Antworten von KI-Agenten für Looker-Datenquellen rendern

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In diesem Leitfaden werden empfohlene Methoden zum Rendern von Ausgaben der Conversational Analytics API in einer Benutzeroberfläche (UI) mithilfe von Looker-Datenquellen beschrieben.

Wenn ein Nutzer die API abfragt, kann die Antwort neben der endgültigen Antwort auch Zwischenschritte für die Argumentation enthalten. In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie API-Antworten mit unterschiedlichen Detaillierungsgraden rendern, indem Sie eine Hauptantwortansicht und eine Ansicht mit allen Details implementieren:

• In der Hauptansicht wird die Antwort auf die Frage des Nutzers direkt angezeigt. Diese Ansicht bietet eine prägnante Darstellung und enthält nicht von vornherein Details zur Argumentation des Agents.
• In der Ansicht mit allen Details wird der gesamte Prozess der Schlussfolgerungen angezeigt, den der Agent durchläuft, um zur endgültigen Antwort zu gelangen, einschließlich aller Elemente aus der Hauptantwortansicht.

Ein empfohlenes UI-Muster besteht darin, standardmäßig die Hauptantwortansicht anzuzeigen und ein UI-Steuerelement wie einen Button oder Schalter bereitzustellen, mit dem Nutzer zur Ansicht mit allen Details wechseln können. Begründungsdetails sind zwar nützlich, um die Logik zu validieren, aber wenn sie standardmäßig angezeigt werden, kann das unnötige Details für Nutzer hinzufügen, die sich hauptsächlich für die endgültige Antwort interessieren.

Hauptansicht der Antwort

Wenn Sie nur die endgültige direkte Antwort auf die Frage des Nutzers rendern möchten, folgen Sie der Anleitung in diesem Abschnitt. In dieser Ansicht wird nur die endgültige Ausgabe angezeigt, Zwischenschritte werden nicht berücksichtigt.

Anleitung zum Rendern von Systemnachrichten

In der folgenden Tabelle werden die Systemmeldungen beschrieben, die als endgültige direkte Antworten gelten, sowie Empfehlungen für die Darstellung dieser Meldungen.

Systemnachricht	Anleitung zum Rendern
DataQuery	Mit dem zugehörigen Ergebnis rendern: Diese Meldung darf nur gerendert werden, wenn auch die entsprechende DataResult-Meldung gerendert wird. DataQuery-Meldungen in den folgenden Fällen nicht rendern: Das Feld name der Nachricht DataQuery endet mit _sample_values (z. B. products_brand_sample_values). Das Feld name der entsprechenden DataResult-Nachricht endet mit _sample_values. Das Feld data in der entsprechenden Nachricht DataResult ist leer. Wir empfehlen, den Abfragetext in einem Ein/Aus-Schalter zu platzieren, damit die Quellabfrage bei Bedarf angezeigt wird. In Conversational Analytics in Looker wird beispielsweise ein Steuerelement vom Typ „How was this calculated?“ (Wie wurde das berechnet?) verwendet.
DataResult	Alle DataResult-Nachrichten rendern, mit Ausnahme von Zwischenergebnissen und leeren Ergebnissen. DataResult-Meldungen in den folgenden Fällen nicht rendern: Das Feld name endet mit _sample_values. Dies sind Zwischenschritte zum Abrufen von Beispielwerten für ein bestimmtes Feld. Das Feld data ist leer. Diese Ergebnisse werden in der endgültigen TextMessage-Antwort zusammengefasst.
ChartResult	Alle Diagramme rendern: Alle ChartResult-Nachrichten in der API-Antwort rendern.
TextMessage	Nur endgültige Antworten rendern: TextMessage-Nachrichten werden nur gerendert, wenn der Wert TextType FINAL_RESPONSE ist.

Beispiel: Hauptantwortansicht rendern

Sie können einen Schalter wie Begründung anzeigen implementieren, damit Nutzer von der Hauptansicht der Antwort zur Ansicht mit allen Details wechseln können.

