יצירת סוכני נתונים

גרסת טרום-השקה

השימוש בתכונה הזו כפוף לתנאי השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA, שמפורטים בחלק "תנאים כלליים לשירות" של התנאים הספציפיים לשירות. השימוש בתכונות בגרסת טרום-GA הוא "כפי שהן" (As is), ויכול להיות שהתמיכה בהן תהיה מוגבלת. אתם יכולים לקרוא מידע נוסף בקטע תיאור שלבי ההשקה.

הערה: כדי לשלוח משוב או לבקש תמיכה בנוגע לתכונה הזו, אפשר לשלוח אימייל לכתובת [e-mail].

במאמר הזה מוסבר איך ליצור, לערוך, לנהל ולמחוק סוכני נתונים ב-BigQuery.

ב-BigQuery, אתם יכולים לנהל שיחות עם סוכני נתונים כדי לשאול שאלות על נתוני BigQuery באמצעות שפה טבעית. סוכני נתונים מכילים מטא-נתונים של טבלאות והוראות לעיבוד שאילתות שספציפיות לתרחישי שימוש. ההוראות האלה מגדירות את הדרך הכי טובה לענות על שאלות של משתמשים לגבי קבוצה של מקורות ידע, כמו טבלאות, תצוגות או פונקציות בהגדרת משתמש (UDF) שאתם בוחרים.

לפני שמתחילים

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

התפקידים הנדרשים

כדי לעבוד עם סוכני נתונים, אתם צריכים להיות בעלי אחד מהתפקידים הבאים בניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) של Conversational Analytics API:

• יצירה, עריכה, שיתוף ומחיקה של כל סוכני הנתונים בפרויקט: Gemini Data Analytics Data Agent Owner (roles/geminidataanalytics.dataAgentOwner) on the project.
• יצירה, עריכה, שיתוף ומחיקה של סוכני נתונים משלכם בפרויקט: Gemini Data Analytics Data Agent Creator (roles/geminidataanalytics.dataAgentCreator) בפרויקט. התפקיד הזה מקנה לכם באופן אוטומטי את התפקיד 'בעלים של סוכן נתונים' בסוכני הנתונים שאתם יוצרים.
• צפייה בכל סוכני הנתונים בפרויקט ועריכה שלהם: Gemini Data Analytics Data Agent Editor (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor) ברמת הפרויקט.
• הצגת כל סוכני הנתונים בפרויקט: Gemini Data Analytics Data Agent Viewer (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer).

בנוסף, כדי ליצור או לערוך סוכן נתונים, אתם צריכים את התפקידים הבאים:

• Gemini Data Analytics Stateless Chat User (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser).
• ‫BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) בכל טבלה שסוכן הנתונים משתמש בה כמקור ידע.
• בעל הרשאת צפייה בקטלוג Dataplex‏ ( roles/datacatalog.catalogViewer) בפרויקט
• אם בטבלת נתונים נעשה שימוש בבקרת גישה ברמת העמודה, צריך להוסיף את הרשאת הקריאה הפרטנית (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) לתג המדיניות המתאים. מידע נוסף זמין במאמר תפקידים שמשמשים לבקרת גישה ברמת העמודה.
• אם בטבלת נתונים נעשה שימוש בבקרת גישה ברמת השורה, צריך להגדיר מדיניות גישה ברמת השורה בטבלה הזו. מידע נוסף זמין במאמר בנושא יצירה או עדכון של מדיניות גישה ברמת השורה.
• אם בטבלת נתונים נעשה שימוש באנונימיזציה של נתונים, צריך להשתמש ב-Masked Reader ‏(roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) במדיניות הנתונים המתאימה. מידע נוסף זמין במאמר בנושא תפקידים לשליחת שאילתות לנתונים מוסווים.

כדי לעבוד עם משאבי BigQuery, כמו הצגת טבלאות או הרצת שאילתות, אפשר לעיין במאמר בנושא תפקידים ב-BigQuery.

