Tutoriels, démos et outils de l'API Conversational Analytics

Pour vous aider à créer et à évaluer des agents de données avec l'API Conversational Analytics, cette page fournit des liens vers des tutoriels guidés, des démonstrations interactives, des exemples d'applications et des outils de développement.

Tutoriels interactifs

Cette section contient des liens vers des ateliers de programmation, des notebooks Colaboratory interactifs et des articles de blog qui fournissent des instructions détaillées pour vous aider à comprendre les concepts de base de l'API.

Ressource Description Format
Présentation de l'API Conversational Analytics Suivez un tutoriel détaillé pour découvrir comment utiliser le SDK Python avec une source de données BigQuery, comment créer un agent à l'aide de l'API Conversational Analytics, comment créer et gérer des conversations, et comment envoyer et diffuser des réponses à partir de l'API. Atelier de programmation
Créer une application de chat avec l'API Conversational Analytics pour Looker et BigQuery Découvrez comment utiliser l'API Conversational Analytics avec Looker et BigQuery pour créer une application de chat. Vous apprendrez également à configurer l'application Streamlit Quickstart et à découvrir les avantages de Looker pour la modélisation sémantique. Atelier de programmation
Notebook Colaboratory HTTP Découvrez un guide par étapes et interactif vous permettant de configurer votre environnement, de créer un agent de données et d'exécuter des appels d'API à l'aide de requêtes HTTP. Notebook
Notebook Colaboratory pour le SDK Python Découvrez un guide par étapes et interactif vous permettant de configurer votre environnement, de créer un agent de données et d'exécuter des appels d'API à l'aide du SDK Python. Notebook
Blog : Créer un agent conversationnel dans BigQuery à l'aide de l'API Conversational Analytics Découvrez comment créer un agent conversationnel BigQuery à l'aide du SDK Python, avec des conseils sur la configuration, les conversations avec état et les réponses en streaming. Blog

Exemples d'applications et de démonstrations

Cette section contient des liens vers des exemples d'applications et des démonstrations vidéo qui présentent les fonctionnalités de l'API.

Exemples d'applications et vidéos

Les ressources suivantes montrent comment intégrer l'API Conversational Analytics dans différents environnements et fournissent des présentations des fonctionnalités de l'API :

SDK et outils de développement

Cette section fournit des liens vers les bibliothèques clientes, l'Agent Development Kit (ADK), la MCP Toolbox et d'autres outils permettant de créer, de gérer et d'évaluer des agents de données.

Bibliothèques clientes

Des instructions d'installation et une documentation de référence sont disponibles pour les bibliothèques clientes de l'API Conversational Analytics suivantes :

Agent Development Kit (ADK)

L'Agent Development Kit (ADK) inclut les outils suivants pour créer et gérer les agents de données de l'API Conversational Analytics :

  • DataAgentToolset : gérez les agents de données et interagissez avec eux en langage naturel.
  • ask_data_insights : générez des insights sur les données en langage naturel à partir de sources telles que BigQuery.

MCP Toolbox for Databases

La MCP Toolbox for Databases fournit des outils permettant d'interroger vos sources de données de base de données en langage naturel à l'aide de l'API Conversational Analytics :

Autres outils de développement

L'outil suivant peut vous aider à effectuer d'autres tâches de développement, comme l'évaluation des agents :

  • Prism : utilisez cette application Open Source pour surveiller et évaluer les performances des agents d'IA, exécuter des suites de tests et capturer des traces.