Looker 데이터와 대화하기

를 위한 Gemini Google Cloud를 기반으로 하는 대화형 분석을 사용하면 직관적인 채팅 인터페이스를 통해 일반적인 자연어 (대화형)로 질문하여 데이터를 조사할 수 있습니다.

이 페이지에서는 Looker (Google Cloud 핵심 서비스) 및 Looker (원본) 인스턴스에서 대화형 분석 인터페이스를 사용하여 다음 작업을 실행하는 방법을 설명합니다.

• 대화형 분석 인터페이스로 이동
• Explore 또는 데이터 에이전트와 대화 시작
• 데이터에 관한 질문하기
• 대화 내에서 쿼리 관리
• 쿼리 결과 및 계산 이해
• 대화 관리

를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법과 시점을 알아보세요. Google Cloud

Google Cloud를 위한 Gemini는 아직 초기 단계의 기술로, 그럴듯해 보이지만 실제로는 잘못된 출력을 생성할 수 있습니다. Gemini for Google Cloud 제품의 모든 출력을 사용 전에 미리 검사하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 를 위한 Gemini 및 책임감 있는 AI를 참고하세요. Google Cloud

대화형 분석으로 이동

다음과 같은 방법으로 Looker에서 대화형 분석에 액세스할 수 있습니다.

• 기본 탐색 메뉴에서 대화를 선택합니다.
• 만들기 메뉴에서 대화를 선택합니다.
• Looker Explore에서 대화 시작을 선택합니다.

Explore 또는 데이터 에이전트와 대화 시작

데이터 세트에 관해 질문하는 질문 세트는 대화별로 정리됩니다. 대화형 분석을 사용하여 '대화'하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 단일 Explore에서 데이터에 관해 질문하거나 대화형 분석 데이터 에이전트에게 한 번에 최대 5개의 Explore에 관해 질문할 수 있습니다. 작업을 여러 대화로 나누면 문의사항을 정리하는 데 유용할 수 있습니다. 새 대화를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1. 대화 페이지로 이동합니다.

2. 다음 옵션 중 하나를 선택하여 대화를 시작합니다.

   • Explore: 최대 5개의 Looker Explore를 기반으로 대화를 시작하려면 Explore 패널을 선택합니다. 프로젝트 이름은 Explore 이름 옆에 표시됩니다.

   • 에이전트: 데이터 에이전트는 데이터에 맞는 컨텍스트와 안내로 맞춤설정됩니다. 기존 데이터 에이전트와 대화를 시작하려면 에이전트 탭을 선택한 후 데이터 에이전트를 선택합니다. 이미 만든 데이터 에이전트 또는 다른 사용자가 공유한 데이터 에이전트와 대화를 시작할 수 있습니다. 새 데이터 에이전트를 만들려면 새 에이전트를 선택합니다.

3. 기본적으로 대화는 '제목 없음'이라고 합니다. 대화에서 첫 번째 질문을 하면 대화형 분석에서 질문과 대답을 기반으로 대화 제목을 자동으로 생성합니다. 생성된 이름을 변경하려면 대화 페이지 상단의 제목을 클릭하고 새 대화 이름을 입력합니다. 변경사항을 저장하려면 페이지의 다른 위치를 클릭하거나 Return (Mac) 또는 Enter (PC)를 누릅니다.

대화를 만든 후에는 대화 내의 send_spark 질문하기 필드에서 데이터에 관해 질문할 수 있습니다. 최근 대화 섹션에서 대화로 돌아갈 수 있습니다.

Looker Explore 내에서 대화 시작

Looker Explore와 직접 대화를 시작할 수도 있습니다. 대화를 시작하려면 Explore로 이동하여 대화 시작 을 선택합니다.

Looker 데이터에 관한 질문하기

참고: 대화형 분석은 Looker Explore를 쿼리할 때 콘텐츠의 프로덕션 모드를 사용합니다.

새 대화를 시작할 때 대화형 분석에서 시작 질문을 제안합니다. 질문은 특정 형식을 따르거나 특정 구문을 사용할 필요가 없습니다. 하지만 선택한 Explore와 관련이 있어야 합니다.

질문하기 필드에 자연어로 질문을 입력합니다. 질문 모드를 선택하고 보내기를 클릭합니다. 쿼리를 제출한 후 대답 중지를 클릭하여 대화형 분석의 대답을 취소할 수 있습니다. 대화형 분석에서 쿼리 실행을 중지하고 The query was cancelled.라는 메시지를 표시합니다.

