이 페이지에서는 프로젝트에 대화형 분석 API (geminidataanalytics.googleapis.com 또는 리전 엔드포인트를 통해 액세스)를 사용 설정하는 단계를 설명합니다. Google Cloud 대화형 분석 API는 콘솔의 Gemini 기반 Data Analytics API에 속하는 첫 번째 기능입니다. Google Cloud
시작하기 전에
대화형 분석 API를 사용하려면 작업하려는 데이터에 액세스할 수 있는 Google Cloud 프로젝트가 있어야 합니다. 프로젝트를 설정하려면 다음 단계를 완료하세요.
- 대화형 분석 API와 함께 사용할 데이터를 식별합니다. BigQuery 테이블, Looker Explore, 데이터 스튜디오 보고서, PostgreSQL용 AlloyDB, Spanner용 GoogleSQL, MySQL용 Cloud SQL, PostgreSQL용 Cloud SQL의 데이터와 같은 데이터 소스를 사용할 수 있습니다.
콘솔의 프로젝트 선택기 페이지에서 Conversational Analytics API와 함께 사용하려는 데이터에 액세스할 수 있는 프로젝트를 만듭니다. Google Cloud Google Cloud
Looker 및 데이터 스튜디오 Pro 요구사항
Looker에서 Conversational Analytics API를 사용하는 경우 Looker 인스턴스가 특정 요구사항을 충족해야 합니다.
데이터 스튜디오 Pro에서 Conversational Analytics API를 사용하려면 Pro 구독이 VPC-SC 경계 외부에 있어야 합니다.
AlloyDB 요구사항
AlloyDB에서 Conversational Analytics API를 사용하는 경우 AlloyDB 인스턴스가 특정 요구사항을 충족해야 합니다. 시작하기 전에의 모든 단계를 완료합니다.
MySQL용 Cloud SQL 요구사항
MySQL용 Cloud SQL에서 Conversational Analytics API를 사용하는 경우 Cloud SQL 인스턴스가 특정 요구사항을 충족해야 합니다. 시작하기 전에의 모든 단계를 완료합니다.
PostgreSQL용 Cloud SQL 요구사항
PostgreSQL용 Cloud SQL에서 Conversational Analytics API를 사용하는 경우 Cloud SQL 인스턴스가 특정 요구사항을 충족해야 합니다. 시작하기 전에의 모든 단계를 완료합니다.
Spanner 요구사항
Spanner에서 Conversational Analytics API를 사용하는 경우 Spanner 인스턴스가 특정 요구사항을 충족해야 합니다. 시작하기 전에의 모든 단계를 완료합니다.
필요한 API 사용 설정
Conversational Analytics API를 사용하려면 프로젝트에서 필요한 API 집합을 사용 설정해야 합니다. Google Cloud Colab Enterprise 환경에서 대화형 분석 API를 사용하려면 추가 API도 사용 설정해야 합니다.
필수 API
콘솔
Conversational Analytics API로 사용할 Google Cloud 프로젝트의 Google Cloud 콘솔에서 다음 API를 사용 설정합니다.
gcloud
Google Cloud CLI를 사용하여 다음 gcloud services enable 명령어를 실행하여 Gemini Data Analytics API, Gemini for Google Cloud API, BigQuery API를 각각 사용 설정합니다.
gcloud services enable geminidataanalytics.googleapis.com --project=project_id gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project=project_id gcloud services enable bigquery.googleapis.com --project=project_id
이전 샘플 gcloud CLI 명령어에서 project_id를 프로젝트 ID로 바꿉니다. Google Cloud
Colab Enterprise용 API
Colab Enterprise 환경에서 대화형 분석 API를 사용하려면 다음 API도 사용 설정합니다.
필수 역할 부여
Conversational Analytics API를 사용하려면 주 구성원 (예: 사용자 또는 서비스 계정)에 API와 기본 데이터 소스 모두에 대한 액세스 권한을 제공하는 Identity and Access Management (IAM) 역할이 필요합니다.
이러한 역할을 부여하려면 Google Cloud 콘솔을 사용하세요.
Gemini 데이터 분석 역할
주 구성원이 Conversational Analytics API 에이전트를 만들고 대화에 스테이트풀(Stateful) 채팅 메서드를 사용할 수 있도록 하려면 다음 IAM 역할을 부여하세요.
- Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 생성자 (
roles/geminidataanalytics.dataAgentCreator): BigQuery, Looker, 데이터 스튜디오 Pro에서만 에이전트 생성을 시작하는 데 필요합니다. - Gemini for Google Cloud 사용자 (
roles/cloudaicompanion.user): 대화에 스테이트풀(Stateful) 채팅 메서드를 사용하는 데 필요합니다.
또한 에이전트 관리와 같은 작업에 대한 권한은 Gemini 데이터 분석 역할로 제어됩니다. 자세한 내용은 IAM을 사용한 Conversational Analytics API 액세스 제어를 참고하세요.
BigQuery 역할
주 구성원이 Conversational Analytics API를 통해 BigQuery 데이터 소스를 쿼리할 수 있도록 하려면 다음 IAM 역할을 부여하세요.
- BigQuery 사용자 (
roles/bigquery.user): BigQuery의 데이터에 액세스하는 데 필요합니다. - BigQuery Studio 사용자 (
roles/bigquery.studioUser): BigQuery Studio 및 데이터 캔버스를 사용하는 경우 필요합니다.
Looker 역할
주 구성원이 Conversational Analytics API를 통해 Looker 데이터 소스를 쿼리할 수 있도록 하려면 다음 IAM 역할을 부여하세요.
- Looker 인스턴스 사용자 (
roles/looker.instanceUser): Looker (Google Cloud 핵심 서비스) 인스턴스의 데이터에 액세스하는 데 필요합니다.
대화형 분석 및 Conversational Analytics API를 사용하려면 Looker 사용자에게 상호작용하는 모델에 대한 gemini_in_looker 권한이 포함된 Looker 역할이 할당되어야 합니다.
데이터베이스 역할
주 구성원이 Conversational Analytics API를 통해 AlloyDB, MySQL용 Cloud SQL, PostgreSQL용 Cloud SQL 또는 Spanner 데이터 소스를 쿼리할 수 있도록 하려면 다음 IAM 역할을 부여하세요.
- AlloyDB 데이터베이스 사용자 (
roles/alloydb.databaseUser): AlloyDB 인스턴스의 데이터에 액세스하는 데 필요합니다. - MySQL용 Cloud SQL 및 PostgreSQL용 Cloud SQL 스튜디오 사용자 (
roles/cloudsql.studioUser): 콘솔을 사용하여 MySQL용 Cloud SQL 및 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스를 보고 관리하는 데 필요합니다. Google Cloud - MySQL용 Cloud SQL 및 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스 사용자 (
roles/cloudsql.instanceUser): MySQL용 Cloud SQL 및 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스에 연결하는 데 필요합니다. - Spanner 데이터베이스 리더 (
roles/spanner.databaseReader): Spanner용 GoogleSQL 데이터베이스에서 데이터를 읽는 데 필요합니다.
다음 단계
- Conversational Analytics API의 액세스 제어에 대해 알아봅니다.
- Conversational Analytics API에 VPC 서비스 제어를 구성하는 방법을 알아봅니다.
다음 단계
- 데이터 소스 및 API에 인증하는 방법을 알아봅니다.
- Python SDK를 사용하여 데이터 에이전트를 빌드하는 방법을 알아봅니다.
- HTTP 및 Python을 사용하여 데이터 에이전트를 빌드하는 방법을 알아봅니다.