Notas de la versión de la API de Conversational Analytics

Estas notas de la versión corresponden a las actualizaciones de la API de Conversational Analytics.

16 de octubre de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite los siguientes extremos regionales en Canadá para las fuentes de datos de BigQuery:

  • northamerica-northeast1 (Montreal)
  • northamerica-northeast2 (Toronto)

Estos extremos admiten la residencia de datos para los datos en reposo y el procesamiento de aprendizaje automático (AA) jurisdiccional para los datos en uso. Para obtener más información, consulta Ubicaciones y Residencia de datos.

13 de octubre de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

Si no se especifica thinkingMode en la configuración del agente de datos, los agentes de datos que usan fuentes de datos de Looker ahora se establecen de forma predeterminada en FAST, en lugar de THINKING.

30 de septiembre de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

Las conexiones a BigQuery Graph en la API de Conversational Analytics ya están disponibles de forma general (DG). Puedes configurar un agente de datos para que consulte uno o más grafos, o para que combine tablas y grafos en la misma configuración de fuente de datos.

Según el esquema del grafo y la pregunta que se hace, la API de Conversational Analytics consulta un grafo con Graph Query Language (GQL) o la función con valores de tabla GRAPH_EXPAND en SQL. Las consultas de GQL requieren una reserva de la edición Enterprise o Enterprise Plus de BigQuery, mientras que las consultas de GRAPH_EXPAND se pueden ejecutar con precios a pedido. Para conocer los requisitos y las limitaciones, consulta Conéctate a BigQuery Graph.

3 de septiembre de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite la observabilidad de agentes. Puedes supervisar el rendimiento, la latencia y el uso de tokens en la consola de Google Cloud o con Cloud Monitoring y Cloud Trace. Para obtener más información, consulta Crea agentes de datos.

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite el modo de pensamiento de análisis detallado para las fuentes de datos de BigQuery en versión preliminar. El modo Deep Dive permite que los agentes de datos desglosen preguntas complejas, investiguen subpreguntas y sinteticen los hallazgos en un informe detallado.

Esta función está restringida por una lista de entidades permitidas. Para solicitar acceso y la guía del usuario, envía el formulario de interés de las funciones de versión preliminar de Conversational Analytics y selecciona la opción Deep Dives.

El modo Prueba de etiquetas tiene los siguientes requisitos y limitaciones durante la versión preliminar:

  • La función Prueba de etiquetas solo admite fuentes de datos de BigQuery.
  • La función Análisis detallado no es compatible con LATEST_GA_MODEL.
  • Las consultas suelen tardar entre 3 y 5 minutos en completarse. Como la fecha límite del servicio es de 5 minutos, configura el tiempo de espera del cliente para que coincida.
  • No se admiten las conversaciones de varios turnos. El historial de conversaciones se borra durante la fase de resolución.
Función

La API de Conversational Analytics ahora cumple con la HIPAA. Para obtener más información, consulta Cumplimiento de la ley HIPAA en Google Cloud.

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite la Transparencia de acceso y la Aprobación de acceso para los recursos DataAgent y Conversation.

23 de junio de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

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La API de Conversational Analytics está disponible de forma general (DG) para BigQuery y Looker.

Para obtener información sobre los precios, consulta Precios y prueba gratuita de Data Cloud Agent.

Función

La API de Conversational Analytics admite extremos de REST de v1.

Función

La residencia de datos ahora es compatible con la API de Conversational Analytics. Puedes controlar la ubicación física de los recursos de DataAgent y Conversation con extremos regionales y multirregionales. Estos extremos proporcionan compromisos para los datos en reposo y, según la fuente de datos, el procesamiento de aprendizaje automático (AA) jurisdiccional para los datos en uso. Para obtener más información, consulta Residencia de datos y Ubicaciones.

Función

La API de Conversational Analytics admite las siguientes funciones de seguridad y cumplimiento empresarial:

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite el protocolo de agente a agente (A2A) en versión preliminar. Puedes usar nuevos métodos de la API, como SendMessage, SendStreamingMessage y GetAgentCard, para organizar varios agentes. Para ver un ejemplo de cómo usar estos métodos, consulta el notebook de ejemplo del SDK de A2A.

