Panoramica dell'analisi conversazionale per Cloud SQL per PostgreSQL

L'analisi conversazionale in Cloud SQL per PostgreSQL ti consente di chattare con gli agenti sui dati del tuo database utilizzando il linguaggio naturale. Per ricevere risposte sui tuoi dati:

  • Crea agenti di dati per un insieme di origini di conoscenza, come tabelle e viste, che selezioni.
  • [Facoltativo] Crea contesto e istruzioni per un agente per configurare l'agente di dati in modo che risponda in modo efficace alle domande per casi d'uso specifici.

Prima di personalizzare un agente, ti consigliamo di lavorare con il contesto e le istruzioni che crea.

L'analisi conversazionale fornisce i seguenti tipi di contesto:

  • Guidato: crei questo contesto nella console Google Cloud . Questa opzione è adatta agli utenti che non vogliono scrivere codice direttamente.
  • Avanzato: crei questo contesto in Gemini CLI o nell'IDE. Consigliamo questo approccio agli utenti che desiderano un maggiore controllo sulla qualità degli agenti. Questo contesto riutilizza il contesto per il metodo QueryData.

Dopo aver creato gli agenti di dati, puoi conversare con loro per porre domande sui dati di Cloud SQL per PostgreSQL utilizzando il linguaggio naturale.

L'analisi conversazionale è basata su Gemini in Google Cloud.

Scopri come e quando Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.

Poiché si tratta di una tecnologia in fase iniziale, Gemini per i prodotti Google Cloud può generare output apparentemente plausibili, ma di fatto errati. Ti consigliamo di verificare tutti gli output di Gemini per i prodotti Google Cloud prima di utilizzarli. Per saperne di più, consulta Gemini per Google Cloud e l'AI responsabile.

Agenti di dati

Gli agenti di dati sono costituiti da una o più origini della conoscenza e da un insieme di istruzioni specifiche per un caso d'uso per l'elaborazione dei dati del database. Quando crei un agente di dati, puoi configurarlo utilizzando le seguenti opzioni:

  • Utilizza fonti di conoscenza come tabelle e visualizzazioni con un agente di dati.
  • Fornisci metadati personalizzati per tabelle e campi per descrivere i dati del database nel modo più appropriato per il caso d'uso in questione.
  • Fornisci istruzioni per l'interpretazione e l'esecuzione di query sui dati, ad esempio definendo quanto segue:
    • Sinonimi e termini commerciali per i nomi dei campi
    • Campi e valori predefiniti più importanti per i filtri e il raggruppamento
  • Utilizzando la generazione di contesto guidata o avanzata, fornisci contesti strutturati che l'agente di dati può utilizzare per definire la struttura della risposta di un agente e per apprendere la logica di business utilizzata dalla tua organizzazione.

Gestisci gli agenti di dati

Puoi creare, gestire e utilizzare i seguenti tipi di agenti di dati nella pagina Conversazioni della console Google Cloud :

  • Un agente di esempio predefinito per ogni progetto Google Cloud .
  • Un elenco degli agenti in bozza, creati e pubblicati.
  • Un elenco di agenti creati da altre persone e condivisi con te.

Per saperne di più, consulta Crea agenti di dati.

Altri servizi del progetto che supportano gli agenti di dati, come l'API Conversational Analytics, possono accedere agli agenti di dati che crei in Cloud SQL per PostgreSQL. Puoi anche accedere a un agente creato nella console Google Cloud chiamandolo tramite l'API Conversational Analytics.

Conversazioni

Le conversazioni sono chat persistenti con un agente di dati o un'origine dati del database. Puoi porre agli agenti di dati domande in più parti che utilizzano termini comuni come "vendite" o "più popolari", senza dover specificare i nomi dei campi della tabella o definire condizioni per filtrare i dati del database.

La risposta della chat restituita offre le seguenti funzionalità:

  • La risposta alla tua domanda sotto forma di testo, codice o grafici (se appropriato)
  • Il ragionamento dell'agente alla base dei risultati.
  • Metadati sulla conversazione, come l'agente e le origini dati del database utilizzate.

Quando crei una conversazione diretta con un'origine dati del database, l'API Conversational Analytics interpreta la tua domanda senza il contesto e le istruzioni di elaborazione offerte da un agente di dati. Per questo motivo, i risultati delle conversioni dirette possono essere meno accurati. Utilizza gli agenti di dati per i casi che richiedono una maggiore precisione.

Puoi creare e gestire le conversazioni in Cloud SQL per PostgreSQL utilizzando la console Google Cloud . Per saperne di più, consulta Analizza i dati con le conversazioni.

Sicurezza

Puoi gestire l'accesso all'analisi conversazionale in Cloud SQL per PostgreSQL utilizzando ruoli e autorizzazioni IAM dell'API Conversational Analytics. Per informazioni sui ruoli necessari per operazioni specifiche, consulta i ruoli richiesti per l'agente di dati e i ruoli richiesti per la conversazione.

Località

Quando utilizzi l'analisi conversazionale per creare un agente, il control plane, che pianifica, gestisce il workflow e chiama gli strumenti (orchestrazione), utilizza solo un endpoint globale. Il piano dati, che recupera, estrae ed elabora i record del database e i documenti vettoriali effettivi, utilizza un endpoint regionale.

Prezzi

Ti vengono addebitati i prezzi di computing di Cloud SQL per PostgreSQL per le query eseguite quando crei agenti di dati e conversi con agenti di dati o origini dati del database. Non sono previsti costi aggiuntivi per la creazione e l'utilizzo di agenti di dati e conversazioni durante il periodo di anteprima.

Quota condivisa dinamica

La quota condivisa dinamica (DSQ) in Vertex AI gestisce la capacità per il modello Gemini. A differenza delle quote convenzionali, la DSQ ti consente di accedere a un ampio pool di risorse condivise senza un limite fisso per progetto per il throughput del modello.

Le prestazioni, ad esempio la latenza, possono variare a seconda del carico complessivo del sistema. Durante i periodi di domanda elevata nel pool condiviso, potresti occasionalmente riscontrare errori 429 Resource Exhausted temporanei. Questi errori indicano che la capacità del pool condiviso è momentaneamente limitata, ma non che hai raggiunto un limite di quota specifico per il tuo progetto. Per verificare la capacità, riprova a inviare la richiesta dopo un breve ritardo.

Passaggi successivi