Para ajudar você a criar e avaliar agentes de dados com a API Conversational Analytics, esta página oferece links para tutoriais guiados, demonstrações interativas, aplicativos de amostra e ferramentas de desenvolvimento.
Tutoriais interativos
Esta seção contém links para codelabs, notebooks interativos do Colaboratory e postagens de blog que oferecem orientações detalhadas para ajudar você a aprender os principais conceitos da API.
| Recurso | Descrição | Formato |
|---|---|---|
| Introdução à API Conversational Analytics | Siga um tutorial detalhado para aprender a usar o SDK do Python com uma fonte de dados do BigQuery, como criar um novo agente usando a API Conversational Analytics, como criar e gerenciar conversas e como enviar e transmitir respostas da API. | Codelab |
| Crie um app de chat com a API Conversational Analytics para Looker e BigQuery | Aprenda a usar a API Conversational Analytics com o Looker e o BigQuery para criar um aplicativo de chat, incluindo como configurar o app de início rápido do Streamlit e aprender sobre os benefícios do Looker para modelagem semântica. | Codelab |
| Notebook do Colaboratory HTTP | Confira um guia interativo e detalhado para configurar seu ambiente, criar um agente de dados e fazer chamadas de API usando solicitações HTTP. | Notebook |
| Notebook do Colaboratory do SDK do Python | Confira um guia interativo e detalhado para configurar seu ambiente, criar um agente de dados e fazer chamadas de API usando o SDK do Python. | Notebook |
| Blog: Como criar um agente de conversação no BigQuery usando a API Conversational Analytics | Aprenda a criar um agente de conversação do BigQuery usando o SDK do Python, com orientações sobre configuração, conversas com estado e respostas de streaming. | Blog |
Aplicativos e demonstrações de amostra
Esta seção contém links para aplicativos de amostra e demonstrações em vídeo que mostram os recursos da API.
Apps e vídeos de amostra
Os recursos a seguir demonstram como integrar a API Conversational Analytics em vários ambientes e oferecem visões gerais dos recursos da API:
- App de início rápido do Streamlit: aprenda a fazer a integração com a API Conversational Analytics em um ambiente de teste local.
- Demonstrações e ferramentas da API Conversational Analytics: confira demonstrações e ferramentas que mostram os recursos da API Conversational Analytics e oferecem padrões de integração práticos.
- YouTube: API Conversational Analytics: saiba mais sobre a API Conversational Analytics, incluindo como ela processa perguntas em linguagem natural, se conecta a fontes de dados como o BigQuery e o Looker e retorna resultados como texto ou visualizações.
- YouTube: incorpore experiências de análise nos seus aplicativos usando a API Conversational Analytics: saiba mais sobre a API Conversational Analytics e como criar um agente da API Conversational Analytics usando o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK).
SDKs e ferramentas de desenvolvimento
Esta seção contém links para bibliotecas de cliente, o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK), a MCP Toolbox e outras ferramentas para criar, gerenciar e avaliar agentes de dados.
Bibliotecas de cliente
As instruções de instalação e a documentação de referência estão disponíveis para as seguintes bibliotecas de cliente da API Conversational Analytics:
Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
O Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) inclui ferramentas para criar e gerenciar agentes de dados da API Conversational Analytics:
ask_data_agent: faça perguntas em linguagem natural a um agente de dados pré-configurado referenciando o ID do agente.ask_data_insights: gere insights de dados em linguagem natural de fontes como o BigQuery com uma chamada de API sem estado que não exige um agente de dados.
MCP Toolbox for Databases
A MCP Toolbox for Databases é um servidor MCP de código aberto que conecta agentes de IA, IDEs e aplicativos a fontes de dados. Ela envolve a API Conversational Analytics como ferramentas compatíveis com MCP que permitem a interação com serviços como o BigQuery e o Looker.
A caixa de ferramentas inclui ferramentas compatíveis com MCP para os seguintes serviços:
- Ferramenta de análise de conversação do BigQuery (
bigquery-conversational-analytics) - Ferramenta de análise de conversação do Looker (
looker-conversational-analytics)
Outras ferramentas de desenvolvimento
A ferramenta a seguir pode ajudar com outras tarefas de desenvolvimento, como a avaliação de agentes:
- Prism: use esse aplicativo de código aberto para monitorar e avaliar o desempenho do agente de IA, executar conjuntos de testes e capturar rastros.