Notes de version de l'API Conversational Analytics

Ces notes de version concernent les mises à jour de l'API Conversational Analytics.

16 octobre 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais compatible avec les points de terminaison régionaux suivants au Canada pour les sources de données BigQuery :

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

Ces points de terminaison sont compatibles avec la résidence des données au repos et le traitement de machine learning (ML) juridictionnel pour les données en cours d'utilisation. Pour en savoir plus, consultez Emplacements et Résidence des données.

13 octobre 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Si thinkingMode n'est pas spécifié dans la configuration de l'agent de données, les agents de données qui utilisent des sources de données Looker sont désormais définis par défaut sur FAST, et non sur THINKING.

30 septembre 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Les connexions à BigQuery Graph dans l'API Conversational Analytics sont désormais en disponibilité générale. Vous pouvez configurer un agent de données pour interroger un ou plusieurs graphiques, ou pour combiner des tables et des graphiques dans la même configuration de source de données.

En fonction de votre schéma de graphe et de la question posée, l'API Conversational Analytics interroge un graphe à l'aide du langage GQL (Graph Query Language) ou de la fonction table GRAPH_EXPAND en SQL. Les requêtes GQL nécessitent une réservation BigQuery Enterprise ou Enterprise Plus, tandis que les requêtes GRAPH_EXPAND peuvent être exécutées avec une tarification à la demande. Pour connaître les exigences et les limites, consultez Se connecter à BigQuery Graph.

3 septembre 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais compatible avec l'observabilité des agents. Vous pouvez surveiller les performances, la latence et l'utilisation des jetons dans la console Google Cloud ou à l'aide de Cloud Monitoring et Cloud Trace. Pour en savoir plus, consultez Créer des agents de données.

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais compatible avec le mode de réflexion Exploration approfondie pour les sources de données BigQuery en version preview. Le mode Exploration approfondie permet aux agents de données de décomposer des questions complexes, d'examiner des sous-questions et de synthétiser les résultats dans un rapport détaillé.

Cette fonctionnalité est contrôlée par une liste d'autorisation. Pour demander l'accès et le guide de l'utilisateur, envoyez le formulaire de participation aux fonctionnalités en preview de Conversational Analytics et sélectionnez l'option Explorations approfondies.

Le mode Exploration approfondie est soumis aux exigences et limites suivantes pendant la phase Preview :

  • La présentation détaillée n'est compatible qu'avec les sources de données BigQuery.
  • Présentation détaillée n'est pas compatible avec LATEST_GA_MODEL.
  • Les requêtes prennent généralement entre trois et cinq minutes. Étant donné que le délai avant expiration du service est de cinq minutes, définissez le délai avant expiration du client en conséquence.
  • Les conversations multitours ne sont pas acceptées. L'historique des conversations est effacé pendant la phase de résolution.
Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais conforme à la loi HIPAA. Pour en savoir plus, consultez Conformité avec la loi HIPAA sur Google Cloud.

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais compatible avec Access Transparency et Access Approval pour les ressources DataAgent et Conversation.

23 juin 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Annonce

L'API Conversational Analytics est en disponibilité générale pour BigQuery et Looker.

Pour en savoir plus sur les tarifs, consultez Tarifs et essai sans frais de l'agent Data Cloud.

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est compatible avec les points de terminaison REST v1.

Fonctionnalité

La résidence des données est désormais compatible avec l'API Conversational Analytics. Vous pouvez contrôler l'emplacement physique des ressources DataAgent et Conversation à l'aide de points de terminaison régionaux et multirégionaux. Ces points de terminaison fournissent des engagements pour les données au repos et, selon votre source de données, un traitement de machine learning (ML) juridictionnel pour les données en cours d'utilisation. Pour en savoir plus, consultez Résidence des données et Emplacements.

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est compatible avec les fonctionnalités de sécurité et de conformité d'entreprise suivantes :

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais compatible avec le protocole agent-to-agent (A2A) en preview. Vous pouvez utiliser de nouvelles méthodes d'API, telles que SendMessage, SendStreamingMessage et GetAgentCard, pour orchestrer plusieurs agents. Pour découvrir comment utiliser ces méthodes, consultez l'exemple de notebook du SDK A2A.