שיטות מומלצות

כשמשתמשים בניתוח שיחות, השאילתות מופעלות באופן אוטומטי כדי לענות על השאלות. יכול להיות שייגבו מכם חיובים בלתי צפויים במקרים הבאים:

• אם הטבלאות גדולות
• אם השאילתות משתמשות באיחוד נתונים
• אם השאילתות מבצעות הרבה קריאות לפונקציות AI

כדי למנוע את הבעיה הזו, כדאי לקחת בחשבון את הגודל כשבוחרים מקורות ידע, וכשמנהלים שיחות, כדאי להשתמש בצירופים.

יצירת תובנות

אפשר גם ליצור תובנות לגבי הנתונים ב-Dataplex Universal Catalog לכל טבלה שרוצים להשתמש בה כמקור ידע.

התובנות שנוצרות מספקות מטא-נתונים של טבלאות, שסוכן הנתונים יכול להשתמש בהם כדי לעזור ליצור תשובות לשאלות שלכם.

אם לא תיצרו תובנות מראש, המערכת תיצור אותן באופן אוטומטי כשתבחרו טבלה כמקור ידע בזמן יצירת סוכן נתונים.

עבודה עם סוכן הנתונים לדוגמה

אם אתם לא יודעים איך להגדיר סוכנים לניתוח נתוני שיחות, אתם יכולים לצפות בסוכן לדוגמה שהוגדר מראש ונוצר לכל פרויקטGoogle Cloud . אתם יכולים לשוחח איתו ולראות את הפרמטרים שלו כדי להבין איך הוא נוצר, אבל אתם לא יכולים לשנות אותו.

כדי לראות את הסוכן לדוגמה:

1. במסוף Google Cloud , עוברים לדף Agents ב-BigQuery.

   כניסה לדף Agents

2. בוחרים בכרטיסייה קטלוג הסוכנים.

3. בקטע סוכנים לדוגמה של Google, לוחצים על כרטיס הסוכן לדוגמה.

יצירת סוכן נתונים

בקטעים הבאים מוסבר איך ליצור סוכן נתונים.

אחרי שיוצרים סוכן, אפשר לערוך את ההגדרות שלו.

הערה: אם אתם מנהלים שיחה עם מקור נתונים, אתם יכולים גם ליצור סוכן מתוך השיחה הזו.

הגדרת פרטים בסיסיים

1. במסוף Google Cloud , עוברים לדף Agents ב-BigQuery.

   כניסה לדף Agents

2. בוחרים בכרטיסייה קטלוג הסוכנים.

3. לוחצים על סוכן חדש. ייפתח הדף סוכן חדש.

4. בקטע עורך, בשדה שם הסוכן, מקלידים שם תיאורי לסוכן הנתונים – לדוגמה, Q4 sales data או User activity logs.

5. בשדה Agent description (תיאור הסוכן), מקלידים תיאור של סוכן הנתונים. תיאור טוב מסביר מה הסוכן עושה, באילו נתונים הוא משתמש ועוזר לכם להבין מתי כדאי לשוחח עם סוכן הנתונים הזה – לדוגמה, Ask questions about customer orders and revenue.

6. בקטע מקורות מידע, לוחצים על הוספת מקור. ייפתח הדף Add knowledge source.

7. בקטע Recents (פריטים אחרונים), בוחרים טבלאות, תצוגות או פונקציות UDF שרוצים להשתמש בהן כמקורות מידע. פונקציות UDF מופיעות עם הקידומת fx במסוףGoogle Cloud .

8. כדי לראות עוד מקורות מידע, בוחרים באפשרות הצגת עוד.

9. אופציונלי: מוסיפים מקור מידע שלא מופיע בקטע האחרונים:

   1. בקטע חיפוש, מקלידים את שם המקור בשדה חיפוש טבלאות ומקישים על Enter. שם המקור לא צריך להיות מדויק.

   2. בקטע תוצאות החיפוש, בוחרים מקור אחד או יותר.

