Versionshinweise zur API für konversationelle Analyse

Diese Versionshinweise beziehen sich auf Updates der Conversational Analytics API.

16. Oktober 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt die folgenden regionalen Endpunkte in Kanada für BigQuery-Datenquellen:

• northamerica-northeast1 (Montreal)
• northamerica-northeast2 (Toronto)

Diese Endpunkte unterstützen den Datenstandort für ruhende Daten und die ML-Verarbeitung (Machine Learning) für Daten in Verwendung. Weitere Informationen finden Sie unter Standorte und Datenstandort.

13. Oktober 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Wenn thinkingMode in der Konfiguration des KI-Datenagenten nicht angegeben ist, wird für KI-Datenagenten, die Looker-Datenquellen verwenden, jetzt standardmäßig FAST anstelle von THINKING verwendet.

30. September 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Verbindungen zu BigQuery Graph in der Conversational Analytics API sind jetzt allgemein verfügbar. Sie können einen KI-Datenagenten so konfigurieren, dass er einen oder mehrere Graphen abfragt oder Tabellen und Graphen in derselben Datenquellenkonfiguration kombiniert.

Je nach Diagrammschema und gestellter Frage fragt die Conversational Analytics API ein Diagramm entweder mit der Graph Query Language (GQL) oder der Tabellenwertfunktion GRAPH_EXPAND in SQL ab. Für GQL-Abfragen ist eine Reservierung der BigQuery Enterprise- oder Enterprise Plus-Version erforderlich, während GRAPH_EXPAND-Abfragen mit On-Demand-Preisen ausgeführt werden können. Informationen zu Anforderungen und Einschränkungen finden Sie unter Verbindung zu BigQuery Graph herstellen.

3. September 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt die Beobachtbarkeit von KI-Agenten. Sie können Leistung, Latenz und Tokennutzung in der Google Cloud Console oder mit Cloud Monitoring und Cloud Trace überwachen. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Datenagenten erstellen.

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt den Deep-Dive-Denkmodus für BigQuery-Datenquellen in der Vorabversion. Im Deep Dive-Modus können Daten-Agenten komplexe Fragen aufschlüsseln, Unterfragen untersuchen und die Ergebnisse in einem detaillierten Bericht zusammenfassen.

Diese Funktion ist nur über eine Zulassungsliste verfügbar. Wenn Sie Zugriff und das Nutzerhandbuch anfordern möchten, füllen Sie das Antragsformular für die Vorschaufunktionen von Conversational Analytics aus und wählen Sie die Option Deep Dives aus.

Für den Deep-Dive-Modus gelten während der Vorabversion die folgenden Anforderungen und Einschränkungen:

• „Die App im Detail“ unterstützt nur BigQuery-Datenquellen.
• Die App im Detail wird mit LATEST_GA_MODEL nicht unterstützt.
• Abfragen dauern in der Regel 3 bis 5 Minuten. Da die Dienstfrist 5 Minuten beträgt, legen Sie das Client-Zeitlimit entsprechend fest.
• Unterhaltungen mit mehreren Interaktionen werden nicht unterstützt. Der Unterhaltungsverlauf wird während der Lösungsphase gelöscht.

Feature

Die Conversational Analytics API ist jetzt HIPAA-konform. Weitere Informationen finden Sie unter HIPAA-Compliance in Google Cloud.

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt Access Transparency und Access Approval für DataAgent- und Conversation-Ressourcen.

23. Juni 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Ankündigung

Die Conversational Analytics API ist für BigQuery und Looker allgemein verfügbar (GA).

Informationen zu den Preisen finden Sie unter Preise und kostenloser Testzeitraum für Data Cloud-Agenten.

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt v1 REST-Endpunkte.

Feature

Der Datenstandort wird jetzt für die Conversational Analytics API unterstützt. Sie können den physischen Standort von DataAgent- und Conversation-Ressourcen mithilfe von regionalen und multiregionalen Endpunkten steuern. Diese Endpunkte bieten Zusicherungen für ruhende Daten und, je nach Datenquelle, für die Verarbeitung von Daten in Verwendung durch maschinelles Lernen (ML) im Rahmen der geltenden Rechtsprechung. Weitere Informationen finden Sie unter Datenstandort und Standorte.

