Die konversationelle Analyse ist eine auf Gemini für Google Cloudbasierende Funktion, mit der Sie Ihre Daten per Chat abfragen können. Die konversationelle Analyse erlaubt es Nutzern, über statische Dashboards hinauszugehen und Fragen zu Daten in natürlicher Sprache zu stellen, selbst wenn sie wenig oder keine Kenntnisse in Sachen Business Intelligence haben. Die konversationelle Analyse ist sowohl in Looker (Google Cloud Core)- als auch in Looker-Instanzen (Original) verfügbar.
Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini forIhre Daten verwendet. Google Cloud
Wichtige Features
Die konversationelle Analyse umfasst die folgenden Hauptfunktionen:
- Mit einem Looker-Explore interagieren: Sie können in natürlicher Sprache mit Looker-Explore-Daten oder mit einem benutzerdefinierten Daten-Agenten in einer Looker-Instanz (Original) oder einer Looker (Google Cloud Core)-Instanz interagieren. Sie können jeweils nur mit einem Explore interagieren.
- Mit Daten-Agenten interagieren: Mit Daten-Agenten können Sie den KI-gestützten Datenabfrage-Agenten anpassen, indem Sie Kontext und Anweisungen bereitstellen, die speziell auf Ihre Daten zugeschnitten sind. So kann die konversationelle Analyse genauere und kontextbezogenere Antworten generieren. Sie können Ihre Daten-Agenten auch für andere Nutzer freigeben, damit diese Fragen mit demselben Kontext stellen können. Sie können Ihren Agenten mit bis zu fünf Explores verbinden.
- Erweiterte Analysen mit dem Code Interpreter [Vorschau]: Der Code Interpreter in der konversationellen Analyse übersetzt Ihre Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code und führt diesen Code aus. Im Vergleich zu Standard-SQL-basierten Abfragen ermöglicht die Verwendung von Python durch den Code Interpreter komplexere Analysen und Visualisierungen.
Liste der Dokumentation
- Konversationelle Analyse in Looker einrichten: Aktivieren Sie die konversationelle Analyse für eine Looker-Instanz und gewähren Sie Nutzern Zugriff.
- Empfohlene Einrichtungs- und Roll-out-Strategie für die konversationelle Analyse in Looker: Planen Sie die Einführung der konversationellen Analyse für Nutzer einer Looker-Instanz.
- Mit Looker-Daten interagieren: Stellen Sie eine Verbindung zu Looker-Explores her und stellen Sie Fragen dazu.
- Daten-Agenten erstellen und verwalten: Erstellen, bearbeiten, löschen und teilen Sie Daten-Agenten, die mit Looker-Explores interagieren.
- Best Practices für die Konfiguration der konversationellen Analyse in Looker: Informieren Sie sich über Strategien und Best Practices, mit denen Looker-Administratoren und LookML-Entwickler die konversationelle Analyse erfolgreich konfigurieren und optimieren können.
- Code Interpreter aktivieren und verwenden: Aktivieren und verwenden Sie den Code Interpreter, der Ihre Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code übersetzt und diesen Code ausführt. Im Vergleich zu Standard-SQL-basierten Abfragen ermöglicht die Verwendung von Python durch den Code Interpreter komplexere Analysen und Visualisierungen.
Compliancefunktionen der Gemini in Looker-Funktionen
Die konversationelle Analyse ist noch nicht in den Autorisierungsgrenzen von FedRAMP High oder FedRAMP Medium enthalten. Bevor Sie die Einstellung Gemini in Looker für Ihre Looker-Instanz aktivieren, sollten Sie mit Ihrer Autorisierungsstelle besprechen, ob die Complianceangebote von Gemini für Google Cloud's die Anforderungen Ihrer Organisation erfüllen.
Bei Looker (Google Cloud Core)-Instanzen werden mit jedem verfügbaren Assured Workloads-Kontrollpaket Gemini in Looker-Funktionen als Standardangebote hinzugefügt, sobald die Änderungsanforderungen und -prozesse dieses Pakets erfüllt sind. Die konversationelle Analyse in Looker berücksichtigt die Compliancefunktionen der zugehörigen Looker (Google Cloud Core)-Instanz, mit folgender Ausnahme:
Die Unterstützung der Datenresidenz (Data Residency, DRZ), insbesondere für ruhende Daten, ist für alle Looker-Kunden verfügbar. Alle ruhenden Daten, die mit der konversationellen Analyse verknüpft sind, befinden sich ausschließlich in der Looker-Instanz und sind auf eine einzelne Region beschränkt. Daten bei der Übertragung können mit einem globalen Dienst verarbeitet werden.
Feedback geben
Sie können Google Feedback zu einzelnen Antworten in der konversationellen Analyse geben, indem Sie eine der folgenden Optionen auswählen:
- thumb_up Gute Antwort: Gibt an, dass die Antwort hilfreich war.
- thumb_down Schlechte Antwort: Gibt an, dass die Antwort nicht hilfreich war.
Weitere Informationen
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