Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Datenentitäten in der Google Cloud Data Agent Kit-Erweiterung für Antigravity IDE finden und mehr darüber erfahren. Die Erweiterung bietet mehrere Einstiegspunkte, um Ihre Daten zu finden, von einem Katalog-Explorer und der Suche bis hin zum agentenbasierten Chat.
Hinweis
- Installieren Sie die Erweiterung.
- Konfigurieren Sie die Einstellungen. Aktivieren Sie alle APIs und konfigurieren Sie Ihr Projekt und Ihre Region.
- Optional: Wenn Sie mit Cloud SQL for MySQL-, Cloud SQL for PostgreSQL- und AlloyDB for PostgreSQL-Ressourcen in der Data Agent Kit-Erweiterung für Antigravity IDE interagieren möchten, müssen Sie sie so konfigurieren, dass Metadaten in den Knowledge Catalog aufgenommen werden können. Weitere Informationen:
Katalog durchsuchen
Der Katalog-Explorer bietet eine strukturierte Ansicht Ihrer Datenentitäten. So navigieren Sie im Katalog:
- Klicken Sie in der Aktivitätsleiste der IDE auf das Symbol Google Cloud Data Agent Kit.
- Maximieren Sie im Menü „Google Cloud Data Agent Kit“ den Bereich Katalog. Der Explorer zeigt diese Datenquellen in einer Baumstruktur an:
- Datenentitäten in BigQuery und BigLake sowie AlloyDB-, Cloud SQL- und Spanner-Entitäten in Ihrem aktuellen Projekt.
- Öffentliche BigQuery-Datasets.
- Andere Projekte in Ihrer Organisation, auf die Sie Zugriff haben. Klicken Sie auf Mehr laden , um sie im Explorer zu sehen.
- Klicken Sie auf einen Knoten, um ihn zu maximieren und in der Hierarchie zu navigieren. Wenn Sie beispielsweise auf eine Projekt-ID klicken, werden im Explorer Datenquellen nach Produktname sortiert angezeigt.
- Klicken Sie auf einen Produktnamen, um die Datenentitäten für dieses Produkt zu durchsuchen und weiter zu maximieren, um Ansichten und Tabellen aufzurufen.
- Klicken Sie auf eine Datenentität, um die Details in einem neuen Editor-Tab aufzurufen.
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen Ressourcennamen, um eine Liste mit Schnellaktionen wie Abfrage oder In Spark DataFrame laden aufzurufen.
Agentenbasierte Suche verwenden
So finden Sie Datasets in natürlicher Sprache über das Chatfenster Ihres Agenten:
- Wenn das Chatfenster nicht angezeigt wird, öffnen Sie die Befehlspalette mit Befehlstaste/Strg + Umschalttaste + P und suchen Sie nach Chat öffnen und führen Sie den Befehl aus.
- Geben Sie im Fenster Chat einen Prompt in natürlicher Sprache ein, z. B. „Dataset mit Kundenbestellungen suchen“. Der Agent zeigt den Status Wird gesucht an, während er nach relevanten Tabellen sucht.
- Wenn der Agent Sie auffordert, gcloud CLI-Befehle auszuführen, um die Suche zu unterstützen, klicken Sie für jeden Befehl auf Ausführen.
- Nachdem der Agent die Liste der relevanten Datasets in Ihrem Google Cloud Projekt angezeigt hat, suchen Sie im Katalog oder in der universellen Suche danach und durchsuchen Sie sie.
Universelle Suche verwenden
Starten Sie eine universelle Suche über die Befehlspalette oder die Aktivitätsleiste.
Tastenkombination
- Drücken Sie Befehlstaste/Strg + Umschalttaste + P , um die Befehlspalette zu öffnen.
- Suchen Sie nach Dataset suchen und wählen Sie diese Option aus.
- Geben Sie Ihre Suchanfrage in die Schnellauswahl ein und drücken Sie die Eingabetaste , um die universelle Suche in einem neuen Editor-Tab zu starten.
Aktivitätsleiste
- Klicken Sie in der Aktivitätsleiste der IDE auf das Symbol Google Cloud Data Agent Kit.
- Maximieren Sie im Menü „Google Cloud Data Agent Kit“ den Bereich Katalog.
- Klicken Sie auf Universelle Suche. Die universelle Suche wird in einem neuen Editor-Tab geöffnet.
- Geben Sie Ihre Suchanfrage ein und drücken Sie die Eingabetaste , um die Suchergebnisse aufzurufen.
Filtern
Verwenden Sie im Editor für die universelle Suche das schwebende Fenster Filter , um die Ergebnisse nach Bereich, Systemen, Projekt, Typ oder Standort einzugrenzen.
Details ansehen
Nachdem eine Datenentität identifiziert wurde, können Sie die Details in einem neuen Editor-Tab aufrufen.
- Klicken Sie in den Suchergebnissen auf eine Entität, um die Details in einem neuen Tab zu öffnen.
- Klicken Sie im Katalog-Explorer auf ein Dataset, z. B. einen Tabellennamen, um die Detailansicht zu starten.
Tabs mit Details
Der Detail-Editor ist in vertikale Tabs unterteilt, damit Sie den Kontext und die Qualität Ihrer Daten besser verstehen.
Die angezeigten Tabs hängen vom Typ der Datenentität ab, die Sie sich ansehen. Die Detailansicht eines BigQuery-Datasets enthält beispielsweise die Tabs Details und Beziehungen , während die Details für eine Spanner-Tabelle die Tabs Schema und Details enthalten.
Tab |
Funktionen |
Vorschau |
Eine Stichprobe der Dataset-Daten ansehen. |
Schema |
Spaltennamen, Metadatentypen, Beschreibungen und andere Details des Schemas für das Dataset ansehen. |
Details |
Eigenschaften der Datenentität ansehen. |
Insights |
Auf KI-generierte Beispielabfragen zugreifen, die Ihnen den Einstieg in die Analyse von Datasets erleichtern. Weitere Informationen finden Sie unter Daten-Insights im Knowledge Catalog aufrufen. |
Herkunft |
Eine visuelle Darstellung der Ursprünge und Nachfolger des Datasets sowie der angewendeten Änderungen oder Transformationen ansehen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenherkunft. |
Beziehungen |
Ein Diagramm der Beziehungen zum Dataset ansehen, um zu verstehen, wie es mit anderen Datasets zusammenhängt. |
Datenprofil |
Statistische Zusammenfassungen der Daten ansehen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenprofilscans erstellen und verwenden. |
Datenqualität |
Messwerte zur Datenqualität wie Vollständigkeit, Eindeutigkeit oder Aktualität für das ausgewählte Dataset ansehen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht zur automatischen Datenqualität. |