Explore-KI-Datenagenten erstellen und verwalten

Mit Daten-KI-Agenten können Sie die Conversational Analytics-Funktion für Ihre Nutzer anpassen. Mit Agenten können Sie Conversational Analytics Kontext und Anweisungen zur Verfügung stellen, damit Fragen für bestimmte Anwendungsfälle effektiver beantwortet werden können. Mithilfe von Agents können Analysten Geschäftsbegriffe bestimmten Feldern zuordnen, die besten Felder zum Filtern angeben und benutzerdefinierte Berechnungen definieren.

Auf dieser Seite werden die folgenden Prozesse beschrieben:

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini for Google Cloud Ihre Daten verwendet

Hinweis

Die Verwendung der konversationellen Analyse wird durch eine Kombination aus Zugriff auf Inhalte, Datenzugriff und Funktionszugriff verwaltet. Stellen Sie sich einen Daten-Agenten als eine weitere Art von Looker-Inhalt vor, z. B. ein Dashboard, ein Look oder ein Ordner. Wenn Sie mit KI-Datenagenten interagieren möchten, muss Ihnen eine Looker-Rolle zugewiesen sein, die die erforderlichen Berechtigungen für die Modelle enthält, die den einzelnen Explores zugrunde liegen oder die vom KI-Datenagenten abgefragt werden. In einigen Fällen benötigen Sie auch Zugriff auf den Agenten selbst. Weitere Informationen zu den Berechtigungen und dem Zugriff, die zum Verwalten und Verwenden von Nutzerdaten-Agenten erforderlich sind, finden Sie in der Berechtigungstabelle auf der Dokumentationsseite Konversationelle Analyse in Looker einrichten.

KI-Datenagenten erstellen und bearbeiten

So erstellen Sie einen neuen Daten-Agent:

  1. Rufen Sie die Seite „Unterhaltungen“ auf.
  2. Wählen Sie auf dem Tab Agents die Option + Neuer Agent aus. Oder wählen Sie im linken Bereich sparkAgents verwalten und dann + Neuer Agent aus.

  3. Geben Sie auf der Seite Neuer Agent die folgenden Informationen zu Ihrem Datenagenten an.

    • Agent-Name: Geben Sie einen Namen für den Agent ein. Der Name sollte eindeutig und aussagekräftig sein.
    • Beschreibung des KI‑Agenten: Beschreiben Sie kurz, was dieser KI‑Agent kann und welche Daten er verwendet. Nutzer sehen diese Beschreibung, wenn sie den Agenten auswählen, um eine Unterhaltung zu starten, oder wenn Sie den Agenten für sie freigeben. Achten Sie also darauf, dass die Beschreibung den Zweck des Agenten und seine Nützlichkeit klar erläutert.
    • Daten: So stellen Sie eine Verbindung zu bis zu fünf vorhandenen Looker-Explores her:
      1. Klicken Sie im Feld Daten auf + Explores auswählen.
      2. Klicken Sie im Fenster Explores durchsuchen auf die Explores, die Sie in den Daten-Agent aufnehmen möchten. Diese Explores werden im Fensterbereich Ausgewählte Explores angezeigt.
      3. Wenn Sie das ausgewählte Explore dem Daten-Agent hinzufügen möchten, klicken Sie auf Speichern.

  4. Anweisungen: Geben Sie Kontext an, damit Conversational Analytics weiß, wie mit Ihren Daten interagiert werden soll und wie genaue und relevante Antworten generiert werden können. Beispiele für die Arten von Kontext, die Sie angeben können, finden Sie unter Agent-Anweisungen schreiben.

  5. Optional: Wenn Sie Erweiterte Analysen für alle Unterhaltungen mit Ihrem Agent aktivieren möchten, wählen Sie Erweiterte Analysen aktivieren aus.

  6. Optional können Sie Ihren Agent testen, um die Anweisungen und Einstellungen zu optimieren.

  7. Klicken Sie auf Speichern, um den neuen Daten-Agent zu speichern.

Nachdem Sie den Daten-KI-Agenten gespeichert haben, können Sie ihn für andere Nutzer freigeben und eine Unterhaltung mit ihm starten.

Anweisungen für KI-Agenten schreiben

Wenn Sie einen KI-Datenagenten erstellen, können Sie Freiformanweisungen hinzufügen, die das Kernverhalten des KI-Datenagenten definieren und ihm grundlegenden Kontext liefern, der vor der Verarbeitung eines Nutzer-Prompts berücksichtigt werden muss.

