חיבור ל-Knowledge Catalog

במאמר הזה מוסבר איך Gemini Enterprise משתלב עם Knowledge Catalog כדי לספק לסוכנים כלים לקריאה בלבד, שמאפשרים להם לחפש נתונים שלמשתמש יש גישה אליהם ולבדוק הקשר טכני ועסקי.

לא צריך ליצור מאגר נתונים נפרד כדי להתחבר ל-Knowledge Catalog. במקום זאת, השילוב של Knowledge Catalog מופעל באופן אוטומטי כשמחברים מאגר נתונים של BigQuery,‏ Spanner,‏ Cloud SQL או AlloyDB ל-PostgreSQL במצב שאילתה לכמה מסדי נתונים לאפליקציית Gemini Enterprise. במקום להופיע כמאגר נתונים, Knowledge Catalog הוא אפשרות הגדרה בכרטיסייה Assistant באפליקציית Gemini Enterprise. אפשר גם להפעיל או להשבית את השילוב באופן ידני בכל שלב, גם מחוץ למחברים הנלווים של Data Cloud.

איך מחברים בין Knowledge Catalog לבין מחברים של Data Cloud

ב-Knowledge Catalog, כל נכס נתונים שמופיע בקטלוג בסביבתGoogle Cloud שלכם מאוחסן כרשומת מטא-נתונים שנקראת רשומה. למחברים של Data Cloud במצב שאילתות מאוחדות יש גישה רחבה לכל המשאבים שמשתמש מאומת יכול לראות – ולא רק לטבלה או למערך נתונים יחיד – ולכן הסוכן לא יודע בהתחלה איפה נמצאים הנתונים הרלוונטיים.

כשמפעילים את Knowledge Catalog באפליקציית Gemini Enterprise – באופן אוטומטי כשמצרפים מחבר מאוחד של Data Cloud, או באופן ידני בכרטיסייה Assistant – השילוב מספק לסוכן מיומנויות מובנות וכלים לקריאה בלבד כדי לבצע את הפעולות הבאות:

  • חיפוש נתונים שאפשר לגשת אליהם: חיפוש בנכסי נתונים שמופיעים בקטלוג ב-Knowledge Catalog, שלמשתמש המאומת יש הרשאת גישה אליהם.
  • חיפוש הקשר טכני ועסקי: אחזור מטא-נתונים מועשרים, כולל סכימות של טבלאות, תיאורים של עמודות, מונחים במילון מונחים עסקיים ושאילתות לדוגמה שאומתו מראש (שאילתות מוזהבות). כשהסוכן משולב עם מחבר נלווה של Data Cloud, הוא משתמש בדוגמאות לשאילתות מומלצות כדי למנוע הזיות של הצטרפות בסכימות מורכבות, ומעביר את ההקשר הזה למחבר כדי ליצור ולהריץ שאילתה מדויקת.

דוגמה לתהליך עבודה

בתרשים הבא אפשר לראות איך Knowledge Catalog ומחבר מאוחד של Data Cloud פועלים יחד כדי לענות על שאלה של משתמש:

תרשים שמציג את תהליך העבודה בן ארבעת השלבים: משאלת משתמש, לחיפוש סמנטי במאגר הידע ולאחזור הקשר, להרצת שאילתת SQL ב-BigQuery.

בתהליך העבודה הזה, Gemini Enterprise מבצע את השלבים הבאים:

  1. שאלה של משתמש: משתמש שואל שאלה בשפה טבעית ב-Gemini Enterprise:

    "How many sales did we have this month for all cold weather products?"

  2. גילוי חיפוש סמנטי: סוכן הבסיס של Gemini Enterprise מחפש ב-Knowledge Catalog באמצעות מונחי חיפוש שחולצו מהשאלה של המשתמש:

    ["cold weather", "products", "orders", "sales"]

  3. אחזור הקשר: עבור הרשומות התואמות שהמשתמש יכול לגשת אליהן, הסוכן מחפש הקשר מועשר ב-Knowledge Catalog (שנגזר ממטא-נתונים טכניים, דפוסי שימוש, מילוני מונחים עסקיים והסקת מסקנות של LLM):

    simpleName: my-project.ecomm.products
type: BigQuery Table
terms: "Cold Weather Products; category IN ('Sweaters', 'Coats & Jackets')"

