Crea tareas de enriquecimiento

Las tareas de enriquecimiento de Knowledge Studio te permiten documentar automáticamente el significado empresarial de tus datos para que las aplicaciones de IA puedan consultarlos con precisión sin alucinaciones. Estas tareas usan la IA para analizar tus procedimientos operativos estándar (SOP), repositorios de código y las interacciones de los usuarios, y extraer la lógica empresarial necesaria para fundamentar tus agentes de IA.

Antes de comenzar

Sigue estos requisitos previos antes de crear una tarea de enriquecimiento.

Comprender los conceptos

Antes de ejecutar una tarea de enriquecimiento, te recomendamos que te familiarices con los componentes principales de la arquitectura de enriquecimiento:

  • Para obtener una descripción general de cómo los agentes de Knowledge Studio automatizan la generación de metadatos, consulta Acerca de las tareas de enriquecimiento.

  • Para obtener una descripción general de cómo el contexto de los metadatos fundamenta los agentes de IA y simplifica la exploración de datos, consulta Acerca del contexto de los datos.

  • Para obtener una descripción general de la jerarquía de Knowledge Catalog, incluidos los grupos de entradas, las entradas, los aspectos y los vínculos de entrada, consulta Acerca de los metadatos.

Prepara los componentes obligatorios

Antes de crear una tarea de enriquecimiento, asegúrate de que tu entorno esté configurado correctamente para el enriquecimiento con IA, como se detalla en Configura los requisitos previos para las tareas de enriquecimiento.

Ten listos los siguientes componentes:

  • Cuenta de servicio: Es una cuenta de servicio de usuario dedicada con los roles necesarios. En esta documentación, nos referimos a esta como la cuenta de servicio de ejecución para diferenciarla de los agentes de servicio de Knowledge Catalog administrados por Google. La tarea de enriquecimiento se ejecuta como esta cuenta de servicio y la usa para leer las fuentes y escribir en el conjunto de información contextual.

  • Conjunto de contexto: Es un conjunto de contexto de destino en el que se guardarán los metadatos enriquecidos. El conjunto de información contextual también sirve como fuente de recursos para enriquecer. Todo lo que se encuentre en el conjunto de contexto se enriquecerá de forma predeterminada si no se agregan recursos adicionales durante la configuración. También puedes crear un conjunto de contexto vacío durante la configuración de la tarea si no existe uno.

  • Recursos para enriquecer (opcional): Son los recursos de datos adicionales que deseas enriquecer y que aún no están en tu conjunto de contexto de destino. Agregar estos recursos adicionales durante la creación de la tarea los enriquece y los agrega automáticamente al conjunto de contexto de destino. Estos recursos pueden incluir conjuntos de datos, tablas o recursos de Lakehouse de BigQuery, y ya deben existir.

  • Indicadores de conocimiento (opcional): Si planeas proporcionarle al agente de IA documentos o modelos para que aprenda, asegúrate de preparar tus buckets de Cloud Storage, darles formato a tus conjuntos de datos de evaluación de .jsonl o configurar OAuth para las URLs de fuentes de terceros.

  • Registros de seguimiento (opcional): Si planeas habilitar el autoaprendizaje del agente, debes configurar los seguimientos del agente estableciendo vistas de registro con alcance o una tabla de análisis de agentes de BigQuery desde la que el agente pueda aprender las interacciones históricas.

  • Generación de perfiles de datos y estadísticas de datos (recomendado): Para mejorar la calidad de las propuestas de metadatos generadas, habilita la generación de perfiles de datos y las estadísticas de datos de IA en las tablas de destino que usas con frecuencia antes de ejecutar la tarea. Para obtener más información, consulta Configura los requisitos previos para las tareas de enriquecimiento.

Roles obligatorios

Para configurar y ejecutar tareas de enriquecimiento, las diferentes identidades requieren permisos específicos.

El usuario final

Para crear y administrar tareas de enriquecimiento, debes tener los siguientes roles obligatorios.