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais compatible avec le filtrage et le tri pour les méthodes de liste. Utilisez le champ filter pour affiner les résultats pour les agents de données, les conversations et les messages. Utilisez le champ orderBy pour trier les agents de données par nom ou par date de création.

  • Pour les agents de données, vous pouvez filtrer par nom, date de création et étiquettes.
  • Pour les conversations, vous pouvez filtrer par agents et libellés associés.
  • Pour les messages, vous pouvez filtrer par date de création.
  • Les caractères génériques sont disponibles pour les filtres de chaîne qui incluent l'opérateur "has" (:) et un astérisque final (*). Exemples : filter=display_name:"*" ou filter=display_name:"foo*".
  • Les conversations et les messages sont renvoyés par ordre d'activité la plus récente. Le tri personnalisé n'est pas possible pour ces ressources.
Fonctionnalité

Cette version inclut les fonctionnalités et améliorations suivantes pour les sources de données BigQuery :

  • Vous pouvez désormais utiliser le champ big_query_max_billed_bytes dans la configuration de votre agent pour limiter le nombre d'octets facturés pour les jobs BigQuery lancés par l'agent.
  • Les agents de données peuvent désormais citer des sources, telles que des termes du glossaire ou des exemples de requêtes, utilisées pour générer une réponse.
  • Vous pouvez désormais fournir des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) BigQuery personnalisées que l'agent peut utiliser pour répondre aux questions.
  • Si la question d'un utilisateur correspond suffisamment à un exemple de requête défini, l'agent peut exécuter cette requête directement au lieu d'en générer une nouvelle. Dans ce cas, la réponse de l'API inclut un objet matchedQuery pour indiquer qu'une requête validée a été utilisée.
Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics permet désormais de discuter avec BigQuery Graph. Cette fonctionnalité est disponible en version bêta.

Modifié

Les modifications et abandons suivants sont en vigueur pour l'API v1 :

  • Les formats SVG et PNG pour les graphiques ne sont pas compatibles avec la version v1. Le champ options.chart dans ChartOptions est limité aux versions v1alpha et v1beta.
  • Le champ credentials sous le champ context (par exemple, dataAgentContext.credentials) est obsolète. Pour l'authentification, fournissez les identifiants directement dans l'objet ChatRequest.
  • Les messages de clarification générés par le système (systemMessage.clarification) sont obsolètes. Utilisez plutôt TextMessage avec le type de texte FINAL_RESPONSE.

16 avril 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics permet désormais d'interroger les tables Lakehouse qui se connectent au catalogue REST Apache Iceberg ou qui sont fédérées dans un catalogue externe. Si vous utilisez des tables Lakehouse, utilisez la syntaxe project.catalog.namespace.table (P.C.N.T) en quatre parties. Pour en savoir plus, consultez S'authentifier et se connecter à une source de données.

30 mars 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

L'API Conversational Analytics est désormais compatible avec AlloyDB pour PostgreSQL, Cloud SQL pour MySQL, Cloud SQL pour PostgreSQL et Spanner en tant que sources de données. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'interroger leurs données opérationnelles en langage naturel et de traduire des dialogues humains complexes en requêtes de base de données précises pour fournir des insights exploitables. Cette fonctionnalité est disponible en version preview. Pour en savoir plus, consultez les ressources suivantes :

Fonctionnalité

Les mises à jour de l'API Conversational Analytics pour les sources de données BigQuery incluent les fonctionnalités et améliorations suivantes :

  • L'API Conversational Analytics s'intègre désormais à Cloud Storage via les fonctions ObjectRef. Cela permet à l'API de répondre aux questions sur les données non structurées dans les buckets Cloud Storage, telles que les images et les PDF, en référençant les colonnes ObjectRef dans n'importe quelle table.
  • L'API est désormais compatible avec un ensemble de fonctions BigQuery ML, y compris AI.FORECAST, AI.DETECT_ANOMALIES et AI.GENERATE. L'API peut utiliser ces fonctions pour répondre à un plus grand nombre de questions, par exemple pour les prévisions, la détection d'anomalies et les tâches d'IA générative.
  • L'API Conversational Analytics peut désormais utiliser le partitionnement des table BigQuery. L'API peut optimiser les requêtes SQL en utilisant des colonnes partitionnées, telles que des plages de dates, sur une table partitionnée par date, ce qui peut améliorer les performances des requêtes et réduire les coûts.

