A Análise de Conversação é um recurso de conversa com seus dados alimentado por Gemini para Google Cloud. Análises de conversação permite que usuários sem experiência em Business Intelligence façam perguntas relacionadas a dados em linguagem natural (conversacional) e vão além dos dashboards estáticos. A Análise de Conversação está disponível nas instâncias do Looker (Google Cloud Core) e do Looker (original).
Saiba como e quando o Gemini para Google Cloud usa seus dados.
Acessar a Análise de Conversação
Você pode acessar a Análise de Conversação no Looker das seguintes maneiras:
- No menu de navegação principal, selecione
Conversas. - No menu Criar, selecione Conversa.
- Em uma análise detalhada do Looker, selecione Iniciar uma conversa.
Iniciar uma conversa com uma análise detalhada ou um agente de dados
Os conjuntos de perguntas que você faz sobre um conjunto de dados são organizados por conversa. Dividir o trabalho em várias conversas pode ser útil para organizar as linhas de investigação. Para criar uma conversa, siga estas etapas:
- Acesse a página Conversas.
Escolha uma das seguintes opções para iniciar a conversa:
Análises detalhadas: para iniciar uma conversa com base em até cinco análises detalhadas do Looker, selecione o painel Análise detalhada. O nome do projeto é listado ao lado do nome da análise detalhada.
Agentes: os agentes de dados são personalizados com contexto e instruções específicas para seus dados. Para iniciar uma conversa com um agente de dados, selecione a guia Agentes e escolha um agente de dados. Você pode iniciar uma conversa com um agente de dados que já criou ou que outro usuário compartilhou com você. Para criar um agente de dados, selecione Novo agente.
Por padrão, a conversa é chamada de "Sem título". Depois que você faz a primeira pergunta na conversa, a Análise de Conversação gera automaticamente um título com base na pergunta e na resposta. Para mudar o nome gerado, clique no título na parte de cima da página de conversa e insira um novo nome. Para salvar as mudanças, clique em outro lugar na página ou pressione "Return" (Mac) ou "Enter" (PC).
Depois de criar uma conversa, você pode fazer perguntas sobre os dados no campo Faça uma pergunta dentro da conversa. Você pode voltar à conversa na seção Conversas recentes.
Iniciar uma conversa em uma análise detalhada do Looker
Você também pode iniciar uma conversa diretamente com uma análise detalhada do Looker. Para iniciar uma conversa, acesse a análise detalhada e selecione Iniciar uma conversa.
Faça perguntas
Você pode fazer perguntas para receber insights dos seus dados. Ao iniciar uma conversa, a Análise de Conversação sugere algumas perguntas iniciais. As perguntas não precisam estar em um formato específico ou usar uma sintaxe específica. No entanto, elas precisam estar relacionadas à análise detalhada selecionada. A Análise de Conversação pode reformular sua pergunta depois que você escrever uma consulta, e a pergunta reformulada será exibida na janela de conversa após a pergunta original. Por exemplo, a Análise de Conversação pode reformular a pergunta "Qual é a média de idade dos usuários?" para "Qual é a idade média dos usuários?".
A Análise de Conversação vai considerar as perguntas e respostas anteriores à medida que você continua a conversa. Você pode usar as respostas anteriores e criar outras, refinando ainda mais os resultados ou mudando o tipo de visualização.
Para mais orientações sobre como criar perguntas, consulte Limitações nas perguntas.
Metadados da conversa
Ao conversar com uma análise detalhada ou um agente de dados, o painel de armazenamento recolhível Dados mostra o nome da análise detalhada do Looker que está sendo usada pela conversa. O painel de armazenamento Dados também oferece as seguintes opções:
- Ver campos: ao conversar com uma análise detalhada, você pode conferir a análise detalhada em uma nova janela do navegador clicando em Ver campos.
- Editar agente: ao conversar com um agente de dados, você pode editar os detalhes sobre o agente de dados clicando em Editar agente.
- Nova conversa: inicie uma nova conversa com a Análise do Looker que a conversa atual está usando.