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt die folgenden Sicherheits- und Compliance-Funktionen für Unternehmen:

• Kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK) zum Schutz von Daten-Agents und Unterhaltungen
• VPC Service Controls zum Schutz von Ressourcen innerhalb eines Dienstperimeters
• Cloud-Audit-Logs zum Protokollieren von Administratoraktivitäten und Datenzugriffen
• Datenaufbewahrung und ‑löschung zur Unterstützung von Richtlinien zur Datenlöschung und ‑aufbewahrung in Unternehmen

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt das Agent-to-Agent-Protokoll (A2A) in der Vorschau. Sie können neue API-Methoden wie SendMessage, SendStreamingMessage und GetAgentCard verwenden, um mehrere Agenten zu orchestrieren. Ein Beispiel für die Verwendung dieser Methoden finden Sie im A2A SDK-Beispiel-Notebook.

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt das Filtern und Sortieren für Listenmethoden. Verwenden Sie das Feld filter, um die Ergebnisse für KI-Datenagenten, Unterhaltungen und Nachrichten einzugrenzen. Verwenden Sie das Feld orderBy, um KI-Datenagenten nach Name oder Erstellungszeit zu sortieren.

• Bei KI-Datenagenten können Sie nach Name, Erstellungszeit und Labels filtern.
• Bei Unterhaltungen können Sie nach zugehörigen KI-Agenten und Labels filtern.
• Nachrichten können nach Erstellungszeit gefiltert werden.
• Platzhalter werden für Stringfilter unterstützt, die den Operator „enthält“ (:) und ein nachgestelltes Sternchen (*) enthalten. Beispiele: filter=display_name:"*" oder filter=display_name:"foo*".
• Unterhaltungen und Nachrichten werden in der Reihenfolge der letzten Aktivität zurückgegeben. Eine benutzerdefinierte Sortierung wird für diese Ressourcen nicht unterstützt.

Feature

Diese Version enthält die folgenden Funktionen und Verbesserungen für BigQuery-Datenquellen:

• Sie können jetzt das Feld big_query_max_billed_bytes in der Konfiguration Ihres KI-Agenten verwenden, um die abgerechneten Byte für BigQuery-Jobs zu begrenzen, die der KI-Agent initiiert.
• KI-Datenagenten können jetzt Quellen zitieren, z. B. Glossarbegriffe oder Beispielabfragen, die zum Generieren einer Antwort verwendet werden.
• Sie können jetzt benutzerdefinierte BigQuery-Funktionen (UDFs) bereitstellen, die der KI-Agent zum Beantworten von Fragen verwenden kann.
• Wenn die Frage eines Nutzers ausreichend mit einer definierten Beispielabfrage übereinstimmt, führt der Agent diese Abfrage möglicherweise direkt aus, anstatt eine neue zu generieren. In diesem Fall enthält die API-Antwort ein matchedQuery-Objekt, das angibt, dass eine verifizierte Abfrage verwendet wurde.

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt Chats mit BigQuery Graph. Diese Feature befindet sich im Vorschaumodus.

Geändert

Die folgenden Änderungen und Einstellungen gelten für die v1 API:

• SVG- und PNG-Formate für Diagramme werden in der v1-Version nicht unterstützt. Das Feld options.chart in ChartOptions ist auf die Versionen v1alpha und v1beta beschränkt.
• Das Feld credentials unter dem Feld context (z. B. dataAgentContext.credentials) wurde eingestellt. Geben Sie für die Authentifizierung die Anmeldedaten direkt im ChatRequest-Objekt an.
• Vom System generierte Erläuterungsnachrichten (systemMessage.clarification) werden nicht mehr unterstützt. Verwenden Sie stattdessen TextMessage mit dem Texttyp FINAL_RESPONSE.

16. April 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt das Abfragen von Lakehouse-Tabellen, die mit dem Apache Iceberg REST-Katalog verbunden oder mit einem externen Katalog föderiert sind. Wenn Sie Lakehouse-Tabellen verwenden, verwenden Sie die vierteilige project.catalog.namespace.table-Syntax (P.C.N.T). Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizieren und Herstellen einer Verbindung zu einer Datenquelle.