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite el filtrado y la ordenación para los métodos de lista. Usa el campo filter para acotar los resultados de los agentes de datos, las conversaciones y los mensajes. Usa el campo orderBy para ordenar los agentes de datos por nombre o fecha de creación.

  • En el caso de los agentes de datos, puedes filtrar por nombre, hora de creación y etiquetas.
  • En el caso de las conversaciones, puedes filtrar por agentes y etiquetas asociados.
  • En el caso de los mensajes, puedes filtrar por hora de creación.
  • La compatibilidad con comodines está disponible para los filtros de cadenas que incluyen el operador has (:) y un asterisco final (*). Ejemplos: filter=display_name:"*" o filter=display_name:"foo*".
  • Las conversaciones y los mensajes se devuelven en orden de actividad más reciente; no se admite la clasificación personalizada para estos recursos.
Función

Esta versión incluye las siguientes funciones y mejoras para las fuentes de datos de BigQuery:

  • Ahora puedes usar el campo big_query_max_billed_bytes en la configuración de tu agente para limitar los bytes facturados de los trabajos de BigQuery que inicia el agente.
  • Los agentes de datos ahora pueden citar fuentes, como términos del glosario o consultas de ejemplo, que se usan para generar una respuesta.
  • Ahora puedes proporcionar funciones definidas por el usuario (UDF) personalizadas de BigQuery que el agente puede usar para responder preguntas.
  • Si la pregunta de un usuario coincide lo suficiente con una consulta de ejemplo definida, el agente podría ejecutar esa consulta directamente en lugar de generar una nueva. Cuando esto ocurre, la respuesta de la API incluye un objeto matchedQuery para indicar que se usó una consulta verificada.
Función

La API de Conversational Analytics ahora admite el chat con BigQuery Graph. Esta función está en vista previa.

Se modifiquen

Los siguientes cambios y bajas están vigentes para la API de v1:

  • Los formatos SVG y PNG para gráficos no se admiten en la versión v1. El campo options.chart en ChartOptions está restringido a las versiones v1alpha y v1beta.
  • El campo credentials que se encuentra debajo del campo context (por ejemplo, dataAgentContext.credentials) dejó de estar disponible. Para la autenticación, proporciona credenciales directamente en el objeto ChatRequest.
  • Los mensajes de aclaración generados por el sistema (systemMessage.clarification) dejaron de estar disponibles. En su lugar, usa TextMessage con el tipo de texto FINAL_RESPONSE.

16 de abril de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite la consulta de tablas de Lakehouse que se conectan al catálogo de REST de Apache Iceberg o que se federan a un catálogo externo. Si usas tablas de Lakehouse, utiliza la sintaxis de cuatro partes project.catalog.namespace.table (P.C.N.T). Para obtener más información, consulta Autentica y conéctate a una fuente de datos.

30 de marzo de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

La API de Conversational Analytics ahora admite AlloyDB para PostgreSQL, Cloud SQL para MySQL, Cloud SQL para PostgreSQL y Spanner como fuentes de datos. Esta función permite que los usuarios consulten sus datos operativos con lenguaje natural y traduce diálogos humanos complejos en consultas precisas a la base de datos para proporcionar estadísticas prácticas. Esta función está en vista previa. Para obtener más información, consulta lo siguiente:

Función

Las actualizaciones de la API de Conversational Analytics para las fuentes de datos de BigQuery incluyen las siguientes funciones y mejoras:

  • La API de Conversational Analytics ahora se integra en Cloud Storage a través de las funciones de ObjectRef. Esto permite que la API responda preguntas sobre datos no estructurados en buckets de Cloud Storage, como imágenes y archivos PDF, haciendo referencia a las columnas ObjectRef en cualquier tabla.
  • La API ahora admite un conjunto de funciones de BigQuery ML, incluidas AI.FORECAST, AI.DETECT_ANOMALIES y AI.GENERATE. La API puede usar estas funciones para responder una gama más amplia de preguntas, como para tareas de previsión, detección de anomalías y de IA generativa.
  • La API de Conversational Analytics ahora puede usar la partición de tablas de BigQuery. La API puede optimizar las consultas en SQL con columnas particionadas, como rangos de fechas, en una tabla particionada por fecha, lo que puede mejorar el rendimiento de las consultas y reducir los costos.