  • Les jobs BigQuery lancés par l'API Conversational Analytics incluent désormais des étiquettes qui vous permettent de les identifier dans l'historique des jobs BigQuery de la console Google Cloud . Ces étiquettes peuvent vous aider à surveiller les coûts, à auditer l'activité des agents et à analyser les performances des requêtes. Comme ces étiquettes ne sont pas directement visibles dans la table de l'historique des jobs de BigQuery Studio, vous pouvez les identifier en interrogeant INFORMATION_SCHEMA.JOBS pour trouver des étiquettes semblables à {'ca-bq-job': 'true'} :

    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'
  );

    Dans l'exemple de requête, vous devez remplacer les exemples de valeurs comme suit :

    • PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud .
    • LOCATION : emplacement de vos jobs BigQuery.
Fonctionnalité

Pour les agents de données qui utilisent des sources de données Looker ou BigQuery, vous pouvez désormais spécifier une valeur thinkingMode de FAST dans votre requête de chat pour activer le mode de réflexion "Rapide". La réflexion rapide peut aider à améliorer la latence en réduisant le temps de réflexion global. Toutefois, ce mode rend les réponses moins transparentes, car aucun message avec une valeur TextType de THOUGHT n'est émis dans le flux de réponse. De plus, l'utilisation de ce mode peut avoir un impact sur la précision des réponses.

Fonctionnalité

Pour les agents de données qui utilisent des sources de données Looker, l'agent peut désormais poser des questions complémentaires pour clarifier les ambiguïtés d'une requête, par exemple lorsque plusieurs champs portent un nom similaire. Ces questions sont renvoyées sous la forme d'une réponse TextMessage avec un préfixe Clarification needed:. Pour en savoir plus, consultez Poser des questions efficaces.

Fonctionnalité

Pour les agents de données qui utilisent des sources de données BigQuery, l'agent peut désormais poser des questions de suivi pour clarifier les ambiguïtés d'une requête, par exemple lorsqu'il existe plusieurs champs portant des noms similaires. Ces questions sont renvoyées sous la forme d'une réponse TextMessage.

Modifié

Pour les agents de données qui utilisent des sources de données Looker, plusieurs améliorations ont été apportées pour réduire la latence, y compris les appels d'outils parallèles et une meilleure utilisation du cache Looker.

26 mars 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Pour l'API Conversational Analytics avec des sources de données Looker, vous pouvez utiliser des clés de chiffrement gérées par le client (CMEK) pour protéger les ressources DataAgent et Conversation au repos. Les CMEK dans l'API Conversational Analytics sont disponibles en preview. Pour en savoir plus, consultez Clés de chiffrement gérées par le client (CMEK).

11 février 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Les requêtes de chat avec des sources de données BigQuery fournissent désormais plus d'informations sur le processus de raisonnement de l'agent. Bien que le schéma de l'API reste inchangé, vous observerez les nouveaux comportements suivants dans le flux de réponse :

  • Le flux de réponse de l'API inclut désormais des messages systemMessage.text supplémentaires avec textType = THOUGHT. Ces messages fournissent des informations détaillées sur le raisonnement et le processus de prise de décision de l'agent.
  • Après les messages THOUGHT, l'API renvoie la réponse sous la forme d'une séquence de messages, tels que des messages de requête, de job, de texte, de résultat de données et de graphique. Pour en savoir plus sur les types de messages, consultez SystemMessage.
  • Les messages de schéma ne sont plus inclus dans le flux de réponse pour les sources de données BigQuery.
Fonctionnalité

Des méthodes de gestion des agents synchrones sont disponibles. Ces méthodes vous permettent de créer, de mettre à jour et de supprimer des agents de données de manière synchrone, en alternative aux méthodes asynchrones existantes :

  • CreateDataAgentSync
  • UpdateDataAgentSync
  • DeleteDataAgentSync
Modifié

L'option d'analyse Python (options.analysis.python.enabled) n'est plus compatible avec les sources de données BigQuery.