30. März 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Die Conversational Analytics API unterstützt jetzt AlloyDB for PostgreSQL, Cloud SQL for MySQL, Cloud SQL for PostgreSQL und Spanner als Datenquellen. Mit dieser Funktion können Nutzer ihre Betriebsdaten in natürlicher Sprache abfragen. Komplexe menschliche Dialoge werden in präzise Datenbankabfragen übersetzt, um umsetzbare Informationen zu liefern. Dieses Feature befindet sich im Vorschaumodus. Hier finden Sie weitere Informationen:

• Konversationelle Analysen für AlloyDB – Übersicht
• Konversationsanalyse für Cloud SQL for MySQL – Übersicht
• Konversationsanalyse für Cloud SQL for PostgreSQL – Übersicht
• Konversationelle Analysen für Spanner – Übersicht

Feature

Die Updates der Conversational Analytics API für BigQuery-Datenquellen umfassen die folgenden Funktionen und Verbesserungen:

• Die Conversational Analytics API kann jetzt über ObjectRef-Funktionen in Cloud Storage eingebunden werden. So kann die API Fragen zu unstrukturierten Daten in Cloud Storage-Buckets wie Bildern und PDFs beantworten, indem sie auf ObjectRef-Spalten in einer beliebigen Tabelle verweist.
• Die API unterstützt jetzt eine Reihe von BigQuery ML-Funktionen, darunter AI.FORECAST, AI.DETECT_ANOMALIES und AI.GENERATE. Die API kann diese Funktionen verwenden, um ein breiteres Spektrum an Fragen zu beantworten, z. B. für Prognosen, Anomalieerkennung und generative KI-Aufgaben.
• Die Conversational Analytics API kann jetzt die BigQuery-Tabellenpartitionierung verwenden. Die API kann SQL-Abfragen optimieren, indem sie partitionierte Spalten wie Datumsbereiche in einer nach Datum partitionierten Tabelle verwendet. Dadurch kann die Abfrageleistung verbessert und die Kosten gesenkt werden.

• BigQuery-Jobs, die von der Conversational Analytics API initiiert werden, enthalten jetzt Labels, mit denen Sie sie in Ihrem BigQuery-Jobverlauf in der Google Cloud Console identifizieren können. Diese Labels können bei der Überwachung von Kosten, der Prüfung von Agentenaktivitäten und der Analyse der Abfrageleistung hilfreich sein. Da diese Labels in der Tabelle mit dem Jobverlauf in BigQuery Studio nicht direkt sichtbar sind, können Sie sie identifizieren, indem Sie INFORMATION_SCHEMA.JOBS nach Labels abfragen, die {'ca-bq-job': 'true'} ähneln:

  SELECT
    COUNT(*) AS job_count
  FROM
    `PROJECT_ID`.`region-LOCATION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS
  WHERE
    EXISTS (
      SELECT 1
      FROM UNNEST(labels) AS label
      WHERE label.key = 'ca-bq-job' AND label.value = 'true'
    );

  In der Beispielabfrage würden Sie die Beispielwerte so ersetzen:

  • PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
  • LOCATION: Der Standort Ihrer BigQuery-Jobs.

Feature

Für KI-Datenagenten, die Looker- oder BigQuery-Datenquellen verwenden, können Sie jetzt in Ihrer Chatanfrage den thinkingMode-Wert FAST angeben, um den Denkmodus „Schnell“ zu aktivieren. Schnelles Denken kann die Latenz verbessern, indem die Gesamtdenkzeit verkürzt wird. In diesem Modus sind die Antworten jedoch weniger transparent, da im Antwortstream keine Nachrichten mit dem TextType-Wert THOUGHT ausgegeben werden. Außerdem kann die Verwendung dieses Modus die Genauigkeit der Antworten beeinträchtigen.

Feature

Bei KI-Datenagenten, die Looker-Datenquellen verwenden, kann der Agent jetzt weiterführende Fragen stellen, um Unklarheiten in einer Abfrage zu klären, z. B. wenn es mehrere Felder mit ähnlichen Namen gibt. Diese Fragen werden als TextMessage-Antwort mit dem Präfix Clarification needed: zurückgegeben. Weitere Informationen finden Sie unter Effektive Fragen stellen.

