Consultar tablas de Lakehouse con lenguaje natural

Conversational Analytics en BigQuery te permite consultar tus datos de formato abierto con instrucciones en lenguaje natural. Esta función se basa en el catálogo de entorno de ejecución de Lakehouse dentro de Lakehouse sin límites para asignar automáticamente tus preguntas a los esquemas de tablas subyacentes, de modo que puedas generar y ejecutar consultas en SQL sin escribir el código de forma manual.

Cuando configures tus consultas, puedes usar agentes de datos para proporcionar glosarios empresariales y las instrucciones del sistema para obtener una mayor precisión.

Cómo funcionan las estadísticas de conversaciones

Las estadísticas conversacionales usan modelos de lenguaje grandes (LLM) para comprender tus preguntas en lenguaje natural y asignarlas al esquema de tus tablas. El proceso sigue estos pasos:

  1. Detección de esquemas: El sistema recupera metadatos del catálogo de tiempo de ejecución de Lakehouse para comprender las estructuras de las tablas, los nombres de las columnas y los tipos de datos.
  2. Generación de SQL: El LLM genera una consulta en SQL que es compatible con el motor de BigQuery y el formato de datos subyacente.
  3. Ejecución: BigQuery ejecuta la consulta en SQL generada directamente en los datos de formato abierto en el Lakehouse de Google Cloud.
  4. Respuesta: Los resultados se devuelven a la interfaz de conversación, a menudo acompañados de un resumen o una visualización.

Para obtener más información sobre las estadísticas de conversaciones, como la administración de agentes de datos, los precios o las prácticas recomendadas, consulta la descripción general de las estadísticas de conversaciones.

Formatos admitidos

Las estadísticas conversacionales traducen tus preguntas en lenguaje natural en consultas en SQL. Admite los formatos de tabla abiertos compatibles con el catálogo de entorno de ejecución de Lakehouse, como las tablas de Apache Iceberg.

Antes de comenzar

Antes de consultar tus datos, registra tus tablas externas en el catálogo de tiempo de ejecución de Lakehouse. El catálogo de tiempo de ejecución de Lakehouse actúa como el centro unificado que conecta BigQuery Studio con tus datos externos de formato abierto. Una vez conectadas, las tablas se convierten en recursos detectables en BigQuery.

Consulta tablas con Conversational Analytics

  1. En la consola de Google Cloud , ve al Centro de agentes de BigQuery Studio.

    Ir al Centro de agentes

  2. Crea un agente de datos o inicia una conversación directa con un agente de datos existente.

  3. Selecciona tus tablas.

    Debido a que el catálogo de tiempo de ejecución de Lakehouse unifica todos estos formatos diferentes, la experiencia de descubrimiento es idéntica a la de encontrar tablas estándar de BigQuery.

    1. Búsqueda: Cuando agregues tu fuente de conocimiento, busca los nombres de tus tablas en la interfaz de búsqueda y selección de tablas. Puedes usar palabras clave de búsqueda para filtrar los resultados, incluidas las siguientes:

      • TABLE_NAME
      • catalog: CATALOG_NAME
      • project: PROJECT_ID
      • namespace: NAMESPACE_NAME

    2. Verifica la fuente: Presta atención a la parte del conjunto de datos del nombre completamente calificado. Las tablas creadas por fuentes externas y administradas por el catálogo de tiempo de ejecución de Lakehouse suelen seguir un formato que combina el catálogo y el espacio de nombres. Por ejemplo: PROJECT_ID.biglake_catalog.finance_namespace.my_iceberg_table o PROJECT_ID.sap_catalog.sales.delta_table.

    3. Seleccionar: Agrega la tabla seleccionada a tu contexto conversacional activo.

  4. Haz preguntas en lenguaje natural. El sistema traduce automáticamente tu instrucción a una consulta en SQL federada.

Mejora la precisión de las consultas

Para ayudar a las estadísticas conversacionales a comprender mejor tus esquemas y terminología, usa las opciones de configuración del agente de datos. Estas opciones incluyen glosarios empresariales, consultas en SQL verificadas y las instrucciones del sistema.

¿Qué sigue?