6 février 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Pour les agents de données qui utilisent des sources de données Looker, vous pouvez désormais définir des requêtes Looker de référence en tant que contexte structuré.

26 janvier 2026

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

La transparence améliorée du raisonnement, qui fournit des insights détaillés sur le raisonnement et le processus de prise de décision de l'agent avec des messages textType = THOUGHT, ne nécessite plus de liste d'autorisation et est disponible pour tous les utilisateurs pour les sources de données Looker.

Fonctionnalité

La récupération de données précises pour les sources de données Looker, qui fournit des mises à jour sur les recherches de valeurs de données avec des messages textType = PROGRESS, ne nécessite plus de liste d'autorisation et est disponible pour tous les utilisateurs.

15 décembre 2025

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Le flux de réponse de l'API pour les sources de données Looker inclut des messages systemMessage.text supplémentaires avec textType = THOUGHT. Ces messages fournissent des informations détaillées sur le raisonnement et le processus de prise de décision de l'agent lorsqu'il s'efforce de répondre à votre requête. Pour exécuter des exemples de chat illustrant ce raisonnement, consultez les notebooks Colaboratory HTTP et SDK Python. Pour savoir comment afficher les messages THOUGHT avec des sources de données Looker, consultez Afficher les réponses de l'agent pour les sources de données Looker. Il s'agit d'une annonce anticipée d'une fonctionnalité expérimentale disponible sur demande. Pour demander l'accès à cette fonctionnalité, envoyez un e-mail à l'adresse conversational-analytics-api-feedback@google.com.

Remarque : Depuis le 26 janvier 2026, cette fonctionnalité ne nécessite plus d'autorisation et est disponible pour tous les utilisateurs des sources de données Looker. Consultez l'entrée du 26 janvier 2026.

Fonctionnalité

Pour les sources de données Looker, les agents utilisent des méthodes plus précises pour récupérer les schémas et les valeurs de données des explorations. Lorsque l'agent recherche des valeurs de données spécifiques, le flux de l'API inclut également des messages systemMessage.text avec textType = PROGRESS, qui fournissent des informations sur l'état et les résultats de la recherche. Pour savoir comment afficher les messages PROGRESS, consultez Afficher les réponses de l'agent pour les sources de données Looker. Il s'agit d'une annonce anticipée d'une fonctionnalité expérimentale disponible sur demande. Pour demander l'accès à cette fonctionnalité, envoyez un e-mail à l'adresse conversational-analytics-api-feedback@google.com.

Remarque : Depuis le 26 janvier 2026, cette fonctionnalité ne nécessite plus d'autorisation et est disponible pour tous les utilisateurs des sources de données Looker. Consultez l'entrée du 26 janvier 2026.

Fonctionnalité

L'intégration de l'API Conversational Analytics à VPC Service Controls est en version preview. Cette intégration est prête pour des tests et des usages plus larges, mais n'est pas entièrement compatible avec les environnements de production. Pour en savoir plus, consultez la liste des produits compatibles.

Problèmes résolus

Correction d'un problème qui empêchait l'application correcte de big_query_max_billed_bytes.

Problèmes résolus

Les problèmes liés à la façon dont l'API gère les sources de données Looker ont été résolus, y compris les suivants :

  • Amélioration de la mise en forme des valeurs dans les réponses textuelles
  • Meilleur filtrage pour les correspondances exactes
  • Amélioration de la compatibilité avec les mesures d'une période à l'autre
  • Amélioration de la compatibilité avec always_filter

Mises à jour des bibliothèques clientes :

Fonctionnalité

Les bibliothèques clientes suivantes ont été ajoutées :

21 octobre 2025

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

La méthode d'API deleteConversation est désormais prise en charge par les API REST et le SDK.