Crea, modifica, ejecuta y cancela tareas de enriquecimiento

Para asegurarte de tener los permisos necesarios para crear, modificar, ejecutar y cancelar tareas de enriquecimiento, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para crear, modificar, ejecutar y cancelar tareas de enriquecimiento. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para crear, modificar, ejecutar y cancelar tareas de enriquecimiento:

  • Crea tareas de enriquecimiento: dataplex.agentTasks.create
  • Consulta las tareas de enriquecimiento: dataplex.agentTasks.get
  • Enumera las tareas de enriquecimiento: dataplex.agentTasks.list
  • Borrar tareas de enriquecimiento: dataplex.agentTasks.delete
  • Actualiza las tareas de enriquecimiento: dataplex.agentTasks.update
  • Ejecuta tareas de enriquecimiento: dataplex.agentTasks.run
  • Cancelar tareas de enriquecimiento: dataplex.agentTasks.cancel

Es posible que tu administrador también pueda otorgarte estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Adjunta la cuenta de servicio de ejecución a la configuración de la tarea de enriquecimiento

Para asegurarte de tener los permisos necesarios para adjuntar la cuenta de servicio de ejecución a la configuración de la tarea de enriquecimiento, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en la cuenta de servicio de ejecución:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para adjuntar la cuenta de servicio de ejecución a la configuración de la tarea de enriquecimiento. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para adjuntar la cuenta de servicio de ejecución a la configuración de la tarea de enriquecimiento:

  • Usa la identidad de las cuentas de servicio: iam.serviceAccounts.actAs

Es posible que tu administrador también pueda otorgarte estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

La cuenta de servicio de ejecución

La cuenta de servicio de ejecución es la identidad con la que se ejecuta la tarea de enriquecimiento y realiza todas las operaciones.

Consume los servicios obligatorios

Para garantizar que la cuenta de servicio de ejecución tenga los permisos necesarios para consumir APIs durante la ejecución de la tarea de enriquecimiento, pídele a tu administrador que otorgue los siguientes roles de IAM a la cuenta de servicio de ejecución en el proyecto que contiene la tarea de enriquecimiento:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para consumir APIs durante la ejecución de la tarea de enriquecimiento. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para consumir las APIs durante la ejecución de la tarea de enriquecimiento:

  • Consume cuota y servicios: serviceusage.services.use

Es posible que tu administrador también pueda otorgar estos permisos a la cuenta de servicio de ejecución con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Visualiza y genera perfiles del contenido de los datos de destino

Para garantizar que la cuenta de servicio de ejecución tenga los permisos necesarios para ver y generar perfiles del contenido de los datos en los conjuntos de datos de destino, pídele a tu administrador que otorgue los siguientes roles de IAM a la cuenta de servicio de ejecución en las tablas de destino:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para ver y perfilar el contenido de los datos dentro de los conjuntos de datos de destino. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para ver y generar perfiles de los datos dentro de los conjuntos de datos de destino:

  • Visualiza los metadatos del conjunto de datos: bigquery.datasets.get
  • Visualiza los metadatos de tablas: bigquery.tables.get
  • Leer datos de la tabla: bigquery.tables.getData

Es posible que tu administrador también pueda otorgar estos permisos a la cuenta de servicio de ejecución con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Propón y escribe metadatos en conjuntos de contexto

Para garantizar que la cuenta de servicio de ejecución tenga los permisos necesarios para proponer y escribir definiciones de metadatos en conjuntos de contexto, pídele a tu administrador que otorgue los siguientes roles de IAM a la cuenta de servicio de ejecución en el proyecto:

  • Para otorgar los permisos necesarios, haz lo siguiente: Editor del catálogo de Dataplex (roles/dataplex.catalogEditor) y Visualizador del catálogo de Dataplex (roles/dataplex.catalogViewer)

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para proponer y escribir definiciones de metadatos en conjuntos de contexto. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para proponer y escribir definiciones de metadatos en conjuntos de contexto:

