התכונה 'ניתוח נתונים באמצעות צ'אט' מאפשרת לכם לשוחח עם הנתונים שלכם, והיא מבוססת על Gemini for Google Cloud. התכונה 'ניתוח נתונים בשיחה' מאפשרת למשתמשים לצאת מהלוחות הסטטיים ולשאול שאלות שקשורות לנתונים בשפה רגילה וטבעית (שפה של שיחה), גם אם אין להם ידע רב בבינה עסקית. ניתוח שיחות זמין גם במופעים של Looker (שירות הליבה של Google Cloud) וגם במופעים של Looker (המקורי).
איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם, ובאילו מקרים.
תכונות עיקריות
התכונות העיקריות של ניתוח שיחות:
- ניהול שיחה עם נתוני Looker Explore: ניהול שיחה בשפה טבעית עם נתוני Looker Explore או עם סוכן נתונים בהתאמה אישית במופע Looker (מקורי) או במופע Looker (Google Cloud Core). אפשר לנהל שיחה עם תצורת Explore אחת בכל פעם.
- ניהול שיחה עם סוכני נתונים: בעזרת סוכני נתונים, אתם יכולים להתאים אישית את הסוכן מבוסס-ה-AI לחיפוש נתונים על ידי מתן הקשר והוראות שספציפיים לנתונים שלכם. כך תוכלו לקבל תשובות מדויקות יותר ורלוונטיות להקשר מניתוח נתונים בשיחה. אתם יכולים גם לשתף את סוכני הנתונים שלכם עם משתמשים אחרים, כדי שהם יוכלו לשאול שאלות באותו הקשר. אפשר לקשר את הסוכן לעד חמישה כלי Explore.
- ניתוח מתקדם באמצעות מפענח הקוד [גרסת טרום-השקה]: מפענח הקוד בתוך ניתוח שיחות מתרגם את השאלות שלכם בשפה טבעית לקוד Python ומריץ את הקוד הזה. בהשוואה לשאילתות רגילות שמבוססות על SQL, השימוש ב-Python בכלי לניתוח קוד מאפשר ניתוחים והמחשות מורכבים יותר.
הטמעת ניתוח נתונים בשיחה [תצוגה מקדימה]: אפשר להטמיע ניתוח נתונים בשיחה באתר או באפליקציה באמצעות תג iframe של HTML, בדיוק כמו שאתם יכולים להטמיע סוגים אחרים של תוכן Looker. ניתוח נתונים בשיחה תומך גם בהטמעה פרטית, שבה המשתמשים מאומתים באמצעות פרטי הכניסה שלהם ל-Looker, וגם בהטמעה עם חתימה, שבה המשתמשים מאומתים דרך האפליקציה שלכם.
רשימת מסמכי התיעוד
- הגדרה של ניתוח נתונים בשיחה ב-Looker: הפעלה של ניתוח נתונים בשיחה במופע Looker והענקת גישה למשתמשים.
- אסטרטגיה מומלצת להגדרה ולהשקה של ניתוח נתונים בשיחה ב-Looker: תכנון ההשקה של ניתוח נתונים בשיחה למשתמשים במופע Looker.
- לנהל שיחה עם נתוני Looker: להתחבר ל-Looker Explores ולשאול שאלות לגביהם.
- יצירה וניהול של סוכני נתונים: יצירה, עריכה, מחיקה ושיתוף של סוכני נתונים שמנהלים שיחות עם Looker Explores.
- שיטות מומלצות להגדרת ניתוח שיחות ב-Looker: מאמר שמציג אסטרטגיות ושיטות מומלצות שיעזרו לאדמינים ב-Looker ולמפתחי LookML להגדיר ולבצע אופטימיזציה של ניתוח שיחות.
- הפעלה ושימוש במתורגמן הקוד: הפעלה ושימוש במתורגמן הקוד, שמתרגם את השאלות שלכם בשפה טבעית לקוד Python ומריץ את הקוד הזה. בהשוואה לשאילתות רגילות שמבוססות על SQL, השימוש ב-Python בכלי לניתוח קוד מאפשר ניתוחים והמחשות מורכבים יותר.
הסבר על יכולות התאימות של Gemini ב-Looker
הניתוח השיחתי לא נכלל עדיין בגבולות ההרשאה של FedRAMP High או FedRAMP Medium. לפני שמפעילים את ההגדרה Gemini ב-Looker במופע Looker, כדאי להתייעץ עם הגורם המוסמך בארגון כדי לבדוק אם פתרונות התאימות של Gemini for Google Cloudעונים על הצרכים של הארגון.
במקרים של מופעי Looker (Google Cloud core), כל חבילת בקרה של Assured Workloads שתהיה זמינה תוסיף תכונות של Gemini ב-Looker כהצעות ברירת מחדל, אחרי שיעמדו בדרישות השינוי של החבילה ובתהליכים שלה. התכונה 'ניתוח שיחות' ב-Looker פועלת בהתאם ליכולות התאימות של מופע Looker (Google Cloud core) המשויך, עם היוצא מן הכלל הבא:
כל לקוחות Looker יכולים לקבל תמיכה בנושא שמירת נתונים (DRZ), במיוחד בנוגע לנתונים במנוחה. כל הנתונים במצב מנוחה שמשויכים לניתוח שיחות נמצאים אך ורק במופע Looker ומוגבלים לאזור אחד. יכול להיות שהנתונים בזמן ההעברה יעברו עיבוד באמצעות שירות גלובלי.
שליחת משוב
אתם יכולים לשלוח משוב ל-Google על תשובות ספציפיות ב-Conversational Analytics. לשם כך, בוחרים באחת מהאפשרויות הבאות:
- thumb_up תשובה טובה: מציין שהתשובה הייתה מועילה.
- thumb_down התשובה לא טובה: מציינים שהתשובה לא הייתה מועילה.
מקורות מידע שקשורים לנושא
- התמחור של התכונה Gemini ב-Looker.
- מידע נוסף על Gemini ל- Google Cloud
- מידע נוסף על Gemini ב-Looker