10. לוחצים על הוספה. דף הנציג החדש ייפתח מחדש.

התאמה אישית של תיאורי טבלאות ושדות

כדי לשפר את הדיוק של סוכן הנתונים, אפשר לספק מטא-נתונים נוספים של הטבלה. רק סוכן הנתונים משתמש במטא-נתונים האלה, והם לא משפיעים על טבלת המקור.

כדאי לפעול לפי השיטות המומלצות הבאות כשיוצרים טבלה ותיאורי שדות:

• התיאורים האלה יעזרו לכם להבין איך סוכן הנתונים מבין את הסכימה. אם התיאורים שהסוכן מציע נכונים, אפשר לאשר אותם.

• אם סוכן הנתונים לא מבין את הסכימה אחרי שמגדירים את התיאורים האלה, צריך לשנות את התיאורים באופן ידני כדי לספק את המידע הנכון.

כדי להגדיר תיאורים של טבלאות ושדות:

1. בקטע מקורות מידע, לוחצים על הקישור התאמה אישית של טבלה.

2. ליצור תיאור לטבלה. אפשר להקליד תיאור בשדה תיאור הטבלה או לקבל את ההצעה מ-Gemini.

3. בקטע Fields (שדות), בודקים את תיאורי השדות שהוצעו על ידי Gemini.

4. בוחרים את התיאורים של השדות שרוצים לאשר ולוחצים על אישור ההצעות. בוחרים את התיאורים שרוצים לדחות ולוחצים על דחיית ההצעות.

5. כדי לערוך ידנית את התיאור של שדה מסוים, לוחצים על סמל העריכה לצד השדה. החלונית עריכת שדה תיפתח.

   1. בשדה Description (תיאור), מקלידים תיאור של השדה.
   2. כדי לשמור את תיאור השדה, לוחצים על עדכון.

6. כדי לשמור את התיאור ואת העדכונים בשדות, לוחצים על עדכון. דף הנציג החדש ייפתח מחדש.

7. חוזרים על השלבים האלה לכל טבלה שרוצים להתאים אישית.

הגדרת תכונות מתקדמות

הגדרת תכונות מתקדמות אופציונליות כמו הוראות לסוכן, שאילתות מאומתות (שנקראו בעבר שאילתות מוזהבות), מונחים מותאמים אישית במילון המונחים של BigQuery והגדרות לסוכן. אפשר גם לעיין במונחים במילון המונחים הארגוני שיובאו מ-Dataplex Universal Catalog.

יצירת הוראות שימוש בסוכן

הנציג צריך להבין את ההקשר של שאלות המשתמשים בלי להזדקק להוראות מותאמות אישית. כדאי ליצור הנחיות מותאמות אישית לסוכן רק אם צריך לשנות את ההתנהגות שלו או לשפר את ההקשר בדרכים שלא נתמכות כבר על ידי תכונות הקשר אחרות – למשל, מטא-נתונים של טבלאות ושדות מותאמים אישית או שאילתות מאומתות.

בקטע הוראות, מקלידים הוראות לסוכן הנתונים בשדה הוראות לסוכן. סוכן הנתונים משתמש בהוראות האלה כדי להבין את ההקשר של שאלות המשתמשים ולספק תשובות, ולכן חשוב שההוראות יהיו ברורות ככל האפשר.

אם לא קיבלתם תשובה מספקת מהנציג, תוכלו להוסיף הקשר מובנה כמו תיאורים, דוגמאות או מונחים במילון מונחים. אם עדיין לא קיבלתם תשובה מספקת, תוכלו להוסיף הוראות מותאמות אישית כמו הדוגמאות שבטבלה הבאה.

כדי לראות עוד דוגמאות להוראות, לוחצים על הצגת דוגמאות.