  • Crea entradas de metadatos: dataplex.entries.create
  • Actualiza las entradas de metadatos: dataplex.entries.update
  • Visualiza las entradas de metadatos: dataplex.entries.get
  • Enumera las entradas de metadatos: dataplex.entries.list
  • Crea grupos de entradas: dataplex.entryGroups.create
  • Actualiza los grupos de entradas: dataplex.entryGroups.update
  • Propón cambios en los grupos de entradas: dataplex.entryGroups.requestChanges

Es posible que tu administrador también pueda otorgar estos permisos a la cuenta de servicio de ejecución con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Publica enriquecimientos automáticamente (opcional)

(Opcional) Si habilitas la publicación automática en tu tarea, incluye el siguiente rol:

Para garantizar que la cuenta de servicio de ejecución tenga los permisos necesarios para aprobar y publicar cambios automáticamente, pídele a tu administrador que otorgue los siguientes roles de IAM a la cuenta de servicio de ejecución en el proyecto:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para aprobar y publicar cambios automáticamente. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para aprobar y publicar cambios automáticamente:

  • Usa las solicitudes de cambio: dataplex.changeRequests.use

Es posible que tu administrador también pueda otorgar estos permisos a la cuenta de servicio de ejecución con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Aprende de los registros de seguimiento

(Opcional) Si planeas aprender de los registros de seguimiento existentes (autoaprendizaje), incluye los siguientes roles:

Para garantizar que la cuenta de servicio de ejecución tenga los permisos necesarios para leer las interacciones históricas de los registros de seguimiento, pídele a tu administrador que otorgue los siguientes roles de IAM a la cuenta de servicio de ejecución en el proyecto que posee la app de Gemini:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para leer las interacciones históricas de los registros de seguimiento. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para leer las interacciones históricas de los registros de seguimiento:

  • Accede a las vistas de registros: logging.views.access
  • Lee las entradas de registro: logging.logEntries.list

Es posible que tu administrador también pueda otorgar estos permisos a la cuenta de servicio de ejecución con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

(Opcional) Si planeas aprender de una tabla de análisis de agentes de BigQuery, la cuenta de servicio de ejecución también requiere el rol de visualizador de datos de BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) en la tabla de análisis de agentes.

El agente de servicio de Dataplex

El agente de servicio de Knowledge Catalog es una cuenta de servicio administrada por Google que Knowledge Catalog usa para realizar operaciones de backend en tu nombre, como actuar en nombre de tu cuenta de servicio de ejecución durante una ejecución de enriquecimiento y organizar trabajos de generación de perfiles de BigQuery.

El agente de servicio de Knowledge Catalog usa el siguiente formato de correo electrónico:

service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com

Reemplaza PROJECT_NUMBER por el número del proyecto de Google Cloud .

Suplanta la identidad de la cuenta de servicio de ejecución

Para garantizar que el agente de servicio de Knowledge Catalog tenga los permisos necesarios para actuar en nombre de la cuenta de servicio de ejecución y ejecutar la tarea, pídele a tu administrador que otorgue los siguientes roles de IAM al agente de servicio de Knowledge Catalog en la cuenta de servicio de ejecución:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para usar la identidad de la cuenta de servicio de ejecución y ejecutar la tarea. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para actuar en nombre de la cuenta de servicio de ejecución y ejecutar la tarea:

  • Genera tokens de acceso: iam.serviceAccounts.getAccessToken
  • Genera tokens de OpenID: iam.serviceAccounts.getOpenIdToken
  • Firma JWT: iam.serviceAccounts.signJwt
  • Firma BLOB: iam.serviceAccounts.signBlob

Es posible que tu administrador también pueda otorgarle estos permisos al agente de servicio de Knowledge Catalog con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Realiza la generación de perfiles de BigQuery y lee el historial de consultas