  • Los trabajos de BigQuery que inicia la API de Conversational Analytics ahora incluyen etiquetas que te permiten identificarlos en tu historial de trabajos de BigQuery en la consola de Google Cloud . Estas etiquetas pueden ayudar a supervisar los costos, auditar la actividad de los agentes y analizar el rendimiento de las consultas. Debido a que estas etiquetas no son visibles directamente en la tabla del historial de trabajos de BigQuery Studio, puedes identificarlas consultando INFORMATION_SCHEMA.JOBS para buscar etiquetas similares a {'ca-bq-job': 'true'}:

    SELECT
  COUNT(*) AS job_count
FROM
  `PROJECT_ID`.`region-LOCATION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS
WHERE
  EXISTS (
    SELECT 1
    FROM UNNEST(labels) AS label
    WHERE label.key = 'ca-bq-job' AND label.value = 'true'
  );

    En la consulta de ejemplo, reemplazarías los valores de muestra de la siguiente manera:

    • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud .
    • LOCATION: Es la ubicación de tus trabajos de BigQuery.
Función

En el caso de los agentes de datos que usan fuentes de datos de Looker o BigQuery, ahora puedes especificar un valor de FAST para thinkingMode en tu solicitud de chat para habilitar el modo de pensamiento "Rápido". El pensamiento rápido puede ayudar a mejorar la latencia, ya que disminuye el tiempo de pensamiento general. Sin embargo, este modo hace que las respuestas sean menos transparentes, ya que no se emiten mensajes con un valor TextType de THOUGHT en el flujo de respuesta. Además, usar este modo puede afectar la precisión de las respuestas.

Función

En el caso de los agentes de datos que usan fuentes de datos de Looker, el agente ahora puede hacer preguntas de seguimiento para aclarar ambigüedades en una consulta, como cuando hay varios campos con nombres similares. Estas preguntas se devuelven como una respuesta TextMessage con un prefijo Clarification needed:. Para obtener más información, consulta Cómo hacer preguntas eficaces.

Función

En el caso de los agentes de datos que usan fuentes de datos de BigQuery, el agente ahora puede hacer preguntas de seguimiento para aclarar ambigüedades en una consulta, como cuando hay varios campos con nombres similares. Estas preguntas se devuelven como una respuesta TextMessage.

Se modifiquen

En el caso de los agentes de datos que usan fuentes de datos de Looker, se realizaron varias mejoras para reducir la latencia, como las llamadas a herramientas paralelas y un mejor uso de la caché de Looker.

26 de marzo de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

En el caso de la API de Conversational Analytics con fuentes de datos de Looker, puedes usar claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK) para proteger los recursos de DataAgent y Conversation en reposo. La CMEK en la API de Conversational Analytics está disponible en versión preliminar. Para obtener más información, consulta Claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK).

11 de febrero de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

Las solicitudes de chat con fuentes de datos de BigQuery ahora proporcionan más información sobre el proceso de razonamiento del agente. Aunque el esquema de la API no cambia, observarás los siguientes comportamientos nuevos en el flujo de respuesta:

  • La transmisión de respuesta de la API ahora incluye mensajes systemMessage.text adicionales con textType = THOUGHT. Estos mensajes proporcionan información paso a paso sobre el proceso de razonamiento y toma de decisiones del agente.
  • Después de los mensajes THOUGHT, la API devuelve la respuesta como una secuencia de mensajes, como mensajes de consulta, trabajo, texto, resultado de datos y gráfico. Para obtener más información sobre los tipos de mensajes, consulta SystemMessage.
  • Los mensajes de esquema ya no se incluyen en el flujo de respuesta para las fuentes de datos de BigQuery.
Función

Los métodos síncronos de administración de agentes están disponibles. Estos métodos te permiten crear, actualizar y borrar agentes de datos de forma síncrona como alternativa a los métodos asíncronos existentes:

  • CreateDataAgentSync
  • UpdateDataAgentSync
  • DeleteDataAgentSync
Se modifiquen

La opción de análisis de Python (options.analysis.python.enabled) ya no es compatible con las fuentes de datos de BigQuery.

