Crea attività di arricchimento

Le attività di arricchimento di Knowledge Studio ti consentono di documentare automaticamente il significato aziendale dei tuoi dati, in modo che le applicazioni di AI possano eseguirvi query con precisione senza allucinazioni. Queste attività utilizzano l'AI per scansionare le procedure operative standard (SOP), i repository di codice e le interazioni degli utenti, estraendo la logica di business necessaria per eseguire il grounding degli agenti AI.

Prima di iniziare

Prima di creare un'attività di arricchimento, segui questi prerequisiti.

Comprendi i concetti

Prima di eseguire un'attività di arricchimento, ti consigliamo di acquisire familiarità con i componenti principali dell'architettura di arricchimento:

Prepara i componenti richiesti

Prima di creare un'attività di arricchimento, assicurati che l'ambiente sia configurato correttamente per l'arricchimento AI, come descritto in Configura i prerequisiti per le attività di arricchimento.

Prepara i seguenti componenti:

  • Service account: un account di servizio utente dedicato con i ruoli richiesti. In questa documentazione, lo chiamiamo service account di esecuzione per distinguerlo dagli agenti di servizio Knowledge Catalog gestiti da Google. L'attività di arricchimento viene eseguita come questo account di servizio e lo utilizza per leggere le origini e scrivere nel set di contesti.

  • Set di contesti: un set di contesti di destinazione in cui salvare i metadati arricchiti. Il set di contesti funge anche da origine degli asset da arricchire. Tutto ciò che si trova nel set di contesto viene arricchito per impostazione predefinita se non vengono aggiunte risorse aggiuntive durante la configurazione. Puoi anche creare un set di contesti vuoto durante la configurazione dell'attività, se non ne esiste uno.

  • (Facoltativo) Risorse da arricchire: asset di dati aggiuntivi che vuoi arricchire e che non sono già presenti nel set di contesto di destinazione. L'aggiunta di queste risorse aggiuntive durante la creazione delle attività le arricchisce e le aggiunge automaticamente al set di contesti di destinazione. Queste risorse possono includere set di dati, tabelle o asset Lakehouse di BigQuery e devono già esistere.

  • (Facoltativo) Indicatori di conoscenza: se prevedi di fornire all'agente AI documenti o modelli da cui imparare, assicurati di preparare i bucket Cloud Storage, formattare i set di dati di valutazione .jsonl o configurare OAuth per gli URL di origine di terze parti.

  • Log di traccia (facoltativo): se prevedi di attivare l'autoapprendimento dell'agente, devi configurare le tracce dell'agente impostando visualizzazioni log con ambito o una tabella BigQuery Agent Analytics da cui l'agente può apprendere le interazioni storiche.

  • Profilazione dei dati e insight sui dati (consigliato): per migliorare la qualità dei suggerimenti di metadati generati, attiva la profilazione dei dati e gli insight sui dati AI sulle tabelle di destinazione utilizzate di frequente prima di eseguire l'attività. Per saperne di più, consulta Configura i prerequisiti per le attività di arricchimento.

Ruoli obbligatori

Per configurare ed eseguire le attività di arricchimento, identità diverse richiedono autorizzazioni specifiche.

L'utente finale

Per creare e gestire le attività di arricchimento, devi disporre dei seguenti ruoli obbligatori.

Creare, modificare, eseguire e annullare le attività di arricchimento

Per assicurarti di disporre delle autorizzazioni necessarie per creare, modificare, eseguire e annullare le attività di arricchimento, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per creare, modificare, eseguire e annullare le attività di arricchimento. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per creare, modificare, eseguire e annullare le attività di arricchimento sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Crea attività di arricchimento: dataplex.agentTasks.create
  • Visualizza le attività di arricchimento: dataplex.agentTasks.get
  • Elenca le attività di arricchimento: dataplex.agentTasks.list
  • Elimina le attività di arricchimento: dataplex.agentTasks.delete
  • Aggiorna le attività di arricchimento: dataplex.agentTasks.update
  • Esegui attività di arricchimento: dataplex.agentTasks.run
  • Annulla le attività di arricchimento: dataplex.agentTasks.cancel

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concederti queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Collega il account di servizio di esecuzione alla configurazione dell'attività di arricchimento

Per assicurarti di disporre delle autorizzazioni necessarie per collegare il account di servizio di esecuzione alla configurazione dell'attività di arricchimento, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul account di servizio di esecuzione:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per collegare il account di servizio di esecuzione alla configurazione dell'attività di arricchimento. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per collegare il account di servizio di esecuzione alla configurazione dell'attività di arricchimento sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Simula l'identità dei service account: iam.serviceAccounts.actAs

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concederti queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Il account di servizio di esecuzione

Il account di servizio di esecuzione è l'identità con cui l'attività di arricchimento viene eseguita ed esegue tutte le operazioni.

