בדף הזה מוסבר איך להגדיר את ניתוח השיחות ב-Looker, כולל דרישות ההגדרה, ההרשאות הנדרשות לשימוש בניתוח השיחות ומקורות הנתונים הנתמכים.
איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם, ובאילו מקרים.
לפני שמתחילים
כדי להשתמש ב-Conversational Analytics במופע Looker, אתם והמופע של Looker צריכים לעמוד בדרישות הבאות:
- צריך להפעיל את Gemini ב-Looker במכונה של Looker.
- כדי לגשת לתכונות האלה במכונה של Looker (מקורי), אדמין ב-Looker צריך להפעיל את Gemini ב-Looker בהגדרות של המכונה של Looker (מקורי). המכונה צריכה להיות ב-Looker 25.2 ואילך, ומתארחת ב-Looker. אנחנו ממליצים ללקוחות שמשתתפים בתוכנית של Looker לגרסאות תמיכה מורחבת לעדכן ל-Looker 25.6 ואילך כדי להשתמש בניתוח נתונים שיחותי. כדי להשתמש בסוכני נתונים של ניתוח שיחות, צריך לעדכן את המופע ל-Looker 25.18.9 ואילך.
- כדי לגשת לתכונות האלה במופע Looker (Google Cloud core), משתמש עם תפקיד IAM Looker Admin (
roles/looker.admin) צריך להפעיל את Gemini ב-Looker בהגדרות של מופע Looker (Google Cloud core) במסוף Google Cloud .
- אדמינים במופעים של Looker (original) שהפעילו את ההגדרה Enable Allowlist צריכים להפעיל גם את ההגדרה Allow Google Cloud services.
- אדמינים יכולים גם להפעיל את Code Interpreter כדי לקבל גישה לניתוח נתונים מתקדם. כדי להשתמש במתורגמן הקוד, צריך להפעיל את היכולות של בודקים נאמנים.
ההרשאות הנדרשות ב-Looker
כדי להשתמש ב-Conversational Analytics ב-Looker, אדמין ב-Looker צריך להקצות לכם תפקיד ב-Looker שכולל את ההרשאה gemini_in_looker למודלים שאתם שולחים להם שאילתות. ההרשאה הזו זמינה כחלק מתפקיד Gemini שמוגדר כברירת מחדל. בנוסף, אתם צריכים להיות מוגדרים בתפקיד שכולל את ההרשאה access_data למודל שאתם שולחים לו שאילתה.
השימוש בסוכן נתונים מנוהל באמצעות שילוב של גישה לתוכן, גישה לנתונים וגישה לפיצ'רים. כדי לבצע את המשימות שמתוארות בטבלה הבאה, צריך להקצות לכם תפקיד ב-Looker עם ההרשאות הנדרשות למודלים שהסוכן לנתונים ישלח אליהם שאילתות, ובמקרים מסוימים, גישה לסוכן עצמו.
| משימה | ההרשאות הנדרשות ב-Looker | רמת הגישה הנדרשת של סוכן הנתונים |
|---|---|---|
| יצירה, עריכה, שיתוף ומחיקה של סוכנים |
נוספו 25.18
admin_agents |
לא צריך לתת גישה לתוכן |
| יצירה, עריכה, שיתוף ומחיקה של סוכנים |
נוספו 25.18
save_agentsמשתמשים יכולים ליצור סוכנים שמשתמשים רק ב-Explores שהוענקה להם הרשאה לגשת אליהם במודל הבסיסי. כדי לערוך, למחוק או לשתף סוכן נתונים שנוצר על ידי משתמש אחר, צריך להקצות למשתמשים תפקיד שכולל את ההרשאה הזו בכל מודל שבו הסוכן משתמש. |
ניהול גישה; עריכה (הגישה הזו ניתנת באופן אוטומטי אם המשתמש יוצר את הסוכן; אחרת, יוצר הסוכן צריך לשתף את הסוכן כדי להעניק גישה מסוג ניהול גישה; עריכה) |
| צ'אט עם סוכן נתונים בכרטיסייה סוכנים בכלי לניתוח נתונים בשיחה | access_data (בכל מודל שמכיל את ה-Explores שבהם סוכן הנתונים משתמש)
נוספו 25.18
chat_with_agent (בכל מודל שמכיל את הניתוחים שנעשה בהם שימוש על ידי סוכן הנתונים) |
גישת צפייה |
| התכתבות בצ'אט עם Looker Explore בכרטיסייה Explores בניתוח נתונים בשיחה | access_data (בכל מודל שמכיל את ה-Explores שבהם סוכן הנתונים משתמש)
נוספו 25.18
chat_with_explore |
ב-Looker יש גם את תפקידי ברירת המחדל הבאים, שמכילים קבוצות משנה של ההרשאות האלה לכל המודלים במופע:
- מנהל סוכנים של ניתוח שיחות: בעל התפקיד הזה יכול ליצור, לערוך, לשתף ולמחוק סוכנים, וגם להתכתב איתם בצ'אט. הוא יכול גם להתכתב בצ'אט עם ניתוחים ב-Explore, אם יש לו הרשאת ניהול גישה ועריכה.
- משתמש בניתוח נתונים בשיחה: משתמש עם התפקיד הזה יכול לשוחח עם סוכן שיש לו גישת צפייה אליו
- אדמין: כברירת מחדל, לתפקיד הזה (אדמין ב-Looker) יש את כל ההרשאות וגישה לכל התוכן במופע.
אדמין ב-Looker יכול להעניק את התפקידים וההרשאות האלה בדף תפקידים בקטע אדמין במופע Looker. מידע נוסף על תפקידים ב-Looker זמין בדף התיעוד בנושא הגדרות אדמין – תפקידים.
מי שיצר את סוכן הנתונים יכול לנהל את הגישה של משתמשים ספציפיים לסוכן על ידי שיתוף הסוכן.
מקורות נתונים נתמכים
אתם יכולים לנהל שיחה עם מקורות הנתונים הבאים דרך הממשק של ניתוח הנתונים בשיחה:
כשאתם משוחחים עם ניתוח ב-Explore, אתם בעצם מנהלים שיחה עם מערך נתונים ספציפי ומוגדר מראש. זו דרך ישירה לשאול שאלות לגבי הנתונים בחיפוש ובדיקה. אתם יכולים לנהל שיחה עם עד חמישה ניתוחים.
סוכני נתונים הם עוזרים אישיים מבוססי-AI שאתם יכולים ליצור ולהתאים אישית. אתם יכולים לתת להם הוראות ספציפיות ולקשר אותם לנתוני Looker Explore.
במאמר שיטות מומלצות להגדרת ניתוח נתונים בשיחה ב-Looker מפורטות אסטרטגיות ושיטות מומלצות שיעזרו לאדמינים של Looker ולמפתחי LookML להגדיר, לפרוס ולבצע אופטימיזציה של ניתוח נתונים בשיחה. בין היתר, מפורטות שם שיטות מומלצות לשימוש ב-LookML לניתוח נתונים בשיחה, טיפים לגבי מתי כדאי להוסיף הקשר ל-LookML לעומת ניתוח נתונים בשיחה, ושיטות מומלצות להגדרת כלי הניתוח לשימוש בניתוח נתונים בשיחה.
המאמרים הבאים
מקורות מידע שקשורים לנושא
- סקירה כללית של ניתוח נתונים בשיחה ב-Looker
- המלצות להגדרה ולאסטרטגיית השקה של ניתוח נתונים בשיחה ב-Looker
- שיטות מומלצות להגדרת ניתוח נתונים בשיחה ב-Looker
- הגדרות אדמין – תפקידים