Im folgenden Transkript wird die Hauptansicht der Antwort dargestellt. Bei DataQuery-Nachrichten empfehlen wir, die Abfragedetails hinter einem Inline-Schalter zu verbergen, der im Transkript durch ein minimiertes Symbol () gekennzeichnet ist, um optionalen Zugriff auf die zugrunde liegende Abfragelogik zu ermöglichen.

Nutzer: Vergleiche den Gesamtumsatz der Cymbal Group im Jahr 2022 mit dem im Jahr 2023. Stelle das Ergebnis in einem Diagramm dar.

Agent:

Hier ist das Abfrageergebnis für „Total Sales Cymbal Group 2022 2023“ (Gesamtumsatz Cymbal Group 2022 2023).

Erstellungsjahr	Gesamtumsatz
2023	96.627,00 $
2022	93.095,50 $

Gesamtumsatz der Cymbal Group in den Jahren 2022 und 2023

Der Gesamtumsatz der Cymbal Group betrug 2022 93.095,50 $ und 2023 96.627,00 $.

In der folgenden Tabelle werden die Elemente aus der Beispielinteraktion den entsprechenden API-Systemnachrichten zugeordnet.

Element	Quellnachricht
Generierte Abfrage (JSON ist standardmäßig hinter dem -Schalter verborgen)	DataQuery
Datentabelle	DataResult
Balkendiagramm	ChartResult
Endgültige Textantwort	TextMessage (FINAL_RESPONSE)

Vollständige Detailansicht

Mit dieser Anleitung können Sie den vollständigen Begründungsprozess rendern. Diese Ansicht enthält alles aus der Hauptantwortansicht und zeigt den Inhalt und die Schritte in der Reihenfolge an, in der sie vom Agenten generiert werden. In dieser Ansicht werden alle Schritte angezeigt, die der Agent ausführt, um die endgültige Antwort zu erhalten, einschließlich der Begründung und der Zwischendaten.

Hinweise zum Rendern für die Ableitung und den detaillierten Datenabruf

In der folgenden Tabelle werden die Systemmeldungen beschrieben, die die Argumentation und die detaillierten Abrufschritte des Agenten darstellen, sowie Empfehlungen für die Darstellung dieser Meldungen.

Systemnachricht	Anleitung zum Rendern
TextMessage mit dem TextType-Wert THOUGHT	Begründungsschritte rendern: Diese Nachrichten werden angezeigt, um den internen Denkprozess des Agents zu veranschaulichen. Sie bestehen aus zwei Teilen: parts[0] ist die Zusammenfassung des Gedankens, die den vollständigen Text kurz zusammenfasst. parts[1] ist der vollständige Thinking-Text.  Wenn in Ihrer Anwendung Statusaktualisierungen angezeigt werden (z. B. eine Ladeanzeige oder ein Fortschrittsbalken), empfehlen wir, die Zusammenfassung der Überlegung (parts[0]) als vorübergehende Statusanzeige zu verwenden.
TextMessage mit dem TextType-Wert PROGRESS	PROGRESS-Mitteilungen anzeigen: Diese Meldungen werden angezeigt, um Einblicke in die Aktionen des Agents zu geben. Das sind Informationsmeldungen zum Fortschritt des Agents, z. B. zu einem Tool, das aufgerufen wird. Das unterscheidet sich vom internen Denkprozess des Agents (THOUGHT) und der endgültigen Antwort an den Nutzer (FINAL_RESPONSE). Diese Nachrichten bestehen aus zwei Teilen: parts[0] ist die Zusammenfassung. parts[1] ist der vollständige Fortschrittstext.
DataQuery und DataResult mit einem Namen, der mit _sample_values endet	Zwischennachrichten vom Typ DataQuery und DataResult anzeigen: Nachrichten vom Typ DataQuery und DataResult mit einem name-Feld, das mit _sample_values endet, sind Zwischenschritte für den detaillierten Datenabruf und werden nicht in der Hauptansicht der Antwort angezeigt. Nehmen Sie sie in die vollständige Antwortansicht auf (hinter einem Ein/Aus-Schalter), um die Schritte zu zeigen, die der KI-Agent ausführt.
DataResult mit leerem Feld data	Nur die zugehörige DataQuery-Nachricht anzeigen: DataResult-Nachrichten mit einem leeren data-Feld dürfen in keiner Ansicht angezeigt werden. In der Detailansicht muss die DataQuery-Nachricht angezeigt werden, die zum leeren Ergebnis geführt hat (hinter einem Ein/Aus-Schalter). So kann der Nutzer die ausgeführte Anfrage sehen, auch wenn sie keine Ergebnisse geliefert hat. Die Zusammenfassung der endgültigen Antwort (TextMessage mit dem Typ FINAL_RESPONSE) hat den Nutzer bereits darüber informiert, dass die Anfrage keine Daten zurückgegeben hat.