Utilizza i servizi richiesti

Per assicurarti che il account di servizio di esecuzione disponga delle autorizzazioni necessarie per utilizzare le API durante l'esecuzione dell'attività di arricchimento, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM al account di servizio di esecuzione nel progetto contenente l'attività di arricchimento:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per utilizzare le API durante l'esecuzione dell'attività di arricchimento. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare le API durante l'esecuzione dell'attività di arricchimento sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Utilizza quota e servizi: serviceusage.services.use

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere al account di servizio di esecuzione queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Visualizza e profila i contenuti dei dati target

Per assicurarti che il account di servizio di esecuzione disponga delle autorizzazioni necessarie per visualizzare e profilare i contenuti dei dati all'interno dei set di dati di destinazione, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM al account di servizio di esecuzione sulle tabelle di destinazione:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per visualizzare e profilare i contenuti dei dati all'interno dei set di dati di destinazione. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per visualizzare e profilare i contenuti dei dati all'interno dei set di dati di destinazione sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Visualizza i metadati del set di dati: bigquery.datasets.get
  • Visualizza i metadati della tabella: bigquery.tables.get
  • Leggi i dati della tabella: bigquery.tables.getData

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere al account di servizio di esecuzione queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Proponi e scrivi metadati nei set di contesto

Per assicurarti che il account di servizio di esecuzione disponga delle autorizzazioni necessarie per proporre e scrivere definizioni di metadati nei set di contesto, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM al account di servizio di esecuzione nel progetto:

  • Per concedere le autorizzazioni richieste: Dataplex Catalog Editor (roles/dataplex.catalogEditor) e Dataplex Catalog Viewer (roles/dataplex.catalogViewer)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per proporre e scrivere definizioni di metadati nei set di contesto. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per proporre e scrivere definizioni di metadati nei set di contesto sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Crea voci di metadati: dataplex.entries.create
  • Aggiorna le voci dei metadati: dataplex.entries.update
  • Visualizza le voci dei metadati: dataplex.entries.get
  • Elenca le voci dei metadati: dataplex.entries.list
  • Crea gruppi di voci: dataplex.entryGroups.create
  • Aggiorna i gruppi di voci: dataplex.entryGroups.update
  • Proponi modifiche ai gruppi di voci: dataplex.entryGroups.requestChanges

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere al account di servizio di esecuzione queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

(Facoltativo) Pubblica automaticamente gli arricchimenti

(Facoltativo) Se attivi la pubblicazione automatica per l'attività, includi il seguente ruolo:

Per assicurarti che il account di servizio di esecuzione disponga delle autorizzazioni necessarie per approvare e pubblicare automaticamente le modifiche, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM al account di servizio di esecuzione nel progetto:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per approvare e pubblicare automaticamente le modifiche. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per approvare e pubblicare automaticamente le modifiche sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Utilizza le richieste di modifica: dataplex.changeRequests.use

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere al account di servizio di esecuzione queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Scopri di più sui log di traccia

(Facoltativo) Se prevedi di apprendere dai log di traccia esistenti (autoapprendimento), includi i seguenti ruoli:

Per assicurarti che il account di servizio di esecuzione disponga delle autorizzazioni necessarie per leggere le interazioni storiche dai log di traccia, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM al account di servizio di esecuzione nel progetto proprietario dell'app Gemini:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per leggere le interazioni storiche dai log di traccia. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per leggere le interazioni storiche dai log di traccia sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Accedi alle visualizzazioni dei log: logging.views.access
  • Leggi le voci di log: logging.logEntries.list

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere al account di servizio di esecuzione queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

(Facoltativo) Se prevedi di apprendere da una tabella BigQuery Agent Analytics, il account di servizio di esecuzione richiede anche il ruolo BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) nella tabella Agent Analytics.