Feature

Bei KI-Datenagenten, die BigQuery-Datenquellen verwenden, kann der KI-Agent jetzt Folgefragen stellen, um Unklarheiten in einer Abfrage zu klären, z. B. wenn es mehrere Felder mit ähnlichen Namen gibt. Diese Fragen werden als TextMessage-Antwort zurückgegeben.

Geändert

Bei KI-Datenagenten, die Looker-Datenquellen verwenden, wurden mehrere Verbesserungen vorgenommen, um die Latenz zu verringern, darunter parallele Toolaufrufe und eine bessere Nutzung des Looker-Cache.

26. März 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Für die Conversational Analytics API mit Looker-Datenquellen können Sie kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK) verwenden, um DataAgent- und Conversation-Ressourcen im Ruhezustand zu schützen. CMEK in der Conversational Analytics API ist in der Vorschau verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK).

11. Februar 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Chatanfragen mit BigQuery-Datenquellen bieten jetzt mehr Einblick in den Denkprozess des KI-Agenten. Obwohl das API-Schema unverändert ist, werden Sie die folgenden neuen Verhaltensweisen im Antwortstream feststellen:

• Der API-Antwortstream enthält jetzt zusätzliche systemMessage.text-Nachrichten mit textType = THOUGHT. Diese Nachrichten bieten einen schrittweisen Einblick in den Reasoning- und Entscheidungsprozess des KI-Agenten.
• Nach den THOUGHT-Nachrichten gibt die API die Antwort als Sequenz von Nachrichten zurück, z. B. Abfrage-, Job-, Text-, Datenergebnis- und Diagrammnachrichten. Weitere Informationen zu Mitteilungstypen finden Sie unter SystemMessage.
• Schemanachrichten sind nicht mehr im Antwortstream für BigQuery-Datenquellen enthalten.

Feature

Es sind synchrone Methoden zur Agentenverwaltung verfügbar. Mit diesen Methoden können Sie KI-Datenagenten synchron erstellen, aktualisieren und löschen, als Alternative zu den vorhandenen asynchronen Methoden:

• CreateDataAgentSync
• UpdateDataAgentSync
• DeleteDataAgentSync

Geändert

Die Python-Analyseoption (options.analysis.python.enabled) wird für BigQuery-Datenquellen nicht mehr unterstützt.

6. Februar 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Für KI-Datenagenten, die Looker-Datenquellen verwenden, können Sie jetzt Golden Looker-Abfragen als strukturierten Kontext definieren.

26. Januar 2026

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Die verbesserte Transparenz der Argumentation, die mit textType = THOUGHT-Nachrichten schrittweise Einblicke in die Argumentation und Entscheidungsfindung des KI-Agenten bietet, erfordert keine Zulassungsliste mehr und ist für alle Nutzer für Looker-Datenquellen verfügbar.

Feature

Für den detaillierten Datenabruf für Looker-Datenquellen, der Updates zu Datenwertsuchen mit textType = PROGRESS-Nachrichten bereitstellt, ist keine Zulassungsliste mehr erforderlich. Er ist für alle Nutzer verfügbar.

15. Dezember 2025

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Der API-Antwortstream für Looker-Datenquellen enthält zusätzliche systemMessage.text-Nachrichten mit textType = THOUGHT. Diese Nachrichten bieten einen schrittweisen Einblick in den Denk- und Entscheidungsprozess des KI-Agenten, während er Ihre Anfrage beantwortet. Wenn Sie Chatbeispiele ausführen möchten, die diese Argumentation veranschaulichen, rufen Sie die Colaboratory-Notebooks für HTTP und das Python SDK auf. Informationen zum Rendern von THOUGHT-Nachrichten mit Looker-Datenquellen finden Sie unter KI-Agentenantworten für Looker-Datenquellen rendern. Dies ist eine Vorankündigung einer experimentellen Funktion, die auf Anfrage verfügbar ist. Wenn Sie Zugriff auf diese Funktion anfordern möchten, senden Sie eine E-Mail an [e-mail].

