Créer et gérer des agents de données

Les agents de données vous permettent de personnaliser l'expérience Conversational Analytics pour vos utilisateurs. Grâce aux agents, vous pouvez fournir à Conversational Analytics un contexte et des instructions pour lui permettre de répondre plus efficacement aux questions dans des cas d'utilisation spécifiques. Les agents permettent aux analystes d'associer des termes commerciaux à des champs spécifiques, de spécifier les meilleurs champs pour le filtrage et de définir des calculs personnalisés.

Cette page vous guide tout au long des processus suivants :

Découvrez comment et quand Gemini pour Google Cloud utilise vos données.

Avant de commencer

L'utilisation de Conversational Analytics est gérée par une combinaison d'accès au contenu, d'accès aux données et d'accès aux fonctionnalités. Considérez un agent de données comme un autre type de contenu Looker, tel qu'un tableau de bord, une présentation ou un dossier. Pour interagir avec des agents de données, vous devez disposer d'un rôle Looker incluant les autorisations requises pour les modèles sous-jacents à l'exploration individuelle ou que l'agent de données interrogera. Dans certains cas, vous devrez également avoir accès à l'agent lui-même. Pour en savoir plus sur les autorisations et l'accès requis pour gérer et utiliser des agents de données utilisateur, consultez le tableau des autorisations sur la page de documentation Configurer Conversational Analytics dans Looker.

Créer et modifier des agents de données

Pour créer un agent de données, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans l'onglet Agents, sélectionnez + New agent (Nouvel agent). Vous pouvez également sélectionner sparkManage agents (Gérer les agents) dans le panneau de gauche, puis + New agent (Nouvel agent).

  3. Sur la page New agent (Nouvel agent), fournissez les informations suivantes sur votre agent de données.

    • Agent name (Nom de l'agent) : saisissez un nom pour l'agent. Le nom doit être unique et descriptif.
    • Agent description (Description de l'agent) : décrivez brièvement ce que cet agent peut faire et les données qu'il utilise. Les utilisateurs verront cette description lorsqu'ils sélectionneront l'agent pour démarrer une conversation ou lorsque vous le partagerez avec eux. Assurez-vous donc que la description explique clairement l'objectif de l'agent et comment il peut être utile.
    • Data (Données) : procédez comme suit pour vous connecter à un maximum de cinq explorations Looker existantes :
      1. Dans le champ Data (Données), cliquez sur + Select Explores (Sélectionner des explorations).
      2. Dans la fenêtre Search Explores (Rechercher des explorations), cliquez sur les explorations que vous souhaitez inclure dans l'agent de données. Ces explorations s'affichent dans le panneau Selected Explores (Explorations sélectionnées) de la fenêtre.
      3. Pour ajouter l'exploration sélectionnée à l'agent de données, cliquez sur Save (Enregistrer).

  4. Instructions : fournissez un contexte pour aider Conversational Analytics à comprendre comment interagir avec vos données et fournir des réponses précises et pertinentes. Pour obtenir des exemples de types de contexte que vous pouvez fournir, consultez Rédiger des instructions pour l'agent.

  5. Si vous le souhaitez, pour activer l'interpréteur de code pour toutes les conversations avec votre agent, sélectionnez Enable Advanced Analytics (Activer l'analyse avancée).

  6. Si vous le souhaitez, vous pouvez tester votre agent pour affiner vos instructions et ses paramètres.

  7. Pour enregistrer votre nouvel agent de données, cliquez sur Save (Enregistrer).

Une fois l'agent de données enregistré, vous pouvez le partager avec d'autres utilisateurs et démarrer une conversation avec lui.

Rédiger des instructions pour l'agent

Lorsque vous créez un agent de données, vous pouvez ajouter des instructions de format libre qui définissent le comportement de base de votre agent de données et lui fournissent un contexte fondamental à prendre en compte avant de traiter un prompt utilisateur.

Voici quelques exemples de types de contexte que vous pouvez fournir dans le champ Instructions :

  • Champs clés : champs les plus importants pour l'analyse
  • Champs exclus : champs que l'agent de données doit exclure
  • Filtrage et regroupement : champs que l'agent doit utiliser pour filtrer et regrouper les données
  • Requêtes de référence : paires de questions en langage naturel et requêtes d'exploration correspondantes
  • Persona : rôle ou expertise, personnage ou ton que vous attribuez à l'agent

Pour obtenir des conseils et des bonnes pratiques sur la rédaction d'instructions pour l'agent, consultez Bonnes pratiques pour configurer Conversational Analytics dans Looker.

Définir une requête de référence Looker

Pour définir chaque requête de référence Looker pour une exploration donnée, fournissez des valeurs pour les deux champs suivants :

  • natural_language_questions: question en langage naturel qu'un utilisateur peut poser
  • looker_query: requête de référence Looker qui correspond à la question en langage naturel

Pour le champ natural_language_questions, réfléchissez aux questions qu'un utilisateur pourrait poser sur cette exploration et rédigez-les en langage naturel. Vous pouvez inclure plusieurs questions dans la valeur de ce champ. Vous pouvez obtenir la valeur du champ looker_query à partir des métadonnées de requête de l'exploration.

Les requêtes de référence sont compatibles avec les champs suivants :

  • model (chaîne) : modèle LookML utilisé pour générer la requête. Il s'agit d'un champ obligatoire.
  • explore (chaîne) : exploration utilisée pour générer la requête. Il s'agit d'un champ obligatoire.
  • fields[] (chaîne) : champs à récupérer à partir de l'exploration, y compris les dimensions et les mesures. Ce champ est facultatif.
  • filters[] (chaîne) : filtres à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • sorts[] (chaîne) : tri à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • limit (chaîne) : limite de lignes de données à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.

