Tutorials, Demos und Tools für die Conversational Analytics API

Auf dieser Seite finden Sie Links zu Anleitungen, interaktiven Demos, Beispielanwendungen und Entwicklungstools, die Ihnen beim Erstellen und Bewerten von Daten-Agents mit der Conversational Analytics API helfen.

Interaktive Anleitungen

In diesem Abschnitt finden Sie Links zu Codelabs, interaktiven Colaboratory-Notebooks und Blogposts, die eine detaillierte Anleitung enthalten, damit Sie die wichtigsten API-Konzepte kennenlernen.

Ressource Beschreibung Format
Einführung in die Conversational Analytics API In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erfahren Sie, wie Sie das Python SDK mit einer BigQuery-Datenquelle verwenden, wie Sie einen neuen Agenten mit der Conversational Analytics API erstellen, wie Sie Unterhaltungen erstellen und verwalten und wie Sie Antworten von der API senden und streamen. Codelab
Chat-App mit der Conversational Analytics API für Looker und BigQuery erstellen Hier erfahren Sie, wie Sie die Conversational Analytics API mit Looker und BigQuery verwenden, um eine Chatanwendung zu erstellen. Außerdem wird beschrieben, wie Sie die Streamlit-Schnellstartanwendung einrichten und welche Vorteile Looker für die semantische Modellierung bietet. Codelab
Colaboratory-Notebook für HTTP Hier finden Sie eine interaktive, detaillierte Anleitung zum Einrichten Ihrer Umgebung, zum Erstellen eines KI-Datenagenten und zum Ausführen von API-Aufrufen mit HTTP-Anfragen. Notebook
Colaboratory-Notebook für das Python SDK Hier finden Sie eine interaktive, detaillierte Anleitung zum Einrichten Ihrer Umgebung, zum Erstellen eines KI-Datenagenten und zum Ausführen von API-Aufrufen mit dem Python SDK. Notebook
Blog: Conversational Agent in BigQuery mit der Conversational Analytics API erstellen Hier erfahren Sie, wie Sie mit dem Python SDK einen BigQuery-Konversations-Agenten erstellen. Außerdem erhalten Sie Informationen zur Einrichtung, zu zustandsbehafteten Unterhaltungen und zu Streamingantworten. Blog

Beispielanwendungen und Demos

In diesem Abschnitt finden Sie Links zu Beispielanwendungen und Videodemonstrationen, die die Funktionen der API veranschaulichen.

Beispiel-Apps und ‑Videos

Die folgenden Ressourcen zeigen, wie Sie die Conversational Analytics API in verschiedenen Umgebungen einbinden, und bieten Übersichten über API-Funktionen:

SDKs und Entwicklertools

Dieser Abschnitt enthält Links zu Clientbibliotheken, dem Agent Development Kit (ADK), der MCP Toolbox und anderen Tools zum Erstellen, Verwalten und Bewerten von Daten-Agents.

Clientbibliotheken

Installationsanleitungen und Referenzdokumentation sind für die folgenden Conversational Analytics API-Clientbibliotheken verfügbar:

Agent Development Kit (ADK)

Das Agent Development Kit (ADK) enthält die folgenden Tools zum Erstellen und Verwalten von KI-Datenagenten für die Conversational Analytics API:

  • DataAgentToolset: KI-Datenagenten mithilfe natürlicher Sprache verwalten und mit ihnen interagieren.
  • ask_data_insights: Generieren Sie Datenstatistiken in natürlicher Sprache aus Quellen wie BigQuery.

MCP Toolbox for Databases

Die MCP Toolbox for Databases bietet Tools zum Abfragen Ihrer Datenbankdatenquellen in natürlicher Sprache mithilfe der Conversational Analytics API:

Weitere Entwicklungstools

Das folgende Tool kann bei anderen Entwicklungsaufgaben wie der Agent-Bewertung helfen:

  • Prism: Mit dieser Open-Source-Anwendung können Sie die Leistung von KI-Agents überwachen und bewerten, Testsuiten ausführen und Traces erfassen.