Hier sind einige Beispiele für die Arten von Kontext, die Sie im Feld Anleitung angeben können:

  • Schlüsselfelder: Die wichtigsten Felder für die Analyse
  • Ausgeschlossene Felder: Felder, die der Daten-KI-Agent vermeiden soll
  • Filtern und Gruppieren: Felder, die der KI-Agent zum Filtern und Gruppieren von Daten verwenden soll
  • Golden Queries: Paare aus Fragen in natürlicher Sprache und den entsprechenden Explore-Abfragen
  • Persona: Eine Rolle, Expertise, ein Charakter oder ein Tonfall, die Sie dem Agenten zuweisen

Tipps und Best Practices zum Schreiben von Agent-Anweisungen finden Sie auf der Dokumentationsseite Best Practices für die Konfiguration von Conversational Analytics in Looker.

Looker Golden Query definieren

Wenn Sie jede Looker-Golden-Query für einen bestimmten Explore-Bereich definieren möchten, geben Sie Werte für die beiden folgenden Felder an:

  • natural_language_questions: Die Frage in natürlicher Sprache, die ein Nutzer stellen könnte
  • looker_query: Die Looker-Golden-Query, die der Frage in natürlicher Sprache entspricht

Überlegen Sie sich für das Feld natural_language_questions, welche Fragen ein Nutzer zu diesem Explore stellen könnte, und formulieren Sie diese Fragen in natürlicher Sprache. Sie können in den Wert dieses Felds mehrere Fragen einfügen. Sie können den Wert für das Feld looker_query aus den Abfragemetadaten des Explores abrufen.

Goldene Anfragen unterstützen die folgenden Felder:

  • model (String): Das LookML-Modell, das zum Generieren der Abfrage verwendet wurde. Dies ist ein Pflichtfeld.
  • explore (String): Das Explore, das zum Generieren der Abfrage verwendet wurde. Dies ist ein Pflichtfeld.
  • fields[] (String): Die Felder, die aus dem Explore abgerufen werden sollen, einschließlich Dimensionen und Messwerten. Dieses Feld ist optional.
  • filters[] (String): Die Filter, die auf den Explore angewendet werden sollen. Dieses Feld ist optional.
  • sorts[] (String): Die Sortierung, die auf den Explore angewendet werden soll. Dieses Feld ist optional.
  • limit (String): Das Datenzeilenlimit, das auf das Explore angewendet werden soll. Dieses Feld ist optional.

So rufen Sie die Abfragemetadaten des Explores direkt aus dem Explore ab:

  1. Wählen Sie im Explore das Menü Explore-Aktionen und dann LookML abrufen aus.
  2. Wählen Sie den Tab Dashboard aus.
  3. Kopieren Sie die Abfragedetails aus dem LookML-Code. Das folgende Bild zeigt beispielsweise den LookML-Code für ein Explore namens Order Items (Bestellpositionen):

Kopieren Sie die ausgewählten Metadaten, um sie in Ihrer Looker-Golden Query zu verwenden:

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

KI-Agenten testen

Wenn Sie einen Agent erstellen oder bearbeiten, enthält die Agent-Detailseite den Bereich Agent in der Vorschau ansehen. Sie können die Einstellungen und Anweisungen für den Agent testen, indem Sie eine Unterhaltung mit dem Agent starten.

Sie müssen auf Aktualisieren klicken, damit eine Änderung in der Vorschau angezeigt wird. Wenn der Speicherstatus Not saved lautet, werden alle Änderungen an den Einstellungen nicht in der Vorschau berücksichtigt.

Vorhandenen Daten-Agent bearbeiten

So bearbeiten Sie einen vorhandenen Daten-Agent:

  1. Wählen Sie auf der Seite Unterhaltungen sparkAgents verwalten aus.
  2. Wählen Sie auf der Seite Agents verwalten den Daten-Agent aus, den Sie bearbeiten möchten.
  3. Aktualisieren Sie die Details zum Agenten nach Bedarf. Sie können die Details ändern, die Sie beim Erstellen des Agenten angegeben haben, einschließlich der Felder Agentenname, Agentenbeschreibung, Daten und Anweisungen. Sie können auch den Code-Interpreter für Ihren Agenten aktivieren.
  4. Um die Änderungen zu speichern, klicken Sie auf Aktualisieren.

