Konversationelle Analyse in Looker einrichten

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie die konversationelle Analyse in Looker einrichten. Dazu gehören die Einrichtungsvoraussetzungen, die erforderlichen Berechtigungen für die Verwendung der konversationellen Analyse und die unterstützten Datenquellen.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini forIhre Daten verwendet. Google Cloud

Hinweis

Wenn Sie die konversationelle Analyse in einer Looker-Instanz verwenden möchten, müssen Sie und Ihre Looker-Instanz die folgenden Anforderungen erfüllen:

  1. Gemini in Looker muss für die Looker-Instanz aktiviert sein.
    • Damit Sie in einer Instanz von Looker (Original) auf diese Funktionen zugreifen können, muss ein Looker-Administrator die Option Gemini in Lookeraktivieren. Das erfolgt in den Einstellungen der Instanz von Looker (Original). Die Instanz muss Looker 25.2 oder höher haben und von Looker gehostet werden. Kunden, die am Looker Extended Support Release-Programm teilnehmen, sollten auf Looker 25.6 oder höher aktualisieren, um die konversationelle Analyse zu verwenden. Wenn Sie KI-Datenagenten für die konversationelle Analyse verwenden möchten, aktualisieren Sie Ihre Instanz auf Looker 25.18.9 oder höher.
    • Damit Sie in einer Instanz von Looker (Google Cloud Core) auf diese Funktionen zugreifen können, muss ein Nutzer mit der IAM-Rolle Looker-Administrator (roles/looker.admin) Gemini in Looker aktivieren. Das erfolgt in den Einstellungen der Instanz von Looker (Google Cloud Core) in der Google Cloud Console.
  2. Wenn Sie eine IP-Zulassungsliste für Ihre Instanz konfiguriert haben, müssen Sie sie so konfigurieren, dass Verbindungen von Google Cloud services:
  3. Optional kann ein Administrator den Code-Interpreter aktivieren, um auf erweiterte Analysen zuzugreifen. Die Trusted Tester -Funktionen müssen aktiviert sein, um den Code-Interpreter zu verwenden.

Erforderliche Looker-Berechtigungen

Wenn Sie die konversationelle Analyse in Looker verwenden möchten, muss ein Looker-Administrator Ihnen eine Looker-Rolle zuweisen, die die gemini_in_looker Berechtigung für die Modelle enthält, die Sie abfragen. Diese Berechtigung ist als Teil der standardmäßigen Gemini-Rolle verfügbar. Sie benötigen außerdem eine Rolle mit der access_data Berechtigung für das Modell, das Sie abfragen.

Die Verwendung eines KI-Datenagenten wird durch eine Kombination aus Inhaltszugriff, Datenzugriff und Funktionszugriff verwaltet. Wenn Sie die in der folgenden Tabelle beschriebenen Aufgaben ausführen möchten, muss Ihnen eine Looker-Rolle zugewiesen sein, die die erforderlichen Berechtigungen für die Modelle enthält, die Ihr KI-Datenagent abfragen wird, und in einigen Fällen Zugriff auf den Agenten selbst.

Aufgabe Erforderliche Looker-Berechtigungen Erforderliche Zugriffsebene für KI-Datenagenten
Agenten erstellen, bearbeiten, freigeben und löschen Hinzugefügt in Version 25.18 admin_agents Es muss kein Inhaltszugriff gewährt werden.
Agenten erstellen, bearbeiten, freigeben und löschen Hinzugefügt in Version 25.18 save_agents

Nutzer können Agenten erstellen, die nur die Explores verwenden, für die ihnen diese Berechtigung für das zugrunde liegende Modell gewährt wurde. Wenn Nutzer einen KI-Datenagenten bearbeiten, löschen oder freigeben möchten, der von einem anderen Nutzer erstellt wurde, muss ihnen eine Rolle zugewiesen werden, die diese Berechtigung für jedes Modell enthält, das vom Agenten verwendet wird.		 Zugriff verwalten; Bearbeiten (dieser Zugriff wird automatisch gewährt, wenn der Nutzer den Agenten erstellt. Andernfalls muss der Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten vom Ersteller des Agenten gewährt werden, indem der Agent freigegeben wird.)
Auf dem Tab Agenten in der konversationellen Analyse mit einem KI-Datenagenten chatten access_data (für jedes Modell, das die Explores enthält, die vom KI-Datenagenten verwendet werden)

Hinzugefügt in Version 25.18 chat_with_agent (für jedes Modell, das die Explores enthält, die vom KI-Datenagenten verwendet werden)		 Zugriff Ansehen
Auf dem Tab Explores in der konversationellen Analyse mit einem Looker-Explore chatten access_data (für jedes Modell, das die Explores enthält, die vom KI-Datenagenten verwendet werden)

Hinzugefügt in Version 25.18 chat_with_explore

Looker bietet außerdem die folgenden Standardrollen, die Teilmengen dieser Berechtigungen für alle Modelle in der Instanz enthalten:

  • Agent Manager für die konversationelle Analyse: Mit dieser Rolle kann ein Nutzer Agenten erstellen, bearbeiten, freigeben, löschen und mit ihnen chatten, für die er den Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten hat, und mit Explores chatten.
  • Nutzer der konversationellen Analyse: Mit dieser Rolle kann ein Nutzer mit einem Agenten chatten, für den er den Zugriff Ansehen hat.
  • Administrator: Standardmäßig hat diese Rolle (Looker-Administrator) alle Berechtigungen und den Inhaltszugriff für die gesamte Instanz.

Ein Looker-Administrator kann diese Rollen und Berechtigungen auf der Seite Rollen im Bereich Verwaltung der Looker-Instanz gewähren. Weitere Informationen zu Looker-Rollen finden Sie auf der Dokumentationsseite Administratoreinstellungen – Rollen.

Der Ersteller des KI-Datenagenten kann den Zugriff einzelner Nutzer auf den Agenten verwalten, indem er den Agenten freigibt.

Unterstützte Datenquellen

Über die Benutzeroberfläche der konversationellen Analyse können Sie mit den folgenden Datenquellen interagieren:

Wenn Sie mit einem Explore „chatten“, führen Sie im Grunde eine Unterhaltung mit einem bestimmten, vordefinierten Dataset. So können Sie direkt Fragen zu den Daten in diesem Explore stellen. Sie können mit bis zu fünf Explores interagieren.

KI-Datenagenten sind KI-gestützte Assistenten, die Sie erstellen und anpassen können. Sie können ihnen bestimmte Anweisungen geben und sie mit Ihren Looker-Explore-Daten verbinden.

Strategien und Best Practices zur Unterstützung von Looker-Administratoren und LookML-Entwicklern bei der Konfiguration, Bereitstellung und Optimierung der konversationellen Analyse, einschließlich LookML-Best Practices für die konversationelle Analyse, Tipps zum Hinzufügen von Kontext zu LookML im Vergleich zur konversationellen Analyse und Best Practices für die Einrichtung eines Explore zur Verwendung mit der konversationellen Analyse finden Sie auf der Dokumentationsseite Best Practices für die Konfiguration der konversationellen Analyse in Looker.

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