  4. הרצת שאילתה: באמצעות המטא-נתונים של הטבלה שאוחזרו וההגדרה העסקית, הסוכן יוצר ומריץ שאילתת SQL לקריאה בלבד דרך מחבר ל-BigQuery המאוחד:

    -- Execute BigQuery read-only SQL
SELECT COUNT(order_id) FROM `my-project.ecomm.orders`
WHERE product_id IN (
  SELECT id FROM `my-project.ecomm.products`
  WHERE category IN ('Sweaters', 'Coats & Jackets')
);

לפני שמתחילים

השילוב של Knowledge Catalog הוא לקריאה בלבד ומשתמש בממשקי API פנימיים, כך שלא צריך להפעיל את Dataplex API או להעניק הרשאות לכלי MCP, והמשתמשים לא צריכים הרשאות ליצירה או לשינוי של משאבים ב-Knowledge Catalog.

השילוב מאמת בקשות באמצעות פרטי כניסה של משתמשי קצה, ולכן הסוכן יכול למצוא ולגלות רק נכסי נתונים שלמשתמש המאומת יש הרשאת צפייה בהם בניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM):

  • הפרדה בין מטא-נתונים לבין גישה לנתונים באמצעות צמצום תוצאות החיפוש: ב-Knowledge Catalog, תוצאות החיפוש מצומצמות על סמך ההרשאות של המשתמש המאומת במקור הנתונים הבסיסי. אם למשתמש אין הרשאות קריאה (למשל roles/bigquery.dataViewer או roles/bigquery.metadataViewer) לגבי מערך נתונים או טבלה, הנכס הזה מסונן אוטומטית מתוצאות החיפוש בקטלוג, והעוזר הדיגיטלי לא יכול למצוא אותו.
  • מקורות נתונים Google Cloud מאינטראקציה ישירה (First-Party): ההרשאות למקורות נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) – כמו BigQuery,‏ AlloyDB ל-PostgreSQL,‏ Spanner ו-Cloud SQL – מועברות בירושה באופן אוטומטי. לדוגמה, אם נותנים למשתמש את התפקיד 'מציג נתונים' ב-BigQuery ‏(roles/bigquery.dataViewer), הוא מקבל גישה לחיפוש ולגילוי של המטא-נתונים של הטבלה ומערך הנתונים התואמים ב-Knowledge Catalog.
  • מטא-נתונים נוספים ומקורות נתונים של צד שלישי: אם מוסיפים ל-Knowledge Catalog מטא-נתונים בהתאמה אישית, מילוני מונחים עסקיים או נכסי נתונים של צד שלישי, צריך לוודא שלמשתמשים יש את הרשאות הצפייה הנדרשות ב-Knowledge Catalog (למשל roles/dataplex.dataDomainEntryReader או roles/dataplex.catalogViewer) כדי שהסוכן יוכל לגלות את הנתונים האלה. מידע נוסף זמין במאמר ניהול גישה באמצעות IAM במסמכי התיעוד של Knowledge Catalog.

הפעלה או השבתה של Knowledge Catalog באפליקציה

כשמצרפים מאגר נתונים של BigQuery,‏ Spanner,‏ Cloud SQL או AlloyDB for PostgreSQL במצב של שאילתות מאוחדות לאפליקציית Gemini Enterprise, קטלוג הידע והיכולות המובנות של הסוכן מופעלים באופן אוטומטי באפליקציה.

בנוסף, אתם יכולים להפעיל או להשבית את השילוב של Knowledge Catalog באופן ידני בכל שלב – גם מחוץ למחברים הנלווים של Data Cloud (לדוגמה, כדי להפעיל את Knowledge Catalog בלי לצרף מחבר של Data Cloud, או כדי להשבית אותו תוך שמירה על מחבר פעיל של Data Cloud) – בכרטיסייה Assistant בדף Configurations של האפליקציה:

  1. נכנסים לדף Gemini Enterprise במסוף Google Cloud .

    ‫Gemini Enterprise

  2. לוחצים על שם האפליקציה שרוצים להגדיר.

  3. לוחצים על Configurations (הגדרות) ואז על הכרטיסייה Assistant (עוזר).

  4. בקטע Enable Knowledge Catalog (הפעלת קטלוג הידע), משתמשים במתג כדי להפעיל או להשבית את השילוב של קטלוג הידע.

  5. לוחצים על שמירה ופרסום.

מידע נוסף על הגדרות Assistant זמין במאמר הגדרת Assistant.

השלבים הבאים