Hinweis:Seit dem 26. Januar 2026 ist für diese Funktion keine Zulassungsliste mehr erforderlich und sie ist für alle Nutzer für Looker-Datenquellen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie im Eintrag vom 26. Januar 2026.

Feature

Bei Looker-Datenquellen verwenden Agenten detailliertere Methoden, um Explore-Schemas und Datenwerte abzurufen. Wenn der Agent nach bestimmten Datenwerten sucht, enthält der API-Stream auch systemMessage.text-Nachrichten mit textType = PROGRESS, die Updates zum Suchstatus und zu den Ergebnissen enthalten. Eine Anleitung zum Rendern von PROGRESS-Nachrichten finden Sie unter KI-Agentenantworten für Looker-Datenquellen rendern. Dies ist eine Vorankündigung einer experimentellen Funktion, die auf Anfrage verfügbar ist. Wenn Sie Zugriff auf diese Funktion anfordern möchten, senden Sie eine E-Mail an [e-mail].

Hinweis:Seit dem 26. Januar 2026 ist für diese Funktion keine Zulassungsliste mehr erforderlich und sie ist für alle Nutzer für Looker-Datenquellen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie im Eintrag vom 26. Januar 2026.

Feature

Die Einbindung der Conversational Analytics API in VPC Service Controls befindet sich in der Vorabversion. Diese Integration ist für umfassendere Tests und eine allgemeine Verwendung ausgelegt, wird in Produktionsumgebungen jedoch nicht vollständig unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in der Liste der unterstützten Produkte.

Fest

Ein Problem, bei dem big_query_max_billed_bytes nicht richtig angewendet wurde, wurde behoben.

Fest

Probleme bei der Verarbeitung von Looker-Datenquellen durch die API wurden behoben, darunter:

• Bessere Formatierung von Werten in Textantworten
• Bessere Filterung nach genauen Übereinstimmungen
• Verbesserte Unterstützung für Messwerte im Vergleich zum Vorzeitraum
• Verbesserte Unterstützung für always_filter

Aktualisierungen der Clientbibliothek:

Feature

Die folgenden Clientbibliotheken wurden hinzugefügt:

• Node.js (v1beta)
• Java (v1beta)
• Go (v1beta)
• Ruby (v1beta)

21. Oktober 2025

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Die Unterstützung für die API-Methode deleteConversation wurde zu den REST APIs und dem SDK hinzugefügt.

25. September 2025

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Eine neue API, ListAccessibleDataAgents, ist jetzt verfügbar, um Daten-KI-Agenten aufzulisten, auf die ein Nutzer in einem Projekt zugreifen kann. Ein Daten-KI-Agent gilt als verfügbar, wenn der Nutzer, der die API aufruft, die Berechtigung get für den Agent hat. Mit dem Feld creator_filter können Sie festlegen, welche KI-Agenten von dieser Methode zurückgegeben werden:

• NONE (Standard): Gibt alle Daten-KI-Agenten zurück, auf die der Nutzer zugreifen kann, unabhängig vom Ersteller.
• CREATOR_ONLY: Gibt nur die Daten-KI-Agenten zurück, die vom Nutzer erstellt wurden.
• NOT_CREATOR_ONLY: Gibt nur die Daten-KI-Agenten zurück, die von anderen erstellt wurden.

Feature

Das Enum systemMessage.text.textType ist jetzt mit den Werten FINAL_RESPONSE und THOUGHT verfügbar. So können Clients zwischen verschiedenen Arten von Textnachrichten unterscheiden. Für die Conversational Analytics API werden jetzt systemMessage.text-Nachrichten mit textType = THOUGHT verwendet, um Denkschritte zu generieren.

Feature

Die API unterstützt jetzt bis zu fünf Looker-Explore-Datenquellen im Kontext. Bei Chatanfragen werden Abfragen für den relevantesten Explore generiert. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum Herstellen einer Verbindung zu Looker-Daten mit HTTP und mit dem Python SDK.

Geändert

Das Feld systemMessage.data.generatedLookerQuery ist jetzt systemMessage.data.query.looker.