סוג המידע	תיאור	דוגמאות
שדות עיקריים	השדות הכי חשובים לניתוח.	השדות הכי חשובים בטבלה הזו הם: מספר לקוח,‏ מזהה מוצר ו-Order Date
סינון וקיבוץ	שדות שהסוכן צריך להשתמש בהם כדי לסנן ולקבץ את הנתונים.	"כששאלה היא לגבי ציר זמן או 'במהלך תקופה', תמיד צריך להשתמש בעמודה order_created_date". ‫"When someone says 'by product,' group by the product_category column."
סינון ברירת מחדל	שדות לסינון כברירת מחדל.	"אלא אם צוין אחרת, תמיד מסננים את הנתונים לפי order_status = 'Complete'‎".
מילים נרדפות ומונחים עסקיים	מונחים חלופיים לשדות עיקריים.	"אם מישהו שואל על 'הכנסה' או 'מכירות', צריך להשתמש בעמודה total_sale_amount". "אנחנו מגדירים לקוחות 'נאמנים' כלקוחות שערך המאפיין purchase_count [מספר הרכישות] שלהם הוא > 5".
שדות מוחרגים	שדות שסוכן הנתונים לא צריך להשתמש בהם.	‫"Never use these fields: Transaction Date Derived, City Derived".
שילוב לפי קשר	איך שתי טבלאות או יותר קשורות זו לזו, ואילו עמודות משמשות לצירוף שלהן. הסוכן צריך להשתמש בפקודות JOIN רגילות של SQL על זוגות עמודות כדי לשלב נתונים. ראו את עמודת הדוגמה.	פעילות של לקוחות ‫order_items.user_id = users.id (כדי לקשר מכירות ללקוחות) ‫events.user_id = users.id (כדי לקשר פעילות באתר ללקוחות שמחוברים לחשבון)

יצירת שאילתות מאומתות

נציג יכול להשתמש בשאילתות מאומתות בשתי דרכים:

• אם סוכן יכול להשתמש בשאילתה מאומתת כדי לענות על שאלה ששאלתם אותו, כדי להבטיח תשובה מהימנה, הסוכן מפעיל את השאילתה בדיוק כפי שהיא כתובה.
• אם הסוכן לא יכול להשתמש בשאילתה המאומתת כדי לענות על שאלה, הוא עדיין משתמש בשאילתה כהפניה כדי להבין את הנתונים ואת השיטות המומלצות לשאילתות.

אתם יכולים לבחור שאילתות מאומתות מתוך רשימה שנוצרה על ידי המערכת, או ליצור שאילתות משלכם.

כדי ליצור שאילתה מאומתת עבור סוכן הנתונים, שנקראה בעבר שאילתה לדוגמה:

1. בוחרים שאילתה מאומתת אחת או יותר מתוך ההצעות של Gemini:

   1. בקטע Verified Queries (שאילתות מאומתות), לוחצים על Review suggestions (בדיקת הצעות). ייפתח הדף בדיקת ההצעות לשאילתה מאומתת.
   2. בודקים את ההצעות לשאילתות מאומתות. בוחרים את כל האפשרויות שרלוונטיות לתרחיש השימוש שלכם.
   3. לוחצים על הוספה. דף הנציג החדש ייפתח מחדש.

2. כדי ליצור שאילתה מאומתת משלכם, לוחצים על הוספת שאילתה. ייפתח הדף Add verified query.

   1. בשדה שאלה, מקלידים את השאלה של המשתמש שהתשובה שלה מופיעה בשאילתה המאומתת.
   2. לוחצים על Generate SQL כדי ש-Gemini ייצור שאילתה מאומתת שתואמת לשאלת המשתמש שציינתם.
   3. אם רוצים, אפשר לשנות את השאילתה המאומתת.
   4. לוחצים על Run ומוודאים שהשאילתה מחזירה את התוצאות שציפיתם להן.
   5. לוחצים על הוספה. דף הנציג החדש ייפתח מחדש.

3. חוזרים על השלבים האלה לפי הצורך כדי ליצור עוד שאילתות מאומתות.