25 septembre 2025

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Une nouvelle API, ListAccessibleDataAgents, est disponible dès maintenant pour lister les agents de données accessibles à un utilisateur dans un projet. Un agent de données est considéré comme accessible si l'utilisateur qui appelle l'API dispose de l'autorisation get sur l'agent. Vous pouvez utiliser le champ creator_filter pour gérer les agents renvoyés par cette méthode :

  • NONE (par défaut) : renvoie tous les agents de données accessibles à l'utilisateur, quel que soit le créateur.
  • CREATOR_ONLY : ne renvoie que les agents de données créés par l'utilisateur.
  • NOT_CREATOR_ONLY : ne renvoie que les agents de données créés par d'autres utilisateurs.
Fonctionnalité

L'énumération systemMessage.text.textType est désormais disponible avec les valeurs FINAL_RESPONSE et THOUGHT, ce qui aide les clients à distinguer les différents types de messages. L'API Conversational Analytics utilise désormais des messages systemMessage.text avec textType = THOUGHT pour produire des étapes de réflexion.

Fonctionnalité

L'API accepte désormais jusqu'à cinq sources de données d'exploration Looker en contexte. Les demandes de chat génèrent des requêtes sur l'exploration la plus pertinente. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur la connexion aux données Looker avec HTTP et avec le SDK Python.

Modifié

Le champ systemMessage.data.generatedLookerQuery est désormais systemMessage.data.query.looker.

25 août 2025

Annonce

L'API Conversational Analytics est désormais disponible en version Preview publique.

Mises à jour des bibliothèques clientes :

Fonctionnalité

Les bibliothèques clientes suivantes sont désormais disponibles dans plusieurs langages :

Nouveautés concernant l'API Conversational Analytics :

Fonctionnalité

Les points de terminaison v1beta pour HTTP/REST sont désormais pris en charge.

Fonctionnalité

Les méthodes d'API GetLocation et ListLocations sont désormais prises en charge par les API REST et le SDK.

Fonctionnalité

Vous pouvez désormais partager des agents de données à l'aide des méthodes d'API GetIamPolicy et SetIamPolicy.

Fonctionnalité

Vous pouvez désormais créer des agents de données à partir de sources de données Looker basées sur des instances Looker (Google Cloud Core) qui utilisent des réseaux IP privés. L'API Conversational Analytics n'est pas compatible avec les sources de données basées sur des instances Looker (Google Cloud Core) situées dans des périmètres de cloud privé virtuel.

Fonctionnalité

Le contexte structuré pour les sources de données BigQuery est désormais disponible. Il permet d'ajouter des exemples de paires question/requête, des descriptions de tables, des synonymes et des tags au niveau des tables et des champs à l'aide de l'API.

Modifié

Les API de localisation et d'opération sont désormais prises en charge. Les rôles Identity and Access Management DataAgentCreator et DataAgentEditor disposeront désormais d'autorisations pour les API d'opération.

Modifié

Nous avons amélioré le stockage automatique de Last Published Context dans la couche serveur chaque fois que le contexte publié d'un agent de données est mis à jour.

Modifié

Les noms à afficher des rôles Identity and Access Management ont été remplacés par "Utilisateur sans état du chat des analyses de données Gemini" et "Créateur d'agent de données des analyses de données Gemini". Pour en savoir plus sur les rôles Identity and Access Management utilisés avec l'API, consultez la page de documentation Accorder des rôles et des autorisations Identity and Access Management pour l'API Conversational Analytics.

Modifié

La version 1.1 de Colaboratory est désormais disponible.

Problèmes résolus

Des modifications ont été apportées à la gestion des exceptions pour traiter les erreurs internes 500 liées aux conversations pour le chat avec état.

Problèmes résolus

De meilleurs messages de gestion des exceptions ont été implémentés pour les erreurs client 400.

Mise à jour de la documentation :

Fonctionnalité

Vous pouvez désormais utiliser la nouvelle application de démarrage rapide Streamlit sur GitHub pour configurer une démo de l'API Conversational Analytics en quelques minutes.

Fonctionnalité

La démo Golden de l'API Conversational Analytics est désormais disponible sur GitHub. La démo Golden de l'API Conversational Analytics vous permet de consulter des exemples d'intégration de l'API Conversational Analytics dans des applications Web, ainsi qu'une démo de production complète en TypeScript. Ce projet est fourni à des fins de démonstration uniquement. Il n'est pas destiné à être utilisé dans un environnement de production.