Para garantizar que el agente de servicio de Dataplex tenga los permisos necesarios para realizar la generación de perfiles de BigQuery de backend y leer el historial de consultas de la tabla, pídele a tu administrador que otorgue los siguientes roles de IAM al agente de servicio de Dataplex en el proyecto:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para realizar la generación de perfiles de BigQuery de backend y leer el historial de consultas de tablas. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para realizar la generación de perfiles de BigQuery de backend y leer el historial de consultas de la tabla:

  • Visualiza los metadatos del conjunto de datos: bigquery.datasets.get
  • Visualiza los metadatos de tablas: bigquery.tables.get
  • Leer datos de la tabla: bigquery.tables.getData
  • Enumera los trabajos de BigQuery: bigquery.jobs.list
  • Visualiza los metadatos básicos de los recursos: resourcemanager.projects.get

Es posible que tu administrador también pueda otorgarle estos permisos al agente de servicio de Dataplex con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Abre el espacio de trabajo de Knowledge Studio

Para abrir el asistente de creación de tareas, sigue estos pasos:

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Knowledge Studio.

    Ir a Knowledge Studio

  2. En el panel de navegación izquierdo, selecciona Enriquecimientos.

  3. Haz clic en + Crear tarea de enriquecimiento.

Asigna un nombre a la tarea de enriquecimiento

En el panel Definir, sigue estos pasos:

  1. En el campo Nombre visible, proporciona un nombre descriptivo para la tarea (por ejemplo, Finance Dataset enrichment).
  2. En el campo ID de tarea, proporciona un ID único o usa el ID generado de forma automática.

  3. En el campo Objetivo, describe el objetivo de la tarea de enriquecimiento para guiar el proceso de extracción. Proporciona orientación en lenguaje natural que detalle la misión empresarial y los objetivos de capacidad de IA para este conjunto de contexto.

    Por ejemplo:

    Curate and maintain the authoritative context set for the
`subscription_revenue` domain. Focus on resolving metric discrepancies
between `gross_sales`, `net_billed_revenue`, and `discount_applied`.
Ensure all customer join keys (e.g. `customer_id`, `subscription_fk`)
have explicit column documentation, and establish parameterized query
templates for Monthly Recurring Revenue (MRR) and Churn Rate calculations.

  4. Haz clic en Continuar.

Configura los parámetros de la tarea de enriquecimiento

El alcance especifica qué se enriquece y qué lee el agente.

En el panel Alcance, sigue estos pasos:

  1. En el campo Proyecto, selecciona el proyecto que contiene el conjunto de contexto.

  2. En el campo Conjunto de contexto, selecciona el conjunto de contexto que enriquece la tarea y en el que la tarea guarda sus resultados.

    Tu tarea de enriquecimiento hereda la región de Google Cloud del conjunto de contexto que selecciones.

    Si no tienes un conjunto de información contextual, haz clic en Crear un nuevo conjunto de información contextual.

    Para obtener más información sobre cómo crear un conjunto de contexto, consulta Crea un conjunto de contexto.

  3. Opcional: En la sección Recursos para enriquecer, agrega los recursos de BigQuery o Lakehouse que quieras enriquecer, además del conjunto de contexto.

    Todos los recursos que agregues deben estar en la misma región que el conjunto de contexto que seleccionaste. Las ubicaciones multirregionales (como us) coinciden de forma correcta con las regiones únicas de esa ubicación (como us-central1). Las regiones que no coincidan provocarán que falle la creación de la tarea.

    Si seleccionas un conjunto de contexto vacío y no agregas ningún recurso adicional en esta sección, Knowledge Studio mostrará una advertencia. Si ejecutas la tarea con esta configuración, se genera una base de conocimiento semántica según tus instrucciones, pero no se enriquece ninguna entrada.