6 de febrero de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

En el caso de los agentes de datos que usan fuentes de datos de Looker, ahora puedes definir consultas de Looker de referencia como contexto estructurado.

26 de enero de 2026

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

La transparencia mejorada del razonamiento, que proporciona información paso a paso sobre el proceso de razonamiento y toma de decisiones del agente con mensajes de textType = THOUGHT, ya no requiere una lista de entidades permitidas y está disponible para todos los usuarios de las fuentes de datos de Looker.

Función

La recuperación de datos detallados para las fuentes de datos de Looker, que proporciona actualizaciones sobre las búsquedas de valores de datos con mensajes textType = PROGRESS, ya no requiere una lista de entidades permitidas y está disponible para todos los usuarios.

15 de diciembre de 2025

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

El flujo de respuesta de la API para las fuentes de datos de Looker incluye mensajes systemMessage.text adicionales con textType = THOUGHT. Estos mensajes proporcionan información paso a paso sobre el proceso de razonamiento y toma de decisiones del agente mientras trabaja para responder tu consulta. Para ejecutar ejemplos de chat que demuestren este razonamiento, consulta los notebooks de Colaboratory de HTTP y el SDK de Python. Para obtener orientación sobre cómo renderizar mensajes de THOUGHT con fuentes de datos de Looker, consulta Renderiza respuestas de agentes para fuentes de datos de Looker. Este es un anuncio anticipado de una función experimental que está disponible a pedido. Para solicitar acceso a esta función, envía un correo electrónico a conversational-analytics-api-feedback@google.com.

Nota: A partir del 26 de enero de 2026, esta función ya no requiere una lista de entidades permitidas y está disponible para todos los usuarios de fuentes de datos de Looker. Consulta la entrada del 26 de enero de 2026.

Función

En el caso de las fuentes de datos de Looker, los agentes usan métodos más detallados para recuperar los esquemas de Explorar y los valores de los datos. Cuando el agente busca valores de datos específicos, la transmisión de la API también incluye mensajes systemMessage.text con textType = PROGRESS, que proporcionan actualizaciones sobre el estado y los resultados de la búsqueda. Para obtener orientación sobre cómo renderizar mensajes de PROGRESS, consulta Renderiza respuestas de agentes para fuentes de datos de Looker. Este es un anuncio anticipado de una función experimental que está disponible a pedido. Para solicitar acceso a esta función, envía un correo electrónico a conversational-analytics-api-feedback@google.com.

Nota: A partir del 26 de enero de 2026, esta función ya no requiere una lista de entidades permitidas y está disponible para todos los usuarios de fuentes de datos de Looker. Consulta la entrada del 26 de enero de 2026.

Función

La integración de la API de Conversational Analytics con los Controles del servicio de VPC se encuentra en versión preliminar. Esta integración está lista para pruebas y uso más amplios, pero no es totalmente compatible con entornos de producción. Para obtener más información, consulta la lista de productos compatibles.

Fija

Se solucionó un problema por el que big_query_max_billed_bytes no se aplicaba correctamente.

Fija

Se corrigieron los problemas relacionados con la forma en que la API controla las fuentes de datos de Looker, incluidos los siguientes:

  • Mejor formato de los valores en las respuestas de texto
  • Mejor filtrado para las concordancias exactas
  • Mejoras en la compatibilidad con las mediciones de período tras período (PoP)
  • Compatibilidad mejorada con always_filter

Actualizaciones de la biblioteca cliente:

Función

Se agregaron las siguientes bibliotecas cliente:

21 de octubre de 2025

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

Se agregó compatibilidad con el método de la API de deleteConversation a las APIs de REST y al SDK.

