Analyser des données avec des conversations

Ce document explique comment créer, modifier et supprimer des conversations dans Cloud SQL pour PostgreSQL. Les conversations sont des chats persistants avec un agent de données.

Vous pouvez poser aux agents de données des questions en plusieurs parties qui utilisent des termes courants, par exemple "ventes" ou "plus populaire", sans spécifier de noms de champs de table ni définir de conditions pour filtrer les données. La réponse du chat fournit la réponse à votre question sous forme de texte et de code, et génère des graphiques le cas échéant. La réponse inclut le raisonnement qui sous-tend les résultats.

Vous pouvez créer une conversation avec un agent de données. Lorsque vous créez une conversation directe, l' API Conversational Analytics interprète votre question sans le contexte ni les instructions de traitement proposés par un agent de données.

Avant de commencer

Vérifiez que la facturation est activée pour votre Google Cloud projet.
Activez Cloud SQL, l'API Data Analytics avec Gemini et Gemini pour les Google Cloud API.
Rôles requis pour activer les API
Pour activer les API, vous avez besoin du rôle IAM Administrateur d'utilisation du service (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), qui contient l'autorisation serviceusage.services.enable. Découvrez comment attribuer des rôles.
Activer les API

Rôles requis

Pour utiliser des agents de données, vous devez disposer de l'un des rôles IAM (Identity and Access Management) suivants pour l'API Conversational Analytics :

Interroger des données à partir de sources de bases de données compatibles à l'aide de la méthode QueryData : Utilisateur de données de requête Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.queryDataUser) au niveau du projet.
Créer, modifier, partager et supprimer tous les agents de données du projet : Propriétaire d'agent des données des analyses de données Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentOwner) au niveau du projet.
Créer vos propres agents de données dans le projet : Créateur d'agent des données des analyses de données Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentCreator) au niveau du projet. Ce rôle vous accorde automatiquement le rôle Propriétaire d'agent des données des analyses de données Gemini sur les agents de données que vous créez.
Afficher et modifier tous les agents de données du projet : Éditeur d'agent des données des analyses de données Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor) au niveau du projet.
Afficher tous les agents de données du projet : Lecteur d'agent des données des analyses de données Gemini (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer) au niveau du projet.

De plus, vous devez disposer des rôles suivants pour créer ou modifier un agent de données :

Un compte d'utilisateur ou de service IAM ajouté à l'instance. Pour en savoir plus, consultez Gérer les utilisateurs avec l'authentification IAM pour les bases de données Cloud SQL.
Les rôles cloudsql.studioUser et cloudsql.instanceUser accordés à l'utilisateur IAM au niveau du projet. Pour en savoir plus, consultez Ajouter une liaison de stratégie IAM pour un projet.
Droits sur une base de données accordés à un utilisateur ou à un compte de service IAM en se connectant en tant qu'utilisateur postgres.
```
GRANT ALL ON SCHEMA public TO public;
```
Pour en savoir plus, consultez Accorder des droits sur une base de données à un utilisateur ou à un compte de service IAM individuel.

Lorsque vous gérez l'accès aux ressources de base de données Cloud SQL pour PostgreSQL, tenez compte des niveaux d'autorisations suivants :

Google Cloud IAM : contrôle l'accès à l'instance de base de données en tant que ressource cloud. Cela inclut les autorisations de connexion, de gestion de l'instance et d'exécution de requêtes SQL, par exemple à l'aide de l'autorisation executeSql.
Autorisations de base de données : contrôlent l'accès aux objets de la base de données, tels que les tables, les vues et les schémas. Elles sont gérées à l'aide de commandes SQL telles que GRANT et de systèmes d'utilisateurs et de rôles spécifiques à la base de données.

Pour Cloud SQL pour PostgreSQL, vous avez besoin des rôles IAM Cloud SQL appropriés pour vous connecter à l'instance et être autorisé à envoyer des requêtes. Pour interagir avec des objets tels que des tables et des vues, l'utilisateur de la base de données qui se connecte doit disposer des droits nécessaires accordés à l'aide du système GRANT de Cloud SQL pour PostgreSQL. Pour en savoir plus, consultez À propos des utilisateurs et des rôles PostgreSQL. Si l'agent utilise un compte de service, vous pouvez vous voir attribuer un rôle de base de données. Par exemple, consultez Gérer les utilisateurs avec l'authentification IAM pour les bases de données.