Gerenciar consultas em uma conversa
Ao conversar com dados, você pode gerenciar a conversa interrompendo uma resposta de consulta ativa enquanto ela está em execução ou excluindo a pergunta mais recente e a resposta.
Interromper uma resposta de consulta
Para interromper a execução de uma consulta depois de enviar uma mensagem, clique em
Parar resposta. A Análise de Conversação interrompe a execução da consulta e mostra a seguinte mensagem: The query was cancelled.
Excluir a pergunta mais recente
Para excluir a pergunta mais recente e a resposta, siga estas etapas:
- Mantenha o cursor sobre a pergunta mais recente e clique em Excluir mensagem.
- Na caixa de diálogo Excluir mensagem permanentemente?, clique em Excluir para excluir permanentemente a pergunta e a resposta.
Entender os resultados e cálculos da consulta
Quando você faz perguntas sobre seus dados na Análise de Conversação, a resposta pode incluir uma visualização, uma tabela de dados ou outros detalhes, dependendo da consulta específica e dos dados conectados. Para abrir os resultados da consulta como uma análise detalhada, clique em Abrir na análise detalhada nos resultados da consulta.
Além dessa resposta de consulta, a Análise de Conversação oferece as seguintes opções para entender os resultados e cálculos da consulta:
- Detalhes sobre como a consulta foi interpretada
- Detalhes sobre como a resposta foi calculada
Determinar como a consulta foi interpretada
Para saber como a Análise de Conversação raciocinou sobre sua consulta, expanda a opção Mostrar raciocínio. Para ocultar o raciocínio, clique em Ocultar raciocínio.
A Análise de Conversação analisa cada consulta e pensa em como responder, usando as palavras-chave da consulta para inferir as dimensões, métricas e outros parâmetros relevantes da camada semântica dos conjuntos de dados associados da conversa e interpretando da consulta quais agregações podem precisar ser realizadas. Quando você expande Mostrar raciocínio, a Análise de Conversação mostra uma explicação em texto simples das etapas que foram necessárias para interpretar sua consulta. A explicação também inclui a duração do tempo que a Análise de Conversação pensou sobre a consulta.
Após o raciocínio, a Análise de Conversação gera uma resposta, que pode incluir um pedido de esclarecimento sobre sua consulta.
Determinar como uma resposta foi calculada
Para saber como a Análise de Conversação chegou a uma resposta ou criou uma visualização, clique em Como isso foi calculado? nos resultados da consulta.
Quando você clica em Como isso foi calculado?, a Análise de Conversação mostra uma seção Texto. A seção Texto oferece uma explicação em texto simples das etapas que foram necessárias para que a Análise de Conversação chegasse à resposta. Essa explicação inclui os nomes dos campos brutos que foram usados, os cálculos que foram feitos, os filtros que foram aplicados, a ordem de classificação e outros detalhes.
Se o administrador do Looker tiver ativado o Intérprete de código ativando a opção Análises avançadas para agentes de dados da Análise de Conversação, a guia Código vai mostrar o código Python gerado adicional para consultas avançadas.
Gerenciar conversas
As conversas são listadas por título na seção Recentes. Você pode mudar os nomes das conversas, excluir conversas ou restaurá-las da pasta da lixeira.
Excluir uma conversa
Para mover uma conversa para a lixeira, abra a conversa e clique em Mover para a lixeira.
Restaurar ou excluir permanentemente uma conversa
Para restaurar ou excluir permanentemente uma conversa da lixeira, siga estas etapas:
- Na Análise de Conversação, selecione Lixeira no painel de navegação à esquerda para conferir a lista de conversas que foram movidas para a lixeira.
- Na seção Lixeira, clique no nome da conversa que você quer restaurar ou excluir permanentemente.
Na caixa de diálogo Tem certeza?, selecione uma das seguintes opções:
- Cancelar: cancela a ação.
- Restaurar: restaura a conversa. A conversa pode ser acessada na seção Recentes do menu de navegação à esquerda na Análise de Conversação.
- Excluir definitivamente: exclui permanentemente a conversa.