25 de septiembre de 2025

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

Ahora está disponible una nueva API, ListAccessibleDataAgents, para enumerar los agentes de datos a los que puede acceder un usuario en un proyecto. Se considera que un agente de datos es accesible si el usuario que invoca la API tiene el permiso get en el agente. Puedes usar el campo creator_filter para administrar qué agentes devuelve este método:

  • NONE (predeterminado): Devuelve todos los agentes de datos a los que puede acceder el usuario, independientemente del creador.
  • CREATOR_ONLY: Muestra solo los agentes de datos que creó el usuario.
  • NOT_CREATOR_ONLY: Muestra solo los agentes de datos que crearon otros usuarios.
Función

La enumeración systemMessage.text.textType ya está disponible con los valores FINAL_RESPONSE y THOUGHT, lo que ayuda a los clientes a distinguir entre diferentes tipos de mensajes de texto. La API de Conversational Analytics ahora usa mensajes systemMessage.text con textType = THOUGHT para producir pasos de razonamiento.

Función

La API ahora admite hasta cinco fuentes de datos de Exploración de Looker en contexto. Las solicitudes de chat generan consultas en la exploración más relevante. Para obtener más información, consulta la documentación sobre cómo conectarse a los datos de Looker con HTTP y con el SDK de Python.

Se modifiquen

El campo systemMessage.data.generatedLookerQuery ahora es systemMessage.data.query.looker.

25 de agosto de 2025

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La API de Conversational Analytics ya está disponible en versión preliminar pública.

Actualizaciones de la biblioteca cliente:

Función

Las siguientes bibliotecas cliente ya están disponibles para varios lenguajes:

Actualizaciones de la API de Conversational Analytics:

Función

Ya está disponible la compatibilidad con los extremos de `v1beta` para HTTP REST.

Función

Se agregó compatibilidad con los métodos de la API de GetLocation y ListLocations a las APIs de REST y al SDK.

Función

Ahora puedes compartir agentes de datos con los métodos de la API de GetIamPolicy y SetIamPolicy.

Función

Ahora puedes crear agentes de datos a partir de fuentes de datos de Looker que se basan en instancias de Looker (Google Cloud Core) que usan redes de IP privadas. (La API de Conversational Analytics no admite fuentes de datos basadas en instancias de Looker (Google Cloud Core) que se encuentran dentro de los perímetros de la nube privada virtual).

Función

Ya está disponible el contexto estructurado para las fuentes de datos de BigQuery. Esto incluye la capacidad de agregar pares de preguntas y consultas de ejemplo, descripciones de tablas, sinónimos y etiquetas a nivel de tabla y campo con la API.

Se modifiquen

Ahora se admiten las APIs de ubicación y operación. Los roles de Identity and Access Management DataAgentCreator y DataAgentEditor ahora tendrán permisos para las APIs de operaciones.

Se modifiquen

Se realizó una mejora para el almacenamiento automático de Last Published Context en la capa del servidor cada vez que se actualiza el contexto publicado de un agente de datos.

Se modifiquen

Se actualizaron los nombres visibles de los roles de Identity and Access Management a "Usuario de chat sin estado de Gemini Data Analytics" y "Creador de agente de datos de Gemini Data Analytics". Para obtener más información sobre los roles de Identity and Access Management que se usan con la API, consulta la página de documentación Otorga roles y permisos de Identity and Access Management de la API de Conversational Analytics.

Se modifiquen

Ya está disponible la versión 1.1 de Colaboratory.

Fija

Se realizaron actualizaciones en el manejo de errores para abordar los errores internos 500 relacionados con las conversaciones en el chat con estado.

Fija

Se implementaron mejores mensajes de manejo de excepciones para los errores de cliente 400.

Actualizaciones de la documentación:

Función

Ahora puedes usar la nueva aplicación de inicio rápido de Streamlit en GitHub para configurar una demostración de la API de Conversational Analytics en minutos.

Función

La demostración de oro de la API de Conversational Analytics ya está disponible en GitHub. Con la demostración de oro de la API de Conversational Analytics, puedes ver ejemplos para integrar la API de Conversational Analytics en aplicaciones web, así como una demostración de producción completa en TypeScript. Este proyecto solo tiene fines de demostración. No está diseñada para usarse en un entorno de producción.