יצירה או בדיקה של מונחים במילון המונחים

אתם יכולים ליצור מונחים מותאמים אישית במילון של BigQuery שיהיו מקומיים לסוכן, או לעיין במונחים במילון המונחים הארגוני שיובאו מ-Dataplex Universal Catalog ורלוונטיים למקורות הידע שבחרתם לסוכן.

• מכיוון שמונחים במילון המונחים הארגוני מ-Dataplex Universal Catalog חלים באופן גלובלי על משאבי BigQuery, אם אתם משתמשים ב-Dataplex Universal Catalog, עליכם ליצור ולנהל מונחים במילון המונחים הארגוני ב-Dataplex Universal Catalog במקום בסוכנים בודדים.
• אם אתם צריכים לשנות מונחים במילון המונחים הארגוני שיובאו מ-Dataplex Universal Catalog, אתם צריכים לערוך אותם ב-Dataplex Universal Catalog ולחזור לניתוח שיחות כדי לראות אותם.
• מונחים מותאמים אישית במילון המונחים של BigQuery נשארים ב-BigQuery. הם לא מופיעים ב-Dataplex Universal Catalog.
• אם אתם לא משתמשים ב-Dataplex Universal Catalog, אתם יכולים ליצור מונחים מותאמים אישית במילון המונחים של BigQuery למונחים שאתם צריכים להגדיר לסוכן ספציפי.

כדי ליצור מונחים מותאמים אישית למילון המונחים של נציג:

1. בקטע Glossary (מילון מונחים) בדף Editor (עורך) של הסוכן, לוחצים על Add term (הוספת מונח).
2. בקטע תנאים מותאמים אישית, אפשר לערוך או למחוק תנאים מותאמים אישית קיימים.
3. כדי ליצור מונח חדש אחד או יותר, לוחצים על יצירת מונח.
   1. מזינים מונח, הגדרה ומילים נרדפות (אחת או יותר), מופרדים בפסיקים.
   2. כדי ליצור את המונח, לוחצים על Add (הוספה).
   3. אם רוצים למחוק את המונח החדש, לוחצים על מחיקה.
4. כדי ליצור עוד מונחים בהתאמה אישית, חוזרים על השלבים האלה.

כדי לראות את המונחים במילון המונחים הארגוני שיובאו מ-Dataplex Universal Catalog:

1. בקטע Glossary (מילון מונחים) בדף Editor (עורך) של הסוכן, לוחצים על Add term (הוספת מונח).
2. עוברים לקטע בדף שנקרא Imported from Dataplex Universal Catalog (ייבוא מ-Dataplex Universal Catalog).
3. כדי לשנות מונחים מיובאים ב-Dataplex Universal Catalog, צריך ללחוץ על הקישור 'אל מילוני המונחים של Dataplex Universal Catalog'.
4. אחרי שמשנים את התנאים ב-Dataplex Universal Catalog, אפשר לחזור לדף Editor של הסוכן כדי לראות את התנאים ששונו.

קביעת הגדרות

בקטע הגדרות, אפשר להגדיר את ההגדרות האופציונליות הבאות:

1. יוצרים תוויות כדי לארגן את המשאבים שלכם.Google Cloud תוויות הן צמדי מפתח/ערך שמאפשרים לקשר בין אובייקטים או ביניהם לבין משאבים אחרים של Google Cloud .

   1. בקטע הגדרות, לוחצים על ניהול תוויות.
   2. לוחצים על הוספת תווית.
   3. בשדות מפתח וערך, מזינים את צמד המפתח/ערך של התווית.
   4. אם רוצים להוסיף עוד תוויות, לוחצים שוב על הוספת תווית.
   5. כדי למחוק תווית, לוחצים על מחיקה.
   6. כשמסיימים, לוחצים על הוספה. דף הנציג החדש ייפתח מחדש.

2. אופציונלי: מגדירים מגבלת גודל לשאילתות שסוכן הנתונים מעבד. בקטע הגדרות, מקלידים ערך בשדה מקסימום בייטים לחיוב. צריך להגדיר את המגבלה הזו ל-10485760 ומעלה, אחרת תופיע הודעת השגיאה הבאה:

Value error. In BigQuery on-demand pricing charges are
rounded up to the nearest MB, with a minimum of 10 MB of data processed
per query. So, max bytes billed must be set to greater or equal to
10485760.

אם לא מציינים ערך, maximum bytes billed מוגדר כברירת מחדל למכסת השימוש בשאילתות ליום של הפרויקט. המכסה לשימוש ביום הוא בלתי מוגבל, אלא אם הגדרתם מכסה בהתאמה אישית.

כדי להעביר את הסוכן למצב טיוטה או לפרסם אותו, ממשיכים לקטע הבא.

תצוגה מקדימה ופרסום של הסוכן

1. בקטע תצוגה מקדימה, מקלידים שאלה לדוגמה של משתמש בשדה אפשר לשאול שאלה ומקישים על Enter. כדי לוודא שסוכן הנתונים מחזיר את הנתונים שציפיתם לקבל, בודקים את התגובה של הסוכן. אם התשובה לא תואמת לציפיות שלכם, תוכלו לשנות את ההגדרות בקטע עורך כדי לשפר את ההגדרות של סוכן הנתונים עד שתקבלו תשובות משביעות רצון. אתם יכולים להמשיך לבדוק ולשנות את הנציג כדי לשפר את התוצאות שלו.

2. לוחצים על Save.

3. כדי להעביר את סוכן הנתונים למצב טיוטה, שתוכלו לערוך מחדש בהמשך, לוחצים על חזרה כדי לחזור לדף קטלוג הסוכנים. הסוכן נמצא עכשיו במצב טיוטה, ולכן הוא מופיע בקטע My draft agents בכרטיסייה Agent Catalog.

   כדי לפרסם את הסוכן, נשארים בדף יצירת הסוכן וממשיכים לשלב הבא.

4. לוחצים על Publish (פרסום) כדי לפרסם את סוכן הנתונים ולהפוך אותו לזמין לשימוש בפרויקט. אתם יכולים ליצור שיחות עם סוכן הנתונים באמצעות BigQuery Studio, וגם באמצעות Looker Studio Pro אם יש לכם מינוי ל-Looker Studio. אפשר גם ליצור ממשק משלכם כדי לשוחח עם סוכן הנתונים באמצעות Conversational Analytics API.

5. אופציונלי: בתיבת הדו-שיח הסוכן שלך פורסם, לוחצים על שיתוף כדי לשתף את סוכן הנתונים עם משתמשים אחרים.

   1. בחלונית Share permissions, לוחצים על Add principal.

   2. בשדה New principals, מזינים חשבון משתמש אחד או יותר.

   3. לוחצים על הרשימה Select a role (בחירת תפקיד).

   4. ברשימה Role, בוחרים באחד מהתפקידים הבאים:

      • משתמש סוכן הנתונים של Gemini Data Analytics ‏(roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): מעניק הרשאה לצ'אט עם סוכן הנתונים.
      • עורך סוכני נתונים של Gemini Data Analytics‏ (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): מעניק הרשאה לערוך את סוכן הנתונים.
      • ‫Gemini Data Analytics Data Agent Viewer (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): מעניק הרשאה לצפייה בסוכן הנתונים.

6. לוחצים על Save.

7. כדי לחזור לדף של הסוכן החדש, לוחצים על סגירה. מיד אחרי ששומרים או מפרסמים את הסוכן, אפשר לראות אותו בקטלוג הסוכנים.

ניהול סוכני נתונים

אפשר למצוא סוכנים קיימים בכרטיסייה קטלוג הסוכנים, שמחולקת לשלושה חלקים:

• הנציגים שלי: רשימה של כל הנציגים שאתם יוצרים ומפרסמים. אתם יכולים לשנות סוכנים שפורסמו ולשתף אותם עם אחרים.
• הסוכנים שלי שבמצב טיוטה: סוכנים שעדיין לא פרסמתם. אי אפשר לשתף סוכנים בטיוטה.
• סוכנים שאנשים אחרים בארגון שיתפו: סוכנים שאנשים אחרים יצרו ושיתפו איתכם. אם אנשים אחרים מעניקים לכם הרשאות, אתם יכולים לערוך את הסוכנים המשותפים האלה.

עריכה של סוכן נתונים

כדי לערוך סוכן נתונים:

1. עוברים לדף Agents (סוכנים) ב-BigQuery.

   כניסה לדף Agents

2. בוחרים בכרטיסייה קטלוג הסוכנים.

3. מאתרים את כרטיס הסוכן של סוכן הנתונים שרוצים לשנות.

4. כדי לפתוח את סוכן הנתונים בעורך הסוכנים, לוחצים על פתיחת פעולות > עריכה בכרטיס הסוכן.

5. עורכים את ההגדרות של סוכן הנתונים לפי הצורך.

6. כדי לשמור את השינויים בלי לפרסם אותם, לוחצים על שמירה.

7. כדי לפרסם את השינויים, לוחצים על פרסום . בתיבת הדו-שיח שיתוף, אפשר לשתף את הסוכן עם אחרים או ללחוץ על ביטול.

8. כדי לחזור לחלונית סוכנים, לוחצים על חזרה.

   

שיתוף סוכן נתונים

כדי לשתף סוכן נתונים שפורסם, פועלים לפי השלבים הבאים. אי אפשר לשתף סוכנים בטיוטה.

1. עוברים לדף Agents (סוכנים) ב-BigQuery.

   כניסה לדף Agents

2. בוחרים בכרטיסייה קטלוג הסוכנים.

3. מאתרים את כרטיס הסוכן של סוכן הנתונים שרוצים לשנות.

4. כדי לפתוח את סוכן הנתונים בעורך הסוכנים, לוחצים על פתיחת פעולות > עריכה בכרטיס הסוכן.

5. כדי לשתף את סוכן הנתונים עם משתמשים אחרים, לוחצים על שיתוף.

6. בחלונית Share permissions, לוחצים על Add principal.

7. בשדה New principals, מזינים חשבון משתמש אחד או יותר.

8. לוחצים על הרשימה Select a role (בחירת תפקיד).

9. ברשימה Role, בוחרים באחד מהתפקידים הבאים:

   • משתמש בסוכן הנתונים של Gemini Data Analytics‏ (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): מאפשר לשוחח עם סוכן הנתונים.
   • עורך סוכני נתונים של Gemini Data Analytics ‏(roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): מאפשר לערוך את סוכן הנתונים.
   • ‫Gemini Data Analytics Data Agent Viewer (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): מאפשרת לצפות בסוכן הנתונים.

10. לוחצים על Save.

11. כדי לחזור לדף העריכה של הסוכן, לוחצים על סגירה.

12. כדי לחזור לחלונית סוכנים, לוחצים על חזרה.

    

מחיקה של סוכן נתונים

1. עוברים לדף Agents (סוכנים) ב-BigQuery.

   כניסה לדף Agents

2. בוחרים בכרטיסייה קטלוג הסוכנים.

3. בקטע הסוכנים שלי או הסוכנים שלי בטיוטה בכרטיסייה קטלוג הסוכנים, מאתרים את כרטיס הסוכן של סוכן הנתונים שרוצים למחוק.

4. לוחצים על פתיחת פעולות > מחיקה.

5. בתיבת הדו-שיח למחוק את הסוכן?, לוחצים על מחיקה.

מיקומים

ניתוח שיחות פועל באופן גלובלי, ואי אפשר לבחור את האזור שבו הוא יפעל.

המאמרים הבאים

• מידע נוסף על ניתוח נתונים בשיחה ב-BigQuery
• מידע נוסף על Conversational Analytics API
• ניתוח נתונים באמצעות שיחות.
• מידע נוסף על התפקיד 'צפייה בסוכן הנתונים של Gemini לניתוח נתונים' (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer)