그래프와 채팅

대화형 분석을 사용하여 그래프에 대해 질문할 수 있습니다. 에이전트는 SQL 쿼리를 작성하고 출력의 시각화를 제공할 수 있습니다. 에이전트는 그래프에 정의된 설명, 동의어, 측정항목을 사용하여 결과의 품질을 개선할 수도 있습니다. Enterprise 또는 Enterprise Plus 버전을 사용하는 경우 에이전트가 그래프에서 GQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 주문형 가격 책정을 사용하는 경우 에이전트가 GRAPH_EXPAND 함수를 호출하여 그래프에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

그래프는 테이블 간의 관계를 인코딩합니다. 에이전트에 그래프를 제공하면 테이블의 관계에 대한 모호성이 사라집니다. 이러한 명확성은 허위 정보를 줄이고 대화의 효율성을 개선할 수 있습니다.

예를 들어 공개적으로 사용 가능한 Look 전자상거래 그래프에 대해 에이전트에게 질문하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 콘솔에서 BigQuery 에이전트 페이지로 이동합니다. Google Cloud

    에이전트로 이동

  2. 에이전트 카탈로그 탭을 선택합니다.

  3. Google의 샘플 에이전트 섹션에서 Look 그래프 를 클릭합니다.

  4. 대화가 열립니다. bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph 그래프에 대한 질문을 입력할 수 있습니다.

제한사항

  • 에이전트 또는 대화당 최대 하나의 그래프를 데이터 소스로 사용할 수 있습니다.
  • 테이블과 그래프를 데이터 소스로 결합할 수 없습니다.

그래프와 채팅

그래프와 채팅하려면 그래프를 데이터 소스로 사용하는 데이터 에이전트를 만들거나 그래프와 직접 대화를 만들면 됩니다. 무엇을 질문해야 할지 잘 모르겠다면 What questions can I ask about this data?라고 질문해 보세요. 예를 들어 Look 이커머스 그래프에 대해 이 질문을 하면 응답에 그래프 스키마 개요와 추천 질문이 포함됩니다. 응답에 다음 질문이 표시될 수 있습니다.

  • 비즈니스 성과

    • 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).

  • 사용자 및 물류 통계

    • 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?

  • 관계 분석

    • 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.

그래프 쿼리 및 시각화 만들기

대화형 분석은 GQL 쿼리를 작성하여 그래프에 대한 질문에 답변하고 출력을 시각화로 표시할 수 있습니다. 예를 들어 채팅에 Show the connection between Tina Fletcher's orders and distribution centers 을 입력할 수 있습니다. 에이전트는 다음과 유사한 GQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

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;

에이전트는 대화형 시각화를 제공할 수도 있습니다.

사용자를 유통 센터에 연결하는 주문의 시각화

그래프 측정항목 사용

대화형 분석은 그래프에 정의된 측정항목을 사용하여 집계와 관련된 질문에 정확하게 답변할 수 있습니다. 예를 들어 Look Graph 에이전트에게 다음 질문을 할 수 있습니다.Which distribution centers process orders from the largest number of distinct customers?

에이전트는 User 노드에서 user_count 측정항목을 사용하여 고객 수를 과도하게 집계하지 않습니다. 응답을 계산하는 데 사용되는 쿼리는 다음과 유사할 수 있습니다.

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;

에이전트는 차트 시각화를 제공할 수도 있습니다.

유통 센터별 고유 사용자를 시각화한 것입니다.

다음 단계