存取控管,您必須透過該資料表的角色層級存取權政策取得存取權。詳情請參閱「建立或更新資料列層級存取權政策」。
- 如果資料表使用資料遮蓋,您必須透過適當的資料政策,獲派「已遮蓋讀取者」(
roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) 角色,詳情請參閱「查詢遮蓋資料的角色」。 - 如要與資料集對話,您必須具備專案的「Data Catalog 檢視者」(
roles/datacatalog.viewer) 角色。
如果沒有資料代理程式所用來源資料表的適當角色,系統會在您與資料代理程式對話時傳回下列錯誤:
Schema_Resolution: Access Denied
最佳做法
對話式數據分析會自動為您執行查詢,以回答您的問題。請考慮下列可能導致查詢費用增加的因素:
- 資料表大小較大
- 在查詢中使用資料彙整
- 在查詢中頻繁呼叫 AI 函式
與資料代理展開對話
如要與資料代理程式對話,請先建立資料代理程式並發布。您也可以與他人分享的代理發起對話。
如要在 Google Cloud 控制台中與現有資料代理程式建立對話,請按照下列步驟操作:
前往 BigQuery Agents 頁面。
選取「代理程式目錄」分頁。
在「我的代理」或「貴機構中其他人與我共用的代理」部分,按一下要與之交談的代理資訊卡。
系統會開啟新的對話面板。
在「提出問題」欄位中輸入問題,然後選擇模式:
- 快速 (預設):適合大多數問題。
- 思考:詳細推論。
你也可以點選 Gemini 建議的問題,開始對話。
按一下「send_spark」send_spark「傳送」。
Conversational Analytics API 會處理您的問題並傳回結果。
直接與資料來源對話
您可以直接與這些 BigQuery 資料來源 (也稱為知識來源) 對話。建立直接對話時,Conversational Analytics API 會解讀您的問題,但不會使用資料代理提供的脈絡和處理指令。
您可以透過下列資料來源建立對話:
使用「代理程式」頁面與資料來源對話
如要使用Google Cloud 控制台的「Agents」頁面,與資料來源建立對話,請按照下列步驟操作:
如要從「代理程式」頁面與資料來源直接對話,請按照下列步驟操作:
前往 BigQuery Agents 頁面。
在「對話」分頁中,按一下「新的對話」。
在「與資料對話」窗格中,按一下「知識來源」分頁標籤。如果清單中未顯示資料來源,可以搜尋該來源。
選取一或多個資料來源,然後按一下「即時通訊」。
使用 BigQuery Studio 與資料來源對話
如要使用 BigQuery Studio 與資料來源直接對話,請選擇下列任一選項。
與資料集、資料表、檢視表或圖表對話
如要直接與資料集、資料表、檢視表或圖表展開對話,請按照下列步驟操作:
前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery Studio」頁面。
點選左側窗格中的 「Explorer」。
在「Explorer」窗格中展開專案,按一下「Datasets」(資料集),然後選取資料集。「資料集」頁面隨即開啟。
按一下資料集即可開啟。
如要與資料集對話,請按一下「chat_spark」chat_spark 「對話」。
如要與資料表對話或在資料集中查看資料表,請按照下列步驟操作:
在「總覽」分頁中,按一下「表格」。
在「表格 ID」欄中,按一下表格或檢視的連結。
按一下「chat_spark」chat_spark「Chat」。
如要與圖表對話,請按照下列步驟操作:
在「總覽」分頁中,按一下「圖表」。
在「圖表 ID」欄中,按一下圖表的連結。
按一下「chat_spark」chat_spark「Chat」。
資料集
與資料集建立對話後,您就能詢問資料相關問題,不必明確列出資料來源。使用資料集建立對話時,資料代理程式可以存取該資料集中的所有資料表。當您提出問題時,資料代理程式會尋找相關表格,並視需要聯結這些表格,以產生答案。
與查詢結果對話
執行查詢後,您可以根據結果發起新對話。 資料來源是快取結果的暫時性資料表,通常會保留 24 小時。快取結果過期後,您就無法詢問資料相關問題。