Beispiel: Vollständige Detailansicht rendern

Wenn ein Nutzer den Schalter Begründung anzeigen in den maximierten Zustand versetzt, wird in der Benutzeroberfläche die schrittweise Begründung des Agents angezeigt.

Im folgenden Transkript sehen Sie die vollständige Detailansicht, einschließlich der Begründungsschritte. Bei DataQuery-Nachrichten können Abfragedetails standardmäßig oder optional hinter einem Inline-Schalter angezeigt werden, der durch ein erweitertes Symbol () gekennzeichnet ist, wie im Transkript zu sehen ist.

Nutzer: Vergleiche den Gesamtumsatz der Cymbal Group im Jahr 2022 mit dem im Jahr 2023. Stelle das Ergebnis in einem Diagramm dar.

Agent:

Schema verstehen

Um die Gesamtumsätze für „Cymbal Group“ im Jahr 2022 mit denen im Jahr 2023 zu vergleichen, muss ich das Explore „Bestellpositionen“ abfragen. Ich filtere nach dem Produktnamen „Cymbal Group“ und nach den Jahren 2022 und 2023. Anschließend rufe ich die Felder Total Sales und Created Year ab.

Hier ist das Abfrageergebnis für „Total Sales Cymbal Group 2022 2023“ (Gesamtumsatz Cymbal Group 2022 2023).

[
 {"model":"thelook","view":"order_items","fields":["order_items.total_sale_price","order_items.created_year"],
 "filters":{"order_items.created_year":"2022,2023","products.brand":"Cymbal Group"}}
]

Erstellungsjahr	Gesamtumsatz
2023	96.627,00 $
2022	93.095,50 $

Vertriebsverteilung darstellen

Ich habe die Gesamtumsätze für „Cymbal Group“ für 2022 und 2023 abgerufen. Jetzt generiere ich ein Diagramm, um diesen Vergleich zu visualisieren, und gebe dann die endgültige Antwort.

Erstelle ein Balkendiagramm, in dem der Gesamtumsatz für die „Cymbal Group“ in den Jahren 2022 und 2023 verglichen wird. Auf der x-Achse sollte das Jahr und auf der y-Achse der Gesamtumsatz dargestellt werden.

Der Gesamtumsatz der Cymbal Group betrug 2022 93.095,50 $ und 2023 96.627,00 $.

In der folgenden Tabelle werden die Schritte aus der Beispielinteraktion den entsprechenden API-Systemnachrichten zugeordnet.

Element	Quellnachricht
„Das Schema verstehen“ (Zusammenfassung der Überlegung)	TextMessage (type THOUGHT, parts[0])
„Um den Gesamtumsatz zu vergleichen…“ (vollständiger Gedankentext)	TextMessage (type THOUGHT, parts[1])
Generierte Abfrage (JSON wird angezeigt, wenn der Schalter  maximiert ist)	DataQuery
Datentabelle	DataResult
„Vertrieb von Verkäufen planen“ (Zusammenfassung der Überlegungen)	TextMessage (type THOUGHT, parts[0])
„Ich habe … abgerufen.“ (vollständiger Thinking-Text)	TextMessage (type THOUGHT, parts[1])
Balkendiagramm	ChartResult
Endgültige Textantwort	TextMessage (FINAL_RESPONSE)