25. August 2025

Ankündigung

Die Conversational Analytics API ist jetzt in der öffentlichen Vorschau verfügbar.

Aktualisierungen der Clientbibliothek:

Feature

Die folgenden Clientbibliotheken sind jetzt für mehrere Sprachen verfügbar:

• PHP (v1beta)
• DotNet (v1beta)
• Python (v1beta)

Aktualisierungen der Conversational Analytics API:

Feature

Unterstützung für v1beta-Endpunkte für HTTP REST ist jetzt verfügbar.

Feature

Die Unterstützung für die API-Methoden GetLocation und ListLocations wurde den REST APIs und dem SDK hinzugefügt.

Feature

Sie können jetzt KI-Datenagenten mit den API-Methoden GetIamPolicy und SetIamPolicy freigeben.

Feature

Sie können jetzt KI-Datenagenten aus Looker-Datenquellen erstellen, die auf Looker (Google Cloud Core)-Instanzen mit privaten IP-Netzwerken basieren. Die Conversational Analytics API unterstützt keine Datenquellen, die auf Looker (Google Cloud Core)-Instanzen basieren, die sich innerhalb von Virtual Private Cloud-Perimetern befinden.

Feature

Der strukturierte Kontext für BigQuery-Datenquellen ist jetzt verfügbar. Dazu gehört auch die Möglichkeit, mithilfe der API Frage-Abfrage-Paare, Tabellenbeschreibungen, Synonyme und Tags auf Tabellen- und Feldebene hinzuzufügen.

Geändert

Standort- und Vorgangs-APIs werden jetzt unterstützt. Identity and Access Management-Rollen DataAgentCreator und DataAgentEditor haben jetzt Berechtigungen für Vorgangs-APIs.

Geändert

Es wurde eine Verbesserung für die automatische Speicherung von Last Published Context auf Serverebene vorgenommen, wenn der veröffentlichte Kontext eines KI-Datenagenten aktualisiert wird.

Geändert

Die Anzeigenamen für Identity and Access Management-Rollen wurden in „Gemini Data Analytics Stateless Chat User“ und „Gemini Data Analytics Data Agent Creator“ geändert. Weitere Informationen zu Identity and Access Management-Rollen, die mit der API verwendet werden, finden Sie auf der Dokumentationsseite IAM-Rollen und -Berechtigungen für die Conversational Analytics API zuweisen.

Geändert

Die Colaboratory-Version 1.1 ist jetzt verfügbar.

Fest

Die Fehlerbehandlung wurde aktualisiert, um den konversationsbezogenen Fehler 500 (Internal Error) für den zustandsorientierten Chat zu verarbeiten.

Fest

Die Meldungen zur Ausnahmebehandlung des Clientfehlers 400 wurden verbessert.

Updates für die Dokumentation:

Feature

Mit der neuen Streamlit Quickstart-Anwendung auf GitHub können Sie jetzt in wenigen Minuten eine Demo der Conversational Analytics API einrichten.

Feature

Die Conversational Analytics API Golden Demo ist jetzt auf GitHub verfügbar. Mit der Conversational Analytics API Golden Demo können Sie sich Beispiele für die Einbindung der Conversational Analytics API in Webanwendungen sowie eine vollständige Produktionsdemo in TypeScript ansehen. Dieses Projekt dient nur zu Demonstrationszwecken. Es ist nicht für die Verwendung in einer Produktionsumgebung vorgesehen.

Feature

Für die REST APIs und das SDK wurden Codebeispiele für die Anfragenutzlast hinzugefügt.

Feature

Architektur, Workflows und Rollen der Conversational Analytics API: Hier finden Sie weitere Informationen zu den wichtigsten Konzepten für die Verwendung der Conversational Analytics API, einschließlich der Funktionsweise von Daten-Agenten, typischer Workflows für Daten-Agenten, Konversationsmodi, IAM-Rollen (Identity and Access Management) und der Entwicklung von Systemen, die mehrere Daten-Agenten verwenden.

Feature

Bekannte Einschränkungen der Conversational Analytics API: Hier finden Sie weitere Informationen zu den Einschränkungen bei der Anzahl der Datenquellen, zum Stil von Visualisierungen und zur Größe von Datasets.