如要從查詢結果建立對話,請按照下列步驟操作:
前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery Studio」頁面。
切換至 search_insights 查詢 編輯器分頁,或依序點選「arrow_drop_down」 >「Sql query」。
輸入 SQL 查詢,然後按一下「執行」圖示 play_circle。
在「結果」分頁中,按一下「chat_spark」chat_spark「Chat」。
如何與資料來源對話
按一下資料來源的「即時通訊」選項後,即可開始對話。如要發起對話,請按照下列步驟操作:
在「提出問題」欄位中輸入問題,然後選擇模式:
- 快速 (預設):適合大多數問題。
- 思考:詳細推論。
按一下「send_spark」send_spark「傳送」。
Conversational Analytics API 會處理您的問題並傳回結果。 如果資料適合以圖像呈現,回覆內容會提供圖片、圖表、表格和其他視覺化內容。
如要查看資料代理為解答問題所採取的每個步驟,請展開回覆中的「顯示思考過程」選項。
如要查看結果的計算方式,請按一下「計算方式」。
「摘要」部分會顯示生成的查詢,以及查詢結果。您也可以選擇在查詢編輯器中開啟查詢。
從對話建立資料代理程式
您可以從與資料表或檢視表的對話建立資料代理程式。您無法從與資料集的對話建立自訂代理。
如要從對話建立資料代理程式,請按照下列步驟操作:
在對話的「詳細資料」窗格中,按一下「建立代理程式」。
在「編輯器」部分的「代理程式名稱」欄位中,輸入資料代理程式的描述性名稱,例如
Q4 sales data或User activity logs。在「代理程式說明」欄位中,輸入資料代理程式的說明。好的說明會解釋代理的功用、使用的資料,以及協助您判斷是否應與這個資料代理對話,例如
Ask questions about customer orders and revenue。在「知識來源」部分中,確認「知識來源」中的項目。您可以自訂現有資料來源,也可以按一下「新增來源」新增其他資料來源。如果清單未顯示所需資料來源,可以搜尋該來源。
完成變更後,按一下「儲存草稿」。
按一下「發布」。
管理會話群組
您可以在「代理」頁面開啟、重新命名或刪除對話,並在 BigQuery Studio 探索器中管理對話。
開啟現有對話
前往 Google Cloud 控制台的 BigQuery Agents 頁面。
在「對話」分頁的對話清單中,按一下要開啟的對話。
重新命名對話
前往 Google Cloud 控制台的 BigQuery Agents 頁面。
在「對話」分頁的對話清單中,按一下要重新命名的對話。
依序點選「查看動作」>「重新命名」。
在「重新命名對話」對話方塊的「對話名稱」欄位中,輸入對話的新名稱。
按一下 [重新命名]。
刪除對話
即使刪除基礎資料來源,對話中的問題結果仍會保留。如要刪除對話和所有相關結果,請按照下列步驟操作:
前往 Google Cloud 控制台的 BigQuery Agents 頁面。
在「對話」分頁的對話清單中,按一下要刪除的對話。
依序點選「查看動作」>「刪除」。
在「要刪除對話嗎?」對話方塊中,按一下「刪除」。
如果 180 天未更新對話,BigQuery 會自動刪除對話。
使用 BigQuery Studio 探索器管理對話
使用 BigQuery Studio 探索器管理對話。這個對話清單是集中搜尋、開啟或建立對話的位置。你也可以複製對話 ID 或重新整理對話清單。
如要管理對話,請按照下列步驟操作:
前往 BigQuery Studio Explorer 頁面。
在「Explorer」窗格中,展開專案名稱。
按一下「對話」。
- 如要篩選對話清單,請在篩選欄位中輸入屬性名稱或值。
- 如要開啟對話,請依序點按 「View actions」(查看動作) >「Open」(開啟)。
- 如要複製對話 ID,請依序點選「查看動作」「複製 ID」。
- 如要建立對話,請按一下選單列中的「建立對話」。
- 如要重新整理清單,請按一下選單列中的「重新整理」。