Créer des conversations

Vous pouvez créer des conversations persistantes avec un agent ou avec une source de données dans la Google Cloud console pour Cloud SQL pour PostgreSQL à partir de l'onglet Catalogue d'agents de la page Agents.

Créer une conversation avec un agent de données

Pour créer une conversation avec un agent de données, vous devez d'abord créer un agent de données et le publier. Vous pouvez également démarrer une conversation avec des agents que d'autres personnes partagent avec vous.

Pour créer une conversation avec un agent de données dans la Google Cloud console, procédez comme suit :

Dans la Google Cloud console, accédez à la page Cloud SQL pour PostgreSQL.

Accéder à Cloud SQL
Sélectionnez une instance dans la liste.
Dans le menu de navigation, cliquez sur Agents.
Dans la section Mes agents ou Partagés par d'autres membres de votre organisation, cliquez sur la fiche de l'agent avec lequel vous souhaitez discuter.
Cliquez sur Démarrer une conversation. Un nouveau panneau de chat s'ouvre.
Dans le champ Poser une question, saisissez une question pour l'agent de données. Par exemple, "Quel a été notre chiffre d'affaires total au dernier trimestre ?" ou "Affichez-moi les cinq principaux utilisateurs par durée de session". Vous pouvez également cliquer sur l'une des questions suggérées par Gemini pour commencer.

L'agent de données répond en indiquant l'action qu'il entreprend pour répondre à votre question, puis il renvoie les résultats.

Pour afficher chaque étape suivie par l'agent de données pour fournir la réponse à votre question, cliquez sur Afficher le raisonnement pour afficher chaque message du processus de raisonnement de l'agent.

Pour afficher des informations sur le mode de calcul des résultats, cliquez sur Comment cela a-t-il été calculé ? La section Résumé inclut désormais une requête générée, suivie du résultat de la requête. Vous pouvez copier le code, puis cliquer sur Studio pour le coller dans l'éditeur de requête.

Lorsque cela est approprié pour les données, l'agent de données fournit des graphiques, des tableaux et d'autres visualisations. Pour afficher l'historique de vos chats, accédez à la liste Gestion des conversations.

Pour afficher les informations sur l'agent, accédez au panneau Détails. Ce panneau inclut une description de l'agent et de ses sources de connaissances.

Gérer les conversations

Vous pouvez ouvrir, renommer ou supprimer une conversation sur la page Agents.

Ouvrir une conversation existante

Dans la Google Cloud console, accédez à la page Cloud SQL pour PostgreSQL.

Accéder à Cloud SQL
Sélectionnez une instance dans la liste.
Dans le menu de navigation, cliquez sur Agents.
Dans l'onglet Conversations de la liste des conversations, cliquez sur la conversation que vous souhaitez ouvrir.

Renommer une conversation

Dans la Google Cloud console, accédez à la page Cloud SQL pour PostgreSQL.

Accéder à Cloud SQL
Sélectionnez une instance dans la liste.
Dans le menu de navigation, cliquez sur Agents.
Dans l'onglet Conversations de la liste des conversations, cliquez sur la conversation que vous souhaitez renommer.
Cliquez sur Afficher les actions > Renommer.
Dans la boîte de dialogue Renommer la conversation, saisissez un nouveau nom pour la conversation dans le champ Nom de la conversation.
Cliquez sur Renommer.

Supprimer une conversation

Dans la Google Cloud console, accédez à la page Cloud SQL pour PostgreSQL.

Accéder à Cloud SQL
Sélectionnez une instance dans la liste.
Dans le menu de navigation, cliquez sur Agents.
Dans l'onglet Conversations de la liste des conversations, cliquez sur la conversation que vous souhaitez supprimer.
Cliquez sur Afficher les actions > Supprimer.
Dans la boîte de dialogue Supprimer la conversation ?, cliquez sur Supprimer.

Emplacements

L'analyse conversationnelle fonctionne à l'échelle mondiale. Vous ne pouvez pas choisir la région à utiliser.

Étape suivante

En savoir plus sur l'analyse conversationnelle dans Cloud SQL pour PostgreSQL.
En savoir plus sur l'API Conversational Analytics
Créer un agent de données dans Cloud SQL pour PostgreSQL.