Observação:este conjunto de documentação é para as edições Standard, Plus, pagamento por uso e Frontline do Gemini Enterprise. Para a documentação da edição Business, consulte a Central de Ajuda do Gemini Enterprise - Business edition.

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Conectar ao Knowledge Catalog

Este documento descreve como o Gemini Enterprise se integra ao Knowledge Catalog para oferecer aos agentes ferramentas somente leitura para pesquisar dados a que um usuário tem acesso e consultar contexto técnico e comercial.

Não é necessário criar um repositório de dados separado para se conectar ao Knowledge Catalog. Em vez disso, a integração do Knowledge Catalog é ativada automaticamente quando você conecta um repositório de dados do BigQuery, Spanner, Cloud SQL ou AlloyDB para PostgreSQL no modo de consulta federada ao seu app Gemini Enterprise. Em vez de aparecer como um repositório de dados, o Knowledge Catalog é uma opção de configuração na guia Assistente do app Gemini Enterprise. Você também pode ativar ou desativar manualmente a integração a qualquer momento, mesmo fora dos conectores complementares do Data Cloud.

Como os conectores do Knowledge Catalog e da Data Cloud funcionam juntos

No Knowledge Catalog, cada recurso de dados catalogado no seu ambienteGoogle Cloud é armazenado como um registro de metadados chamado de entrada. Como os conectores da Data Cloud no modo de consulta federada têm acesso amplo a todos os recursos que um usuário autenticado pode visualizar, em vez de serem restritos a um único conjunto de dados ou tabela, o agente não sabe inicialmente onde os dados relevantes estão.

Quando o Knowledge Catalog é ativado para seu app Gemini Enterprise, seja automaticamente ao anexar um conector federado da Data Cloud ou manualmente na guia Assistente, a integração fornece ao agente habilidades integradas e ferramentas somente leitura para fazer o seguinte:

Pesquisar dados acessíveis: pesquise recursos de dados catalogados no Knowledge Catalog que o usuário autenticado tem permissão para acessar.
Pesquisar contexto técnico e empresarial: recupere metadados enriquecidos, incluindo esquemas de tabelas, descrições de colunas, termos do glossário empresarial e consultas de exemplo pré-verificadas (consultas de ouro). Quando pareado com um conector complementar do Data Cloud, o agente usa essas consultas de ouro para evitar alucinações de junção em esquemas complexos e transmite esse contexto ao conector para gerar e executar uma consulta precisa.

Exemplo de fluxo de trabalho

O diagrama a seguir ilustra como o Knowledge Catalog e um conector federado da Data Cloud trabalham juntos para responder à pergunta de um usuário:

Diagrama mostrando o fluxo de trabalho de quatro etapas, desde uma pergunta do usuário até a pesquisa semântica e a recuperação de contexto do Knowledge Catalog, passando pela execução da consulta SQL do BigQuery.

Nesse fluxo de trabalho, o Gemini Enterprise conclui as seguintes etapas:

Pergunta do usuário: um usuário faz uma pergunta em linguagem natural no Gemini Enterprise:
```
"How many sales did we have this month for all cold weather products?"
```
Descoberta de pesquisa semântica: o agente raiz do Gemini Enterprise pesquisa o Knowledge Catalog usando termos de pesquisa extraídos da pergunta do usuário:
```
["cold weather", "products", "orders", "sales"]
```
Recuperação de contexto: para as entradas correspondentes a que o usuário tem acesso, o agente pesquisa o contexto enriquecido no Knowledge Catalog (derivado de metadados técnicos, padrões de uso, glossários empresariais e inferência de LLM):
```
simpleName: my-project.ecomm.products
type: BigQuery Table
terms: "Cold Weather Products; category IN ('Sweaters', 'Coats & Jackets')"
```

Execução de consultas: usando os metadados da tabela e a definição de negócios recuperados, o agente formula e executa uma consulta SQL somente leitura pelo conector federado do BigQuery:

-- 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')
);

Antes de começar

A integração do Knowledge Catalog é somente leitura e usa APIs internas. Portanto, não é necessário ativar a API Dataplex nem conceder permissões da ferramenta MCP. Além disso, os usuários não precisam de permissões para criar ou modificar recursos no Knowledge Catalog.

Como a integração autentica solicitações usando credenciais do usuário final, o agente só pode encontrar e descobrir recursos de dados que o usuário autenticado tem permissão do Identity and Access Management (IAM) para acessar:

Separação de metadados e acesso aos dados com corte de resultados da pesquisa: o Knowledge Catalog aplica o corte de resultados da pesquisa com base nas permissões do usuário autenticado na fonte de dados subjacente. Se um usuário não tiver permissões de leitura (como roles/bigquery.dataViewer ou roles/bigquery.metadataViewer) em um conjunto de dados ou tabela, esse recurso será filtrado automaticamente dos resultados da pesquisa no catálogo e não poderá ser descoberto pelo assistente.
Fontes de dados próprios Google Cloud : as permissões para fontes de dados próprios, como BigQuery, AlloyDB para PostgreSQL, Spanner e Cloud SQL, são herdadas automaticamente. Por exemplo, conceder a um usuário o papel de Leitor de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) dá acesso a ele para pesquisar e descobrir os metadados correspondentes de tabela e conjunto de dados no Knowledge Catalog.
Metadados adicionais e fontes de dados de terceiros: para metadados personalizados, glossários comerciais ou recursos de dados de terceiros adicionados ao catálogo do Knowledge Catalog, verifique se os usuários têm as permissões de visualização necessárias no Knowledge Catalog (como roles/dataplex.dataDomainEntryReader ou roles/dataplex.catalogViewer) para que o agente possa descobrir esses dados. Para mais informações, consulte Gerenciar o acesso com o IAM na documentação do Knowledge Catalog.

Ativar ou desativar o Knowledge Catalog no seu app

Quando você anexa um repositório de dados do BigQuery, Spanner, Cloud SQL ou AlloyDB para PostgreSQL no modo de consulta federada a um app Gemini Enterprise, o Knowledge Catalog e as habilidades do agente integradas são ativados automaticamente para o app.

Você também pode ativar ou desativar manualmente a integração do Knowledge Catalog a qualquer momento, mesmo fora dos conectores complementares da Data Cloud. Por exemplo, para ativar o Knowledge Catalog sem anexar um conector da Data Cloud ou para desativá-lo mantendo um conector da Data Cloud ativo, acesse a guia Assistente na página Configurações do app:

No console Google Cloud , acesse a página Gemini Enterprise.

Gemini Enterprise
Clique no nome do app que você quer configurar.
Clique em Configurações e selecione a guia Assistente.
Na seção Ativar o Knowledge Catalog, use o botão de alternância para ativar ou desativar a integração do Knowledge Catalog.
Clique em Salvar e publicar.

Para mais informações sobre as configurações do assistente, consulte Configurar o assistente.

Próximas etapas

Conecte uma fonte de dados da Data Cloud no modo de consulta federada:
Conheça as práticas recomendadas para conectores da Data Cloud que usam análise de conversas.