    1. Ingresa el nombre completo del recurso del recurso de datos de destino.

      Por ejemplo:

      • Tabla de BigQuery: //bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID

      • Recurso de Lakehouse: //dataplex.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/lakes/LAKE_ID/zones/ZONE_ID/assets/ASSET_ID

    Como alternativa, para seleccionar un recurso de forma visual, sigue estos pasos:

    1. Haz clic en Explorar para abrir el diálogo Seleccionar fuentes.
    2. Para seleccionar recursos usados recientemente, haz clic en la pestaña Recientes y selecciona los recursos que deseas agregar.
    3. Para explorar o buscar todos los recursos, haz clic en la pestaña Todos y haz lo siguiente:
      1. En el campo Buscar, ingresa un término de búsqueda para tu recurso de BigQuery o Lakehouse.
      2. En el árbol de recursos, expande la jerarquía del proyecto y del conjunto de datos para ubicar tu recurso.
      3. Selecciona la casilla de verificación junto a uno o más recursos. Puedes obtener una vista previa del esquema y los detalles del recurso seleccionado en el panel derecho.
    4. Haz clic en Confirmar.

    Para agregar más recursos, usa comas para separar los nombres de los recursos.

  4. Opcional: En la sección Indicadores de conocimiento, conecta el agente de IA a fuentes adicionales para que las lea y obtenga contexto. Estos recursos son de solo lectura y no se enriquecen.

    • Buckets de Cloud Storage: Ingresa el nombre del bucket o haz clic en Explorar para buscar un bucket. Presiona Intro, una coma o la barra espaciadora después de cada nombre de bucket. La tarea requiere buckets completos; no puedes configurarla para que solo lea archivos individuales.

    • Glosarios: Ingresa el nombre del glosario o haz clic en Explorar para buscar un glosario. Presiona Intro, una coma o Espacio después de cada nombre de glosario.

      Asegúrate de que los glosarios conectados se encuentren exactamente en la misma región que la tarea de enriquecimiento y el conjunto de contexto (por ejemplo, us-central1). Agregar un glosario desde una ubicación multirregional no válida (como us) hace que falle la creación de la tarea.

    • Fuentes externas: Para conectar plataformas de terceros, como Google Workspace, Microsoft SharePoint, GitHub o Atlassian Confluence, puedes configurarlas de forma individual o proporcionar un archivo de configuración YAML.

      Para configurar fuentes con un archivo YAML, haz lo siguiente:

      1. En el campo Archivo de configuración de origen (opcional), haz clic en Explorar y selecciona tu archivo YAML.

      Para configurar una fuente de forma manual, haz lo siguiente:

      1. En Fuentes conectadas, haz clic en Configurar junto a la plataforma que quieres configurar.
      2. En el campo URLs de origen, ingresa las URLs de tus documentos, repositorios o espacios y, luego, presiona Intro o una coma después de cada URL.

      3. Si la plataforma requiere autenticación (como GitHub, Atlassian o Microsoft), adjunta tus credenciales de la siguiente manera:

        1. Haz clic en + Agregar conexión.
        2. En el panel Nueva conexión, ingresa el nombre completo del recurso de tu proveedor de autenticación en el campo Proveedor de autenticación. Usa el siguiente formato:
          projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/authProviders/PROVIDER_NAME
        3. En Patrones de URI, haz clic en + Agregar patrón de URI para especificar a qué URLs tiene permiso de acceso esta credencial. Puedes usar asteriscos (*) como comodines (por ejemplo, https://github.com/test-org/*).
        4. Haz clic en Listo.

        Los recursos de Google Workspace se conectan directamente con los permisos de IAM de la cuenta de servicio de ejecución de tu tarea, por lo que no requieren una conexión de proveedor de autenticación.

  5. Haz clic en Continuar.

Configura la evaluación y el autoaprendizaje

Esta sección es opcional. En el panel Mejorar, sigue estos pasos:

  1. Opcional: En la sección Evaluación, configura los siguientes campos:

    Para obtener más información sobre cómo dar formato a los conjuntos de datos de evaluación y selección, consulta Requisitos del esquema del conjunto de datos.