Función

Se agregaron muestras de código de carga útil de solicitud para las APIs de REST y el SDK.

Función

Arquitectura, flujos de trabajo y roles de la API de Conversational Analytics: Obtén más información sobre los conceptos clave para usar la API de Conversational Analytics, incluido cómo funcionan los agentes de datos, los flujos de trabajo típicos de los agentes de datos, los modos de conversación, los roles de Identity and Access Management y cómo diseñar sistemas que usen varios agentes de datos.

Función

Limitaciones conocidas de la API de Conversational Analytics: Obtén más información sobre las limitaciones en la cantidad de fuentes de datos, el estilo de las visualizaciones y el tamaño de los conjuntos de datos.

Función

Soluciona problemas relacionados con errores de la API de Conversational Analytics: Obtén más información sobre los posibles problemas o errores de la API de Conversational Analytics, así como las soluciones propuestas.

Función

Supervisa y administra los costos de BigQuery para tus agentes de la API de Conversational Analytics: Obtén más información para implementar controles de costos para tus agentes de la API de Conversational Analytics.

Función

Los métodos SetIAMPolicy y GetIAMPolicy están disponibles en la página de documentación Descripción general de la API de Conversational Analytics para usarlos en el uso compartido de agentes de datos.

Función

Ya está disponible una nueva página de documentación que contiene respuestas a las preguntas frecuentes sobre la API de Conversational Analytics.

Función

Define el contexto del agente de datos para las fuentes de datos de BigQuery: Obtén más información para escribir instrucciones del sistema para las fuentes de datos de BigQuery.

Función

Define el contexto del agente de datos para las fuentes de datos de Looker: Obtén más información para escribir instrucciones del sistema para las fuentes de datos de Looker.

15 de julio de 2025

Función

Ahora puedes invitar a los usuarios a colaborar en agentes de datos específicos asignándoles roles de IAM predefinidos. Para obtener más detalles, consulta Roles y permisos de IAM de la API de Conversational Analytics.

Función

Una nueva guía de prácticas recomendadas te ayuda a proporcionar un contexto empresarial y de datos eficaz a tus agentes. Para obtener más información, consulta Guía el comportamiento del agente con contexto creado.

Actualizaciones del SDK:

Función

Ahora puedes instalar el SDK de Python desde el índice de paquetes de Python (PyPI).

25 de junio de 2025

Actualizaciones de la API:

Función

Los nuevos roles de IAM predefinidos controlan el acceso para crear agentes de datos, interactuar con ellos y administrarlos:

  • geminidataanalytics.dataAgentCreator
  • geminidataanalytics.dataAgentOwner
  • geminidataanalytics.dataAgentEditor
  • geminidataanalytics.dataAgentUser
  • geminidataanalytics.dataAgentViewer
  • geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser

Para obtener una lista completa de los roles y sus permisos, consulta Otorga roles y permisos de IAM de la API de Conversational Analytics.

5 de junio de 2025

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La versión preliminar privada inicial de la API de Conversational Analytics introdujo funciones para crear agentes de datos y, también, interactuar con ellos.

Función

Los siguientes notebooks interactivos de Colaboratory están disponibles para comenzar a usar REST y el SDK de Python:

Actualizaciones de la API:

Función

El servicio de agentes de datos te permite crear, configurar y administrar de forma programática agentes de IA persistentes y adaptables al contexto con Looker, Looker Studio y BigQuery.

Función

El servicio de chat de datos te permite entablar conversaciones con tu agente a través de varios modos de chat. Estos modos incluyen un modo con estado en el que Google administra el historial de conversaciones, una opción con estado en la que tu aplicación administra la conversación y un modo sin estado en el que tu aplicación proporciona el contexto completo con cada solicitud.

Función

La API admite el análisis avanzado con Python y reintenta automáticamente las consultas con errores.

Se modifiquen

La API de Conversational Analytics (geminidataanalytics.googleapis.com) reemplaza a la API de Data QnA (dataqna.googleapis.com) que ya no se usa. Esto incluye la migración de DataQuestionService a la nueva DataChatService. Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo actualizar tus solicitudes, consulta la guía de migración.