질문하기 필드에 자연어로 질문을 입력합니다. 질문 모드를 선택하고 보내기를 클릭합니다. 쿼리를 제출한 후 대답 중지를 클릭하여 대화형 분석의 대답을 취소할 수 있습니다. 대화형 분석에서 쿼리 실행을 중지하고 The query was cancelled.라는 메시지를 표시합니다.

질문 유형에 관한 자세한 내용은 질문 제한사항을 참고하세요.

질문 모드 선택

질문할 때 빠른 모델 및 사고 모델 옵션이 포함된 드롭다운 메뉴에서 질문 모드를 선택할 수 있습니다. UI는 빠른 모델 을 빠르게 대답하기 위한 것으로, 사고 모델 를 복잡한 문제를 해결하기 위한 것으로 설명합니다. 대화형 분석은 기본적으로 사고 질문 모드를 사용합니다. 대화형 분석은 수동으로 변경하지 않는 한 멀티턴 대화 전반에 걸쳐 동일한 질문 모드를 유지합니다.

빠른 모드

빠름 모드에서 질문하면 대화형 분석에서 자연어 쿼리를 대화의 Explore를 기반으로 하는 LookML 모델에 정의된 LookML 매개변수에 직접 매핑하려고 시도합니다. 대화형 분석은 LookML의 관리되는 정의에 의존하고 추론을 사용하거나 표시하지 않으므로 빠르게 대답할 수 있습니다.

예를 들어 '지난달 총수익은 얼마였나요?'와 같은 쿼리는 total_revenue 측정값을 선택하고 지난달을 필터링하는 쿼리로 빠르게 변환할 수 있습니다.

쿼리가 데이터의 특정 사실 또는 미리 정의된 측정항목을 요청하는 경우 빠름 모드를 선택합니다.

사고 모드

사고 모델은 직접 LookML 조회를 넘어 분석이 필요한 더 복잡한 분석 요청을 위한 것입니다. 이 모드에서 에이전트는 사용할 도구와 결과를 결합하는 방법을 결정하여 접근 방식을 '계획'합니다. 이 모드를 사용하면 단일 SQL 기반 쿼리로는 불가능할 수 있는 다단계 문제를 해결하고 고급 데이터 과학 작업을 실행할 수 있습니다.

데이터에 관해 이유 를 질문하거나, 트렌드를 비교하거나, 여러 단계가 필요할 수 있는 더 복잡한 분석 요청을 할 때는 사고 모드를 선택합니다. 이 모드는 에이전트를 테스트하여 데이터 소스의 기본 LookML을 사용하는 방법을 이해할 때도 특히 유용합니다.

대화형 분석에서 질문을 처리하는 방법

대화형 분석은 쿼리를 제출한 후 질문을 다시 표현할 수 있으며, 다시 표현된 질문은 원래 질문 다음에 대화창에 표시됩니다. 예를 들어 대화형 분석은 '사용자 연령의 평균은 얼마인가요?'라는 질문을 '사용자 평균 연령은 얼마인가요?'로 다시 표현할 수 있습니다.

대화형 분석에서 쿼리를 실행하는 동안 추론 및 사고 과정을 관찰할 수 있습니다. 대화형 분석은 원래 쿼리의 모호성을 명확히 하기 위해 후속 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 이름이 비슷한 필드가 여러 개 있는 경우 대화형 분석에서 쿼리 처리 시 가장 적합한 필드를 명확히 해 달라고 요청할 수 있습니다.

멀티턴 대화

대화형 분석은 대화를 계속할 때 이전 질문과 대답을 고려합니다. 이전 대답을 가져와 결과를 더 구체화하거나 시각화 유형을 변경하여 대답을 확장할 수 있습니다.

중요: 활성 대화의 대답에서만 이전 질문을 참조할 수 있습니다. 다른 대화의 이전 질문과 대답은 참조할 수 없습니다.

질문 만들기에 관한 자세한 내용은 질문 제한사항을 참고하세요.

확인 질문

대화형 분석에서 쿼리를 실행하는 동안 추론 및 사고 과정을 관찰할 수 있습니다. 대화형 분석은 원래 쿼리의 모호성을 명확히 하기 위해 후속 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 이름이 비슷한 필드가 여러 개 있는 경우 대화형 분석에서 쿼리 처리 시 가장 적합한 필드를 명확히 해 달라고 요청할 수 있습니다.

대화 메타데이터

Explore 또는 데이터 에이전트와 대화할 때 접을 수 있는 storage 데이터 패널에 대화에서 사용 중인 Looker Explore의 이름이 표시됩니다. storage 데이터 패널은 다음과 같은 옵션도 제공합니다.