    • Conjunto de evaluación: Para medir el impacto de los cambios de contexto propuestos, ingresa un URI de Cloud Storage o haz clic en Explorar para seleccionar tu archivo .jsonl.

    • Conjunto de selección: Para proporcionar un conjunto de preguntas iniciales para la optimización iterativa, ingresa un URI de Cloud Storage o haz clic en Explorar para seleccionar tu archivo .jsonl.

  2. Opcional: En la sección Publicación, especifica la cadencia de publicación:

    Cuando se habilita la publicación automática, los cambios de metadatos aprobados automáticamente se escriben directamente en el conjunto de contexto. Cuando se inhabilita, la ejecución de enriquecimiento genera borradores de ediciones que un revisor humano debe aprobar antes de que se combinen en la base de código.

    • Para exigir una revisión manual antes de que los metadatos se combinen en tu conjunto de contexto de producción, desmarca la casilla de verificación Habilitar publicación automática.

    • Para publicar automáticamente los cambios que cumplan con un umbral de alta calidad, selecciona la casilla de verificación Habilitar la publicación automática. Usa el control deslizante Publicar automáticamente por encima de para establecer la puntuación de confianza mínima requerida para que los cambios se publiquen automáticamente (por ejemplo, 85%). Si se configura un conjunto de datos de evaluación, también puedes usar el control deslizante Disminución máxima de la calidad para restringir la publicación de forma segura cuando disminuye el rendimiento del agente (por ejemplo, -5%). Las propuestas que no cumplan con estos umbrales se pondrán en cola como una solicitud de cambio para su revisión manual.

  3. Opcional: Para encontrar brechas en las conversaciones de agentes reales y mantener tu contexto actualizado, en la sección Autoaprendizaje, selecciona el botón de activación Habilitar autoaprendizaje.

  4. Opcional: Si habilitaste el autoaprendizaje, en la sección Aprender de, agrega cualquiera de las siguientes fuentes:

    • Apps de Gemini Enterprise: En la lista ID del proyecto, selecciona el proyecto. En la lista App de Gemini Enterprise, selecciona la app que genera seguimientos de conversaciones y, luego, haz clic en Listo.

      Puedes agregar varias apps de Gemini Enterprise.

      Para optimizar estas funciones de enriquecimiento y autoaprendizaje, te recomendamos que especifiques un modelo de Gemini 3.8 Flash o posterior en la aplicación de Gemini Enterprise. Para obtener más información sobre los pasos de selección de modelos, consulta la sección "Crea un agente con el compilador de flujos" en Diseña agentes en Agent Studio.

    • Análisis de agentes de BigQuery: En el campo Tabla, ingresa el nombre de la tabla que contiene los eventos de chat de agentes o haz clic en Explorar para seleccionarla visualmente y, luego, haz clic en Listo.

      Puedes agregar varias tablas.

  5. Haz clic en Continuar.

Establece la configuración de ejecución

En el panel Ejecutar, sigue estos pasos:

  1. En la sección Ejecutar como, haz clic en la lista Cuenta de servicio del usuario y selecciona la identidad que usa la tarea para leer las fuentes y escribir en el conjunto de contexto. Asegúrate de que esta sea la identidad configurada en Antes de comenzar.
  2. En Activador, selecciona la condición de activación:
    • On demand: Se ejecuta solo cuando haces clic en Ejecutar.
    • Programado: Se ejecuta automáticamente según un programa recurrente.
  3. Opcional: En Notificaciones, haz clic en Agregar destinatario para especificar hasta cinco direcciones de correo electrónico que recibirán un informe después de cada ejecución.
  4. Verifica los parámetros en el panel Resumen y, luego, haz clic en Crear.

Se guardó tu nueva tarea de enriquecimiento. Según la configuración del activador, la tarea espera su primera ejecución programada o está lista para ejecutarse de inmediato. Cuando la tarea finaliza una ejecución, el agente pone en cola las propuestas de metadatos de IA generadas en una solicitud de cambio para que las revises.

¿Qué sigue?