对话式分析是一项由 Gemini for Google Cloud 提供支持的“与您的数据聊天”功能。借助对话式分析，不具备商业智能专业知识的用户也能使用自然、日常用语提出与数据相关的问题，不再局限于静态信息中心。对话式分析可在 Looker (Google Cloud Core) 和 Looker（原始版本）实例中使用。
了解 Gemini for 如何以及何时使用您的数据。 Google Cloud
前往对话式分析
您可以通过以下方式在 Looker 中访问对话式分析：
对话。开始与探索或数据代理对话
您针对数据集提出的一系列问题会按对话进行整理。将工作拆分为多个对话有助于整理调查思路。如需创建新对话，请按以下步骤操作：
- 前往对话页面。
选择以下选项之一来开始对话：
默认情况下，对话的名称为“无标题”。在对话中提出第一个问题后，对话式分析会自动根据您的问题和回答生成对话标题。如需更改生成的名称，请点击对话页面顶部的标题，然后输入新的对话名称。如需保存更改，请点击页面上的其他位置，或按 Return 键 (Mac) 或 Enter 键 (PC)。
创建对话后，您可以在对话中的 提出问题 字段中提出问题与数据相关的问题。您可以从 近期对话 部分返回到对话。
在 Looker 探索中开始对话
您还可以直接与 Looker 探索开始对话。如需开始对话，请前往探索，然后选择发起对话 。
积极提问
您可以提出问题，以便从数据中获取洞见。当您开始新对话时，对话式分析会建议一些可以提出的起始问题。问题不需要采用特定格式或使用特定语法。不过，问题需要与您选择的探索相关。在您编写查询后，对话式分析可能会改述您的问题，改述后的问题会显示在对话窗口中，紧随您原来的问题之后。例如，对话式分析可能会将问题“What is the mean of user ages?”改述为“What is the average user age?”
在您继续对话时，对话式分析会考虑之前的问题和回答。您可以根据之前的回答，通过进一步优化结果或更改可视化图表类型来继续对话。
如需获得有关创建问题的更多指导，请参阅问题的限制。
话题元数据
当您与探索或数据代理对话时，可收起式 数据 面板会显示对话正在使用的 Looker 探索的名称。 数据 面板还提供以下选项：
- 查看字段：与探索聊天时，您可以点击 查看字段 ，在新的浏览器窗口中查看探索。
- 修改代理：与数据代理聊天时，您可以点击 修改代理 ，修改有关数据代理的详细信息。
- 新对话：开始与当前对话正在使用的 Looker 探索进行新对话。
管理对话中的查询
与数据对话时，您可以通过停止正在运行的活跃查询响应，或通过删除最近提出的问题及其回答来管理对话。
停止查询响应
如需在发送消息后停止运行查询，请点击
停止回答。对话式分析会停止运行查询，并显示以下消息：The query was cancelled.
删除最近提出的问题
如需删除最近提出的问题及其回答，请按以下步骤操作：
- 将光标悬停在最近提出的问题上，然后点击 删除消息。
- 在要永久删除消息吗？ 对话框中，点击删除 以永久删除问题及其回答。
了解查询结果和计算
当您在对话式分析中提出与数据相关的问题时，回答可能包含可视化图表、数据表或其他详细信息，具体取决于您的特定查询和关联的数据。如需将查询结果作为探索打开，请在查询结果中点击 在探索中打开 。
除了此查询响应之外，对话式分析还提供以下选项，帮助您了解查询结果和计算：
- 有关如何解读查询的详细信息
- 有关如何计算答案的详细信息
确定如何解读查询
如需查看对话式分析如何推理您的查询，请展开显示推理 选项。如需隐藏推理，请点击隐藏推理 。
对话式分析会分析每个查询，并考虑如何回答，使用查询中的关键字从对话关联数据集的语义层推断相关维度、衡量指标和其他参数，并根据查询解读可能需要执行的聚合。当您展开显示推理 时，对话式分析会以纯文本形式显示解读查询所采取的步骤。说明还包括对话式分析考虑查询所用的时间。
根据推理，对话式分析会生成回答，其中可能包含要求您澄清查询的请求。
确定如何计算答案
如需查看对话式分析如何得出答案或创建可视化图表，请在查询结果中点击 这是如何计算出来的？ 。