Limitações conhecidas
A Análise de Conversação tem as seguintes limitações conhecidas.
Limitações nas visualizações
A Análise de Conversação usa o Vega-lite para a geração de gráficos de conversa. Os seguintes tipos de gráficos do Vega são totalmente compatíveis:
- Gráfico de linhas (uma ou mais séries)
- Gráfico de área
- Gráfico de barras (horizontal, vertical, empilhado)
- Gráfico de dispersão (um ou mais grupos)
- Gráfico de pizza
Os seguintes tipos de gráficos do Vega são compatíveis, mas você pode encontrar um comportamento inesperado ao renderizá-los:
- Maps
- Mapas de calor
- Gráficos com dicas
Os tipos de gráficos que existem fora do catálogo do Vega não são compatíveis. Todos os gráficos que não forem especificados nesta seção serão considerados incompatíveis.
Limitações nas fontes de dados
A Análise de Conversação tem as seguintes limitações de fonte de dados:
- Para dados do Looker, a Análise de Conversação pode retornar até 5.000 linhas por consulta.
- A Análise de Conversação não pode definir o valor de um campo somente para filtro definido usando os parâmetros
parameteroufilterda LookML.
Limitações nas perguntas
A Análise de Conversação é compatível com perguntas que podem ser respondidas por uma única visualização, por exemplo:
- Tendências das métricas ao longo do tempo
- Divisão ou distribuição de uma métrica por dimensão
- Valores exclusivos de uma ou mais dimensões
- Valores de uma métrica
- Os principais valores de dimensão por métrica
A Análise de Conversação ainda não é compatível com perguntas que só podem ser respondidas com os seguintes tipos de visualizações complexas:
- Prediction e estimativa
- Análise estatística avançada, incluindo correlação e detecção de anomalias
Perguntas mais avançadas, como previsões, podem ser respondidas quando o Intérprete de código está ativado.
Exemplo de conversa
O exemplo de conversa a seguir mostra como um usuário pode interagir com a Análise de Conversação de maneira natural e recorrente. Neste exemplo, o usuário faz a seguinte pergunta: "Você pode plotar as vendas mensais de bebidas quentes em comparação com smoothies para 2023 e destacar o mês de maior venda para cada tipo de bebida?" A Análise de Conversação responde gerando um gráfico de linhas que mostra as vendas mensais de bebidas quentes e smoothies para 2023, destacando julho como o mês com as maiores vendas para ambas as categorias.
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Como esse exemplo de conversa ilustra, a Análise de Conversação interpreta solicitações de linguagem natural, incluindo perguntas de várias partes que usam termos comuns como "vendas" e "bebidas quentes", sem exigir que os usuários especifiquem nomes de campos de banco de dados exatos (como Total monthly drink sales) ou definam condições de filtro (como type of beverage = hot). A Análise de Conversação descreve as principais descobertas, explica o raciocínio e fornece uma resposta que inclui texto e, quando apropriado, um gráfico. Para incentivar uma análise mais profunda, a Análise de Conversação também pode sugerir perguntas complementares.
Recursos relacionados
Visão geral da Análise de Conversação no Looker: a página de destino da Análise de Conversação com uma lista de links de recursos principais para toda a documentação da Análise de Conversação.
Criar e gerenciar agentes de dados: com os agentes de dados, você pode personalizar o agente de consulta de dados com tecnologia de IA fornecendo contexto e instruções específicas para seus dados, o que ajuda a Análise de Conversação a gerar respostas mais precisas e contextualmente relevantes.
Práticas recomendadas para configurar a Análise de Conversação no Looker: estratégias e práticas recomendadas para ajudar os administradores do Looker e os desenvolvedores da LookML a configurar e otimizar a Análise de Conversação.
Ativar análises avançadas com o Intérprete de código: o Intérprete de código na Análise de Conversação traduz suas perguntas em linguagem natural para código Python e executa esse código. Em comparação com consultas padrão baseadas em SQL, o uso do Python pelo Intérprete de código permite análises e visualizações mais complexas.