• open_in_new 필드 보기: Explore와 채팅할 때 open_in_new 필드 보기를 클릭하여 새 브라우저 창에서 Explore를 볼 수 있습니다.
• open_in_new 에이전트 수정: 데이터 에이전트와 채팅할 때 open_in_new 에이전트 수정을 클릭하여 데이터 에이전트에 관한 세부정보를 수정할 수 있습니다.
• chat_spark 새 대화: 현재 대화에서 사용 중인 Looker Explore와 새 대화를 시작합니다.

대화 내에서 쿼리 관리

데이터와 대화할 때 실행 중인 활성 쿼리 대답을 중지하거나 가장 최근 질문과 대답을 삭제하여 대화를 관리할 수 있습니다.

가장 최근 질문 삭제

가장 최근 질문과 대답을 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 가장 최근 질문 위로 커서를 가져간 후 delete 메시지 삭제를 클릭합니다.
2. 메시지를 완전히 삭제하시겠습니까? 대화상자에서 삭제 를 클릭하여 질문과 대답을 완전히 삭제합니다.

쿼리 결과 및 계산 이해

대화형 분석에서 데이터에 관해 질문하면 특정 쿼리 및 연결된 데이터에 따라 대답에 시각화, 데이터 표 또는 기타 세부정보가 포함될 수 있습니다. 쿼리 결과를 Explore로 열려면 쿼리 결과 내에서 explore Explore에서 열기를 클릭합니다.

이 쿼리 대답 외에도 대화형 분석은 쿼리 결과 및 계산을 이해하기 위한 다음과 같은 옵션을 제공합니다.

• 쿼리가 해석된 방식에 관한 세부정보
• 대답이 계산된 방식에 관한 세부정보

쿼리가 해석된 방식 결정

사고 모델 모드를 사용하여 질문하면 대화형 분석에서 쿼리를 추론한 방식을 확인할 수 있습니다. 추론을 보려면 추론 표시 옵션을 펼칩니다. 추론을 숨기려면 추론 숨기기 를 클릭합니다.

대화형 분석은 각 쿼리를 분석하고 대답 방법을 고려하며, 쿼리의 키워드를 사용하여 대화의 연결된 데이터 세트의 시맨틱 레이어에서 관련 측정기준, 측정값, 기타 매개변수를 추론하고 쿼리에서 실행해야 할 수 있는 집계를 해석합니다. 추론 표시를 펼치면 대화형 분석에서 쿼리를 해석하는 데 사용한 단계에 관한 일반 텍스트 설명이 표시됩니다. 설명에는 대화형 분석에서 쿼리를 고려한 기간도 포함됩니다.

추론에 따라 대화형 분석은 쿼리에 관한 명확한 요청을 포함할 수 있는 대답을 생성합니다.

대답이 계산된 방식 결정

대화형 분석에서 대답을 얻거나 시각화를 만든 방법을 보려면 쿼리 결과 내에서 keyboard_arrow_down 계산 방법을 클릭합니다.

계산 방법을 클릭하면 대화형 분석에서 텍스트 섹션을 표시합니다. 텍스트 섹션은 대화형 분석에서 지정된 대답을 얻기 위해 취한 단계에 관한 일반 텍스트 설명을 제공합니다. 이 설명에는 사용된 원시 필드 이름, 실행된 계산, 적용된 필터, 정렬 순서, 기타 세부정보가 포함됩니다.

Looker 관리자가 대화형 분석 데이터 에이전트의 고급 분석 옵션을 사용 설정하여 코드 인터프리터를 사용 설정한 경우 코드 탭에 고급 쿼리에 관해 생성된 추가 Python 코드가 표시됩니다.

대화 관리

대화는 schedule 최근 섹션에 제목별로 나열됩니다. 대화 이름을 변경하거나, 대화를 삭제하거나, 휴지통 폴더에서 대화를 복원할 수 있습니다.

대화 삭제

대화를 휴지통으로 이동하려면 대화를 열고 휴지통으로 이동을 클릭합니다.

참고: 휴지통에 30일 넘게 남아 있는 대화는 자동으로 삭제됩니다.

대화 복원 또는 완전히 삭제

휴지통에서 대화를 복원하거나 완전히 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 대화형 분석 내에서 왼쪽 탐색 패널의 휴지통을 선택하여 휴지통으로 이동된 대화 목록을 확인합니다.
2. 휴지통 섹션에서 복원하거나 완전히 삭제할 대화의 이름을 클릭합니다.