Feature

Fehlerbehebung bei der Conversational Analytics API: Hier finden Sie Informationen zu möglichen Problemen oder Fehlern bei der Conversational Analytics API sowie Lösungsvorschläge.

Feature

BigQuery-Kosten für Ihre Conversational Analytics API-Agenten überwachen und verwalten: Hier erfahren Sie, wie Sie Kostenkontrollen für Ihre Conversational Analytics API-Agenten implementieren.

Feature

Die Methoden SetIAMPolicy und GetIAMPolicy zur Freigabe von KI-Datenagenten sind auf der Dokumentationsseite Wichtige API-Vorgänge verfügbar.

Feature

Es gibt jetzt eine neue Dokumentationsseite mit Antworten auf häufig gestellte Fragen zur Conversational Analytics API.

Feature

Kontext für Daten-KI-Agenten für BigQuery-Datenquellen definieren: Hier erfahren Sie, wie Sie Systemanweisungen für BigQuery-Datenquellen schreiben.

Feature

Kontext für Daten-KI-Agenten für Looker-Datenquellen definieren: Hier erfahren Sie, wie Sie Systemanweisungen für Looker-Datenquellen schreiben.

15. Juli 2025

Feature

Sie können jetzt Nutzer dazu einladen, bei bestimmten Daten-Agents zusammenzuarbeiten, indem Sie vordefinierte IAM-Rollen zuweisen. Weitere Informationen finden Sie unter IAM-Rollen und -Berechtigungen für die API für konversationelle Analyse.

Feature

Ein neuer Leitfaden mit Best Practices soll Ihnen helfen, für Ihre Kundenservicemitarbeiter effektiven Geschäfts- und Datenkontext bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Agent-Verhalten mit selbst erstelltem Kontext steuern.

SDK-Updates:

Feature

Sie können das Python SDK jetzt aus dem Python Package Index (PyPI) installieren.

25. Juni 2025

API-Updates:

Feature

Neue vordefinierte IAM-Rollen steuern den Zugriff zum Erstellen, Verwalten und Interagieren mit Daten-Agents:

• geminidataanalytics.dataAgentCreator
• geminidataanalytics.dataAgentOwner
• geminidataanalytics.dataAgentEditor
• geminidataanalytics.dataAgentUser
• geminidataanalytics.dataAgentViewer
• geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser

Eine vollständige Liste der Rollen und ihrer Berechtigungen finden Sie unter Für die API für konversationelle Analyse IAM-Rollen und -Berechtigungen zuweisen.

5. Juni 2025

Ankündigung

In der ersten privaten Vorschau der API für konversationelle Analyse sind Funktionen zum Erstellen von und Interagieren mit Daten-Agents enthalten.

Feature

Die folgenden interaktiven Colaboratory-Notebooks sind verfügbar, um mit REST und dem Python SDK zu starten:

• Colab-Notebook für HTTP
• Colab-Notebook für das Python SDK

API-Updates:

Feature

Mit dem Data Agent Service können Sie programmatisch persistente, kontextbezogene KI-Agents mit Looker, Looker Studio und BigQuery erstellen, konfigurieren und verwalten.

Feature

Mit dem Data Chat Service können Sie mit Ihrem Agent in verschiedenen Chat-Modi interagieren. Zu diesen Modi gehören ein zustandsorientierter Modus, in dem Google den Unterhaltungsverlauf verwaltet, eine zustandsorientierte Option, in der Ihre Anwendung die Unterhaltung verwaltet, und ein zustandsloser Modus, in dem Ihre Anwendung bei jeder Anfrage den vollständigen Kontext bereitstellt.

Feature

Die API unterstützt erweiterte Analysen mit Python und wiederholt fehlgeschlagene Abfragen automatisch.

Geändert

Die API für konversationelle Analyse (geminidataanalytics.googleapis.com) ersetzt die eingestellte Data QnA API (dataqna.googleapis.com). Dies umfasst auch die Migration des DataQuestionService zum neuen DataChatService. Eine ausführliche Anleitung zum Aktualisieren Ihrer Anfragen finden Sie in der Migrationsanleitung.