当您点击这是如何计算出来的？ 时，对话式分析会显示文本 部分。文本 部分以纯文本形式说明了对话式分析得出给定答案所采取的步骤。此说明包括所使用的原始字段名称、所做的计算、所应用的过滤条件、排序顺序和其他详细信息。
如果您的 Looker 管理员已为对话式分析数据代理启用了 Code Interpreter（通过为对话式分析数据代理启用高级分析选项），则代码标签页会显示针对任何高级查询额外生成的 Python 代码。
管理对话
对话会按标题列在 近期 部分中。您可以更改对话的名称、删除对话或从回收站文件夹中恢复对话。
删除对话
如需将对话移至回收站，请打开对话，然后点击 移至回收站。
恢复或永久删除对话
如需从回收站中恢复或永久删除对话，请按以下步骤操作：
- 在对话式分析中，选择 回收站 在左侧导航面板中，以查看已移至回收站的对话列表。
- 在回收站 部分中，点击要恢复或永久删除的对话的名称。
在您确定吗？ 对话框中，选择以下选项之一：
- 取消：取消操作。
- 恢复：恢复对话。您可以在对话式分析中左侧导航菜单的 近期 部分访问对话。
- 永久删除：永久删除对话。
已知限制
对话式分析存在以下已知限制。
可视化图表的限制
对话式分析利用 Vega-lite 生成对话图表。完全支持以下 Vega 图表类型：
- 折线图（一个或多个系列）
- 面积图
- 条形图（水平、垂直、堆叠）
- 散点图（一个或多个组）
- 饼图
支持以下 Vega 图表类型，但在呈现这些图表时，您可能会遇到意外行为：
- 地图
- 热图
- 带有提示的图表
不支持 Vega 目录之外的图表类型。此部分中未指定的任何图表均被视为不受支持。
数据源的限制
对话式分析存在以下数据源限制：
问题的限制
对话式分析支持可通过单个可视化图表回答的问题，例如：
- 指标随时间变化的趋势
- 指标按维度细分或分布的情况
- 一个或多个维度的唯一值
- 单个指标值
- 维度值排行榜（按指标排序）
对话式分析尚不支持只能通过以下类型的复杂可视化图表回答的问题：
- 预测
- 高级统计分析，包括相关性和异常检测
启用 Code Interpreter 后，可以回答更高级的问题，例如预测。
对话示例
以下对话示例展示了用户如何以自然、来回的方式与对话式分析互动。在此示例中，用户提出了以下问题：“Can you plot monthly sales of hot drinks versus smoothies for 2023, and highlight the top selling month for each type of drink?”（您能否绘制 2023 年热饮与冰沙的月销量图，并突出显示每种饮品的畅销月份？）对话式分析会生成折线图来显示 2023 年热饮和冰沙的月销量，并突出显示 7 月份，因为这两个类别的销量在该月份均最高。
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如本对话示例所示，对话式分析会解读自然语言请求，包括使用“sales”和“hot drinks”等常用术语的多部分问题，而无需用户指定确切的数据库字段名称（例如
Total monthly drink sales）或定义过滤条件（例如 type of beverage = hot）。对话式分析会说明其主要发现、解释其推理过程，并提供包含文本的回答，并在适当情况下提供图表。为了鼓励更深入的分析，对话式分析还可能会建议后续问题。
相关资源
Looker 中的对话式分析概览：对话式分析的着陆页，其中包含关键功能列表，并提供指向所有对话式分析文档的链接。
创建和管理数据代理：借助数据代理，您可以根据您的数据提供上下文和说明，自定义由 AI 提供支持的数据查询代理，这有助于对话式分析生成更准确且与上下文相关的回答。
在 Looker 中配置对话式分析的最佳实践：策略和最佳实践，可帮助 Looker 管理员和 LookML 开发者成功配置和优化对话式分析。
使用 Code Interpreter 启用高级分析：对话式分析中的 Code Interpreter 会将您的自然语言问题转换为 Python 代码并执行该代码。与基于标准 SQL 的查询相比，Code Interpreter 使用 Python 可以进行更复杂的分析和可视化。