Vous pouvez récupérer les métadonnées de requête de l'exploration directement à partir de l'exploration en procédant comme suit :

  1. Dans l'exploration, sélectionnez le menu **Explore actions** (Actions sur les explorations), puis **Get LookML** (Obtenir le code LookML).
  2. Sélectionnez l'onglet Dashboard (Tableau de bord).
  3. Copiez les détails de la requête à partir du code LookML. Par exemple, l'image suivante montre le code LookML d'une exploration appelée Order Items (Éléments de commande) :

Copiez les métadonnées sélectionnées pour les utiliser dans votre requête de référence Looker :

  model: thelook
  explore: order_items
  fields: [order_items.order_id, orders.status]
  sorts: [orders.status, order_items.order_id]
  limit: 500

Tester un agent

Lorsque vous créez ou modifiez un agent, la page de détails de l'agent inclut le volet Preview your agent (Prévisualiser votre agent). Vous pouvez tester les paramètres et les instructions de l'agent en démarrant une conversation avec lui.

Vous devez cliquer sur Update (Mettre à jour) pour qu'une modification soit reflétée dans l'aperçu. Si l'état d'enregistrement est Not saved (Non enregistré), les modifications apportées aux paramètres ne seront pas reflétées dans l'aperçu.

Modifier un agent de données existant

Pour modifier un agent de données existant, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, sélectionnez sparkManage agents (Gérer les agents).
  2. Sur la page Manage agents (Gérer les agents), sélectionnez l'agent de données que vous souhaitez modifier.
  3. Modifiez les détails de l'agent si nécessaire. Vous pouvez modifier les détails que vous avez spécifiés lors de la création de l'agent, y compris les champs Agent name (Nom de l'agent), Agent description (Description de l'agent), Data (Données) et Instructions. Vous pouvez également choisir d'activer l'interpréteur de code pour votre agent.
  4. Pour enregistrer vos modifications, cliquez sur Update (Mettre à jour).

Partager des agents de données

Le partage permet à d'autres utilisateurs de discuter avec votre agent et ses explorations. Vous pouvez partager un agent de données avec d'autres utilisateurs en leur accordant l'accès au contenu de l'agent. Seul un utilisateur disposant des autorisations et de l'accès au contenu appropriés peut partager un agent. Une fois un agent créé, il peut s'écouler quelques minutes avant qu'il ne puisse être partagé.

Pour partager un agent de données, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, sélectionnez sparkManage agents (Gérer les agents) dans le panneau de gauche.
  2. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur l'icône More options (Plus d'options), puis cliquez sur Share (Partager).
  3. Une fois que vous avez ajouté une personne ou des groupes à la section Who can access this agent (Qui peut accéder à cet agent) et choisi le niveau d'autorisation dont ils doivent disposer, cliquez sur Add (Ajouter) pour les placer dans la liste partagée.
  4. Si vous souhaitez que les nouveaux utilisateurs ou groupes reçoivent un e-mail de notification, cochez la case Email the people you have just added (Envoyer un e-mail aux personnes que vous venez d'ajouter).
  5. Une fois toutes les modifications effectuées, cliquez sur Save (Enregistrer).

Vous pouvez également partager un agent que vous venez de créer ou que vous modifiez en cliquant sur Share sur la page des paramètres de l'agent et en suivant les étapes mentionnées ci-dessus.

Révoquer l'accès à un agent de données

Pour révoquer l'accès à un agent, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, cliquez sur sparkManage agents (Gérer les agents) dans le panneau de gauche.
  2. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur l'icône More options (Plus d'options), puis cliquez sur Share (Partager).
  3. Cliquez sur le X à côté de l'utilisateur ou des groupes dont l'accès doit être supprimé.
  4. Une fois toutes les modifications effectuées, cliquez sur Save (Enregistrer).

Si les utilisateurs supprimés ont une conversation en cours, ils y auront toujours accès pendant une ou deux minutes pendant la propagation des modifications.

Si un utilisateur tente de poser d'autres questions une fois l'accès à un agent supprimé, le message suivant s'affiche : The agent in this conversation may not be shared with you, or may have been deleted. You can view any past conversations with the agent, but can't ask new questions.

Supprimer un agent de données

Pour supprimer un agent de données, procédez comme suit :

1.Sur la page Conversations, cliquez sur sparkManage agents (Gérer les agents) dans le panneau de gauche. 1. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur l'icône More options (Plus d'options), puis cliquez sur Delete (Supprimer). 1. Dans la fenêtre Delete agent? (Supprimer l'agent ?), cliquez sur Move to trash (Placer dans la corbeille) pour supprimer l'agent de données.

Les agents placés dans la corbeille seront supprimés définitivement au bout de 30 jours. Vous pouvez supprimer définitivement un agent de données manuellement ou vous pouvez le restaurer à partir de la corbeille avant qu'il ne soit définitivement supprimé. Si vous ne faites rien, l'agent sera automatiquement supprimé définitivement au bout de 30 jours.

Supprimer définitivement un agent de données

Pour supprimer définitivement un agent de données, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans le panneau de navigation de gauche, développez la section Trash (Corbeille).
  3. Pour ouvrir le menu de l'agent choisi, sélectionnez son icône, puis cliquez sur Delete Permanently (Supprimer définitivement).
  4. Dans la fenêtre Are you sure? (Êtes-vous sûr ?), cliquez sur Delete forever (Supprimer définitivement).

Restaurer un agent de données à partir de la corbeille

Pour restaurer un agent de données à partir de la corbeille, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans le panneau de navigation de gauche, développez la section Trash (Corbeille).
  3. Pour ouvrir le menu de l'agent choisi, sélectionnez son icône , puis cliquez sur Restore (Restaurer).