3. 정말 삭제하시겠습니까? 대화상자에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

   • 취소: 작업을 취소합니다.
   • 복원: 대화를 복원합니다. 대화형 분석 내의 왼쪽 탐색 메뉴의 최근 섹션에서 대화에 액세스할 수 있습니다.
   • 영구 삭제: 대화를 완전히 삭제합니다.

알려진 제한사항

대화형 분석에는 다음과 같은 알려진 제한사항이 있습니다.

시각화 제한사항

대화형 분석은 Vega-lite를 활용하여 대화 차트를 생성합니다. 다음 Vega 차트 유형이 완전히 지원됩니다.

• 선 차트 (하나 이상의 계열)
• 영역 차트
• 막대 그래프 (가로, 세로, 누적)
• 분산형 차트 (하나 이상의 그룹)
• 원형 차트

다음 Vega 차트 유형은 지원되지만 렌더링할 때 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.

• 지도
• 히트맵
• 도움말이 제공되는 차트

Vega 카탈로그 외부에 있는 차트 유형은 지원되지 않습니다. 이 섹션에 지정되지 않은 차트는 지원되지 않는 것으로 간주됩니다.

데이터 소스 제한사항

대화형 분석에는 다음과 같은 데이터 소스 제한사항이 있습니다.

• Looker 데이터의 경우 대화형 분석은 쿼리당 최대 5,000개 행을 반환할 수 있습니다.
• 대화형 분석은 LookML parameter 또는 filter 매개변수를 사용하여 정의된 필터 전용 필드의 값을 설정할 수 없습니다.

질문 제한사항

대화형 분석은 단일 시각화로 답변할 수 있는 질문을 지원합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 시간 경과에 따른 측정항목 트렌드
• 측정기준별 측정항목 분류 또는 분포
• 하나 이상의 측정기준에 대한 고유한 값
• 단일 측정항목값
• 측정항목별 상위 측정기준값

대화형 분석은 아직 다음과 같은 복잡한 시각화 유형으로만 답변할 수 있는 질문을 지원하지 않습니다.

• 예측
• 상관관계 및 이상 감지를 포함한 고급 통계 분석

예측과 같은 고급 질문은 코드 인터프리터가 사용 설정된 경우에 대답할 수 있습니다.

대화 예시

다음 대화 예시에서는 사용자가 자연스럽게 대화형 분석과 상호작용하는 방법을 보여줍니다. 이 예시에서 사용자는 '2023년의 따뜻한 음료와 스무디의 월별 판매량을 표시하고 각 음료 유형의 최다 판매 월을 강조표시해 주세요'라는 질문을 합니다. 대화형 분석은 2023년의 따뜻한 음료와 스무디의 월별 판매량을 표시하는 선 그래프를 생성하여 대답하며, 두 카테고리 모두 7월이 최고 판매량인 달로 강조표시합니다.

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이 대화 예시에서 볼 수 있듯이 대화형 분석은 사용자가 정확한 데이터베이스 필드 이름 (예: Total monthly drink sales)을 지정하거나 필터 조건 (예: type of beverage = hot)을 정의하지 않아도 '판매' 및 '따뜻한 음료'와 같은 일반적인 용어를 사용하는 다중 질문을 포함한 자연어 요청을 해석합니다. 대화형 분석은 주요 결과를 설명하고, 추론을 설명하며, 텍스트와 적절한 경우 차트를 포함하는 대답을 제공합니다. 더 심층적인 분석을 위해 대화형 분석은 후속 질문을 제안할 수도 있습니다.

관련 리소스

• Looker의 대화형 분석 개요: 주요 기능 목록이 있는 대화형 분석의 방문 페이지로, 모든 대화형 분석 문서에 연결됩니다.

• 데이터 에이전트 만들기 및 관리: 데이터 에이전트를 사용하면 데이터에 맞는 컨텍스트와 안내를 제공하여 AI 기반 데이터 쿼리 에이전트를 맞춤설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 대화형 분석에서 더 정확하고 컨텍스트와 관련된 대답을 생성할 수 있습니다.

• Looker에서 대화형 분석을 구성하기 위한 권장사항: Looker 관리자와 LookML 개발자가 대화형 분석을 성공적으로 구성하고 최적화하는 데 도움이 되는 전략과 권장사항입니다.

• 코드 인터프리터로 고급 분석 사용 설정: 대화형 분석 내의 코드 인터프리터는 자연어 질문을 Python 코드로 변환하고 해당 코드를 실행합니다. 표준 SQL 기반 쿼리와 비교했을 때 코드 인터프리터의 Python 사용은 더 복잡한 분석과 시각화를 지원합니다.