Agente di servizio Dataplex

L'agente di servizio Knowledge Catalog è un account di servizio gestito da Google che Knowledge Catalog utilizza per eseguire operazioni di backend per tuo conto, come l'impersonificazione del account di servizio di esecuzione durante un'esecuzione di arricchimento e l'orchestrazione dei job di profilazione BigQuery.

L'agente di servizio Knowledge Catalog utilizza il seguente formato email:

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

Sostituisci PROJECT_NUMBER con il tuo numero di progetto Google Cloud .

Rappresenta il service account di esecuzione

Per assicurarti che l'agente di servizio Knowledge Catalog disponga delle autorizzazioni necessarie per impersonare il account di servizio di esecuzione per eseguire l'attività, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM all'agente di servizio Knowledge Catalog sul account di servizio di esecuzione:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per simulare l'identità del account di servizio di esecuzione per eseguire l'attività. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per assumere l'identità del account di servizio di esecuzione per eseguire l'attività sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Genera token di accesso: iam.serviceAccounts.getAccessToken
  • Genera token OpenID: iam.serviceAccounts.getOpenIdToken
  • Firma JWT: iam.serviceAccounts.signJwt
  • Firma i BLOB: iam.serviceAccounts.signBlob

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere all'agente di servizio Knowledge Catalog queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Esegui la profilazione di BigQuery e leggi la cronologia delle query

Per assicurarti che l'agente di servizio Dataplex disponga delle autorizzazioni necessarie per eseguire la profilazione BigQuery di backend e leggere la cronologia delle query della tabella, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM all'agente di servizio Dataplex nel progetto:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire la profilazione BigQuery di backend e leggere la cronologia delle query della tabella. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per eseguire la profilazione BigQuery di backend e leggere la cronologia delle query della tabella, sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Visualizza i metadati del set di dati: bigquery.datasets.get
  • Visualizza i metadati della tabella: bigquery.tables.get
  • Leggi i dati della tabella: bigquery.tables.getData
  • Elenca i job BigQuery: bigquery.jobs.list
  • Visualizza i metadati di base della risorsa: resourcemanager.projects.get

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere all'agente di servizio Dataplex queste autorizzazioni tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Apri l'area di lavoro di Knowledge Studio

Per aprire la procedura guidata di creazione delle attività, segui questi passaggi:

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Knowledge Studio.

    Vai a Knowledge Studio

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona Arricchimenti.

  3. Fai clic su + Crea attività di arricchimento.

Assegna un nome all'attività di arricchimento

Nel riquadro Definisci, segui questi passaggi:

  1. Nel campo Nome visualizzato, fornisci un nome descrittivo per l'attività (ad esempio Finance Dataset enrichment).
  2. Nel campo ID attività, fornisci un ID univoco o utilizza l'ID generato automaticamente.

  3. Nel campo Obiettivo, descrivi l'obiettivo dell'attività di arricchimento per guidare il processo di estrazione. Fornisci indicazioni in linguaggio naturale che descrivano in dettaglio la missione aziendale e gli obiettivi delle funzionalità AI per questo set di contesti.

    Ad esempio:

    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. Fai clic su Continua.

Configura i parametri dell'attività di arricchimento

L'ambito specifica cosa viene arricchito e cosa legge l'agente.

Nel riquadro Ambito, segui questi passaggi:

  1. Nel campo Progetto, seleziona il progetto che contiene il set di contesto.

  2. Nel campo Set di contesti, seleziona il set di contesti che l'attività arricchisce e in cui salva i risultati.

    L'attività di arricchimento eredita la regione Google Cloud del set di contesto selezionato.

    Se non hai un set di contesti, fai clic su Crea nuovo set di contesti.

    Per saperne di più su come creare un set di contesti, consulta Crea un set di contesti.

  3. (Facoltativo) Nella sezione Risorse da arricchire, aggiungi le risorse BigQuery o Lakehouse che vuoi arricchire oltre al set di contesto.

    Tutte le risorse che aggiungi devono trovarsi nella stessa regione del set di contesto selezionato. Le località multi-regione (come us) corrispondono correttamente alle singole regioni in quella località (come us-central1). Le regioni non corrispondenti causeranno la mancata creazione dell'attività.