Fonctionnalité

Des exemples de code de charge utile de requête ont été ajoutés pour les API REST et le SDK.

Fonctionnalité

Architecture, workflows et rôles de l'API Conversational Analytics : découvrez les concepts clés de l'utilisation de l'API Conversational Analytics, y compris le fonctionnement des agents de données, les workflows types des agents de données, les modes de conversation, les rôles Identity and Access Management et la conception de systèmes utilisant plusieurs agents de données.

Fonctionnalité

Limites connues de l'API Conversational Analytics : découvrez les limites concernant le nombre de sources de données, le style des visualisations et la taille des ensembles de données.

Fonctionnalité

Résoudre les problèmes liés à l'API Conversational Analytics : découvrez les problèmes ou erreurs potentiels liés à l'API Conversational Analytics, ainsi que les solutions proposées.

Fonctionnalité

Surveiller et gérer les coûts BigQuery de vos agents de l'API Conversational Analytics : découvrez comment mettre en place des contrôles des coûts pour vos agents de l'API Conversational Analytics.

Fonctionnalité

Les méthodes SetIAMPolicy et GetIAMPolicy sont disponibles sur la page de documentation Présentation de l'API Conversational Analytics pour partager des agents de données.

Fonctionnalité

Une nouvelle page de documentation contenant des réponses aux questions fréquentes sur l'API Conversational Analytics est désormais disponible.

Fonctionnalité

Définir le contexte de l'agent de données pour les sources de données BigQuery : découvrez comment rédiger des instructions système pour les sources de données BigQuery.

Fonctionnalité

Définir le contexte de l'agent de données pour les sources de données Looker : découvrez comment rédiger des instructions système pour les sources de données Looker.

15 juillet 2025

Fonctionnalité

Vous pouvez désormais inviter des utilisateurs à collaborer sur des agents de données spécifiques en leur attribuant des rôles IAM prédéfinis. Pour en savoir plus, consultez Rôles et autorisations IAM pour l'API Conversational Analytics.

Fonctionnalité

Un nouveau guide des bonnes pratiques vous aide à fournir à vos agents un contexte métier et de données efficace. Pour en savoir plus, consultez Guider le comportement de l'agent avec un contexte créé.

Mises à jour du SDK :

Fonctionnalité

Vous pouvez désormais installer le SDK Python à partir de l'index de packages Python (PyPI).

25 juin 2025

Mises à jour de l'API :

Fonctionnalité

De nouveaux rôles IAM prédéfinis contrôlent l'accès pour créer et gérer des agents de données, ainsi que pour interagir avec eux :

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

Pour obtenir la liste complète des rôles et de leurs autorisations, consultez Accorder des rôles et des autorisations IAM pour l'API Conversational Analytics.

5 juin 2025

Annonce

La version Preview privée initiale de l'API Conversational Analytics a introduit des fonctionnalités permettant de créer des agents de données et d'interagir avec eux.

Fonctionnalité

Les notebooks Colaboratory interactifs suivants sont disponibles pour vous aider à vous lancer avec REST et le SDK Python :

Mises à jour de l'API :

Fonctionnalité

Le service d'agent de données vous permet de créer, de configurer et de gérer de manière programmatique des agents IA persistants et contextuels avec Looker, Looker Studio et BigQuery.

Fonctionnalité

Le service de chat de données vous permet d'échanger avec votre agent à l'aide de plusieurs modes de chat. Ces modes incluent un mode avec état dans lequel Google gère l'historique des conversations, une option avec état dans laquelle votre application gère la conversation et un mode sans état dans lequel votre application fournit le contexte complet à chaque requête.

Fonctionnalité

L'API est compatible avec l'analyse avancée à l'aide de Python et relance automatiquement les requêtes ayant échoué.

Modifié

L'API Conversational Analytics (geminidataanalytics.googleapis.com) remplace l'API Data QnA (dataqna.googleapis.com), laquelle est obsolète. Cela inclut la migration de DataQuestionService vers le nouveau DataChatService. Pour obtenir des instructions détaillées sur la mise à jour de vos requêtes, consultez le guide de migration.