Daten-KI‑Agenten freigeben

Durch die Freigabe können andere Nutzer mit Ihrem KI-Agenten und seinen Explores chatten. Sie können einen Daten-KI-Agenten für andere Nutzer freigeben, indem Sie dem KI-Agenten Zugriff auf Inhalte gewähren. Nur Nutzer mit den entsprechenden Berechtigungen und Zugriff auf Inhalte können einen Agenten freigeben. Nachdem ein KI‑Agent erstellt wurde, kann es einige Minuten dauern, bis er freigegeben werden kann.

So geben Sie einen Daten-Agent frei:

  1. Wählen Sie auf der Seite Unterhaltungen im linken Bereich sparkAgents verwalten aus.
  2. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten Agent, indem Sie auf das Symbol  Weitere Optionen klicken, und klicken Sie dann auf Teilen.
  3. Nachdem Sie dem Bereich Wer kann auf diesen Agent zugreifen? eine Person oder Gruppen hinzugefügt und die gewünschte Berechtigungsstufe ausgewählt haben, klicken Sie auf Hinzufügen, um sie in die freigegebene Liste aufzunehmen.
  4. Wenn Sie möchten, dass neue Nutzer oder Gruppen eine Benachrichtigungs-E-Mail erhalten, aktivieren Sie das Kästchen Die gerade hinzugefügten Personen per E-Mail benachrichtigen.
  5. Wenn Sie alle Änderungen vorgenommen haben, klicken Sie auf Speichern.

Sie können einen Agent, den Sie gerade erstellt oder bearbeitet haben, auch freigeben, indem Sie auf der Seite mit den Agent-Einstellungen auf  Freigeben klicken und die oben genannten Schritte ausführen.

Zugriff auf einen Daten-Agenten widerrufen

So heben Sie den Zugriff auf einen Agent auf:

  1. Klicken Sie auf der Seite Unterhaltungen im linken Bereich auf sparkKI-Agenten verwalten.
  2. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten Agent, indem Sie auf das Symbol  Weitere Optionen klicken, und klicken Sie dann auf Teilen.
  3. Klicken Sie neben dem Nutzer oder den Gruppen, deren Zugriff entfernt werden soll, auf das X.
  4. Wenn Sie alle Änderungen vorgenommen haben, klicken Sie auf Speichern.

Wenn die entfernten Nutzer eine laufende Unterhaltung haben, können sie noch ein bis zwei Minuten darauf zugreifen, während die Änderungen übernommen werden.

Wenn ein Nutzer versucht, weitere Fragen zu stellen, nachdem der Zugriff auf einen Agent entfernt wurde, wird die Meldung 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. angezeigt.

KI-Datenagenten veröffentlichen

Sie können Ihren KI-Datenagenten in Gemini Enterprise veröffentlichen. So sind der vordefinierte Kontext und die Analysen Ihres KI-Datenagenten für ein breiteres Publikum verfügbar, einschließlich Nutzern, die mit der Looker-Benutzeroberfläche möglicherweise nicht vertraut sind. Gemini Enterprise dient als zentrale Plattform, auf der Nutzer Daten-Agents verwalten können, die in verschiedenen Google Cloud Anwendungen erstellt wurden. So können sie den besten Agenten für ihre Analyseanforderungen finden.

Hinweis

Das Erstellen eines Daten-Agents in Looker und das Bereitstellen für Nutzer in Gemini Enterprise umfasst Aufgaben, die in der Looker-Instanz, auf der Seite „Gemini Enterprise“ in der Google Cloud Console und in der Gemini Enterprise-Instanz ausgeführt werden.

Nutzer mit den folgenden Rollen müssen die Schritte ausführen, die in den zugehörigen Abschnitten beschrieben werden:

  1. Mitbearbeiter von KI-Datenagenten (Looker-Funktion): Agent in Looker veröffentlichen.
  2. Discovery Engine Admin (IAM-Rolle): Zugriff auf den Agenten in der Google Cloud Console gewähren.
  3. Gemini Enterprise-Nutzer (IAM-Rolle); Nutzer des Datenagenten (Looker-Funktion): Mit dem Agenten in der Gemini Enterprise-Instanz chatten.

Bevor Sie einen Agent veröffentlichen können, müssen die folgenden Anforderungen erfüllt sein:

  • Ein Looker-Administrator muss die Einstellung In Gemini Enterprise veröffentlichen auf der Seite Gemini in Looker im Admin-Bereich aktivieren.
  • Ein Looker-Administrator muss Ihnen eine Rolle