    Se selezioni un set di contesti vuoto e non aggiungi altre risorse in questa sezione, Knowledge Studio visualizza un avviso. Se esegui l'attività con questa configurazione, viene generata una knowledge base semantica in base alle tue istruzioni, ma non vengono arricchite le voci.

    1. Inserisci il nome completo della risorsa dell'asset di dati di destinazione.

      Ad esempio:

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

      • Asset lakehouse: //dataplex.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/lakes/LAKE_ID/zones/ZONE_ID/assets/ASSET_ID

    In alternativa, per selezionare una risorsa visivamente, segui questi passaggi:

    1. Fai clic su Sfoglia per aprire la finestra di dialogo Seleziona origini.
    2. Per selezionare le risorse utilizzate di recente, fai clic sulla scheda Recenti e seleziona le risorse da aggiungere.
    3. Per sfogliare o cercare tutte le risorse, fai clic sulla scheda Tutte e segui questi passaggi:
      1. Nel campo Cerca, inserisci un termine di ricerca per la tua risorsa BigQuery o Lakehouse.
      2. Nell'albero delle risorse, espandi la gerarchia dei progetti e dei set di dati per individuare la risorsa.
      3. Seleziona la casella di controllo accanto a una o più risorse. Puoi visualizzare l'anteprima dello schema e i dettagli della risorsa selezionata nel riquadro a destra.
    4. Fai clic su Conferma.

    Per aggiungere altre risorse, utilizza le virgole per separare i nomi delle risorse.

  4. (Facoltativo) Nella sezione Indicatori di conoscenza, collega l'agente AI a fonti aggiuntive da leggere per il contesto. Queste risorse sono di sola lettura e non vengono arricchite.

    • Bucket Cloud Storage: inserisci il nome del bucket o fai clic su Sfoglia per cercare un bucket. Premi Invio, la virgola o la barra spaziatrice dopo ogni nome di bucket. L'attività richiede bucket interi; non puoi configurarla in modo che legga solo singoli file.

    • Glossari: inserisci il nome del glossario o fai clic su Sfoglia per cercarne uno. Premi Invio, la virgola o la barra spaziatrice dopo ogni nome di glossario.

      Assicurati che tutti i glossari collegati si trovino esattamente nella stessa regione dell'attività di enrichment e del set di contesto (ad esempio, us-central1). L'aggiunta di un glossario da una località multiregionale non valida (ad esempio us) causa l'errore della creazione dell'attività.

    • Origini esterne: per connettere piattaforme di terze parti come Google Workspace, Microsoft SharePoint, GitHub o Atlassian Confluence, puoi configurarle singolarmente o fornire un file di configurazione YAML.

      Per configurare le origini utilizzando un file YAML:

      1. Nel campo File di configurazione di origine (facoltativo), fai clic su Sfoglia e seleziona il file YAML.

      Per configurare un'origine manualmente:

      1. In Origini collegate, fai clic su Configura accanto alla piattaforma che vuoi configurare.
      2. Nel campo URL di origine, inserisci gli URL dei tuoi documenti, repository o spazi, quindi premi Invio o la virgola dopo ogni URL.

      3. Se la piattaforma richiede l'autenticazione (ad esempio GitHub, Atlassian o Microsoft), allega le tue credenziali seguendo questi passaggi:

        1. Fai clic su + Aggiungi connessione.
        2. Nel riquadro Nuova connessione, inserisci il nome completo della risorsa del tuo provider di autenticazione nel campo Provider di autenticazione. Utilizza il formato seguente:
          projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/authProviders/PROVIDER_NAME
        3. In Pattern URI, fai clic su + Aggiungi pattern URI per specificare gli URL a cui questa credenziale ha l'autorizzazione di accedere. Puoi utilizzare gli asterischi (*) come caratteri jolly (ad esempio, https://github.com/test-org/*).
        4. Fai clic su Fine.

        Le risorse Google Workspace si connettono direttamente utilizzando le autorizzazioni IAM del account di servizio esecuzione dell'attività, quindi non richiedono una connessione al provider di autenticazione.

  5. Fai clic su Continua.

Configura la valutazione e l'autoapprendimento

Questa sezione è facoltativa. Nel riquadro Migliora, segui questi passaggi:

  1. (Facoltativo) Nella sezione Valutazione, configura i seguenti campi:

    Per ulteriori informazioni sulla formattazione dei set di dati di valutazione e selezione, consulta Requisiti dello schema del set di dati.

    • Set di valutazione: per misurare l'impatto delle modifiche al contesto proposte, inserisci un URI Cloud Storage o fai clic su Sfoglia per selezionare il file .jsonl.

    • Set di selezione: per fornire un set di domande di seed per l'ottimizzazione iterativa, inserisci un URI Cloud Storage o fai clic su Sfoglia per selezionare il file .jsonl.

  2. (Facoltativo) Nella sezione Pubblicazione, specifica la cadenza di pubblicazione:

    Quando la pubblicazione automatica è attiva, le modifiche ai metadati approvate automaticamente vengono scritte direttamente nel set di contesti. Se disattivata, l'esecuzione dell'arricchimento genera modifiche in bozza che un revisore umano deve approvare prima che vengano unite al codebase.

    • Per richiedere la revisione umana prima che i metadati vengano uniti al set di contesto di produzione, deseleziona la casella di controllo Abilita pubblicazione automatica.

    • Per pubblicare automaticamente le modifiche che soddisfano una soglia di alta qualità, seleziona la casella di controllo Abilita la pubblicazione automatica. Utilizza il cursore Pubblica automaticamente sopra per impostare il punteggio di affidabilità minimo richiesto per la pubblicazione automatica delle modifiche (ad esempio, 85%). Se è configurato un set di dati di valutazione, puoi anche utilizzare il cursore Calo massimo della qualità per limitare in modo sicuro la pubblicazione quando le prestazioni dell'agente diminuiscono (ad esempio, -5%). Le proposte che non soddisfano queste soglie vengono messe in coda come richiesta di modifica per la revisione manuale.

  3. (Facoltativo) Per trovare lacune nelle conversazioni con agenti reali e mantenere aggiornato il contesto, nella sezione Apprendimento autonomo, seleziona l'opzione Abilita l'apprendimento autonomo.

  4. (Facoltativo) Se hai attivato l'autoapprendimento, nella sezione Impara da, aggiungi una delle seguenti fonti:

    • App Gemini Enterprise: nell'elenco ID progetto, seleziona il progetto. Nell'elenco App Gemini Enterprise, seleziona l'app che genera tracce delle conversazioni e poi fai clic su Fine.

      Puoi aggiungere più app Gemini Enterprise.

      Per ottimizzare queste funzionalità di arricchimento e autoapprendimento, ti consigliamo di specificare un modello Gemini 3.8 Flash o successivo nell'applicazione Gemini Enterprise. Per saperne di più sui passaggi di selezione del modello, consulta la sezione "Crea un agente utilizzando il generatore di flussi" in Progetta agenti in Agent Studio.

    • BigQuery Agent Analytics: nel campo Tabella, inserisci il nome della tabella contenente gli eventi di chat dell'agente o fai clic su Sfoglia per selezionarla visivamente, quindi fai clic su Fine.

      Puoi aggiungere più tabelle.

  5. Fai clic su Continua.

Configura le impostazioni di esecuzione

Nel riquadro Esegui, segui questi passaggi:

  1. Nella sezione Esegui come, fai clic sull'elenco Service account utente e seleziona l'identità utilizzata dall'attività per leggere le origini e scrivere nel set di contesto. Assicurati che questa sia l'identità configurata in Prima di iniziare.
  2. In Trigger, seleziona la condizione di attivazione:
    • On demand: viene eseguito solo quando fai clic su Esegui.
    • Pianificata: viene eseguita automaticamente in base a una pianificazione ripetuta.
  3. (Facoltativo) In Notifiche, fai clic su + Aggiungi destinatario per specificare fino a cinque indirizzi email che riceveranno un report dopo ogni esecuzione.
  4. Verifica i parametri nel riquadro Riepilogo, quindi fai clic su Crea.

La nuova attività di arricchimento è stata salvata. A seconda delle impostazioni del trigger, l'attività attende la prima esecuzione pianificata o è pronta per essere eseguita immediatamente. Al termine dell'esecuzione dell'attività, l'agente mette in coda le proposte di metadati AI generate in una richiesta di modifica per la tua revisione.

Passaggi successivi