グラフとチャットする

会話型分析を使用して、グラフに関する質問をすることができます。エージェントは SQL クエリを記述し、出力の可視化を提供することができます。エージェントは、グラフ上で定義された説明、類義語、拡張機能、メジャーを使用して、結果の品質を向上させることもできます。グラフスキーマと質問に応じて、エージェントは Graph Query Language（GQL）または SQL の GRAPH_EXPAND テーブル値関数を使用してグラフをクエリします。GQL クエリには、BigQuery Enterprise エディションまたは Enterprise Plus エディションの予約が必要です。オンデマンド料金が適用されるプロジェクトでは、GQL クエリはエラーで失敗します。GRAPH_EXPAND 関数を含むクエリは、オンデマンド料金を使用して実行できますが、この関数はすべてのタイプのグラフをサポートしているわけではありません。要件と制限事項については、GRAPH_EXPAND をご覧ください。

グラフは、テーブル間の関係をエンコードします。エージェントにグラフを提供すると、テーブル間の関係があいまいになることがなくなります。この明確さにより、ハルシネーションが減少し、会話の効率が向上します。

たとえば、一般公開されている Look Ecommerce グラフについてエージェントに質問するには、次の操作を行います。

  1. Google Cloud コンソールで、BigQuery の [エージェント] ページに移動します。

    [エージェント] に移動

  2. [エージェント カタログ] タブを選択します。

  3. [Google のサンプル エージェント] セクションで、[The Look Graph] をクリックします。

  4. 会話が開きます。bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph グラフに関する質問を入力できます。

グラフとチャットする

グラフとチャットするには、グラフをデータソースとしてデータ エージェントを作成するか、グラフとの直接会話を作成します。何を質問すればよいかわからない場合は、What questions can I ask about this data? と質問してみてください。たとえば、Look Ecommerce グラフについてこの質問をすると、グラフ スキーマの概要と質問の候補が返されます。レスポンスには、次の質問が含まれる場合があります。

  • 業績

    • What is the total revenue for each product category, sorted from highest to lowest?
    • What are the top 5 brands by total revenue among users from 'Brasil'?
    • Rank the product categories based on their total revenue for each product department (Men/Women).

  • ユーザーとロジスティクスの分析情報

    • How many users do we have in each country?
    • What is the distribution of user ages in the United States?
    • Which distribution centers handle the most orders with a 'Complete' status?

  • 関係分析

    • Show the connection between users and the distribution centers their products are shipped from.
    • Find all products that have been ordered by users who came from a 'Search' traffic source.

グラフクエリと可視化を作成する

会話分析では、GQL クエリを記述してグラフに関する質問に回答し、出力を可視化して表示できます。たとえば、チャットに「Show the connection between Tina Fletcher's orders and distribution centers」と入力します。エージェントは、次のような GQL クエリを実行する場合があります。

GRAPH `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph`
MATCH p = (u:User {id: 32})
          <-[:placed_order]-(o:`Order`)
          <-[:belongs_to_order]-(oi:OrderItem)
          -[:includes_product]->(pr:Product)
          -[:product_stocked_at]->(dc:DistributionCenter)
RETURN TO_JSON(p) AS path;

エージェントは、インタラクティブな可視化を提供することもあります。

ユーザーを配送センターに接続する注文の可視化。

グラフの指標を使用する

会話分析では、グラフで定義されたメジャーを使用して、集計を含む質問に正確に回答できます。たとえば、Look Graph エージェントに次の質問をします。 Which distribution centers process orders from the largest number of distinct customers?

エージェントは、User ノードの user_count メジャーを使用して、顧客数の過剰カウントを回避します。レスポンスの計算に使用されるクエリは、次のようになります。

SELECT
  DistributionCenter_id,
  DistributionCenter_name,
  AGG(User_user_count) AS distinct_customer_count
FROM
  GRAPH_EXPAND("bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph")
GROUP BY
  DistributionCenter_id,
  DistributionCenter_name
ORDER BY
  distinct_customer_count DESC;

エージェントは、グラフの可視化も提供する場合があります。

配送センター別の個別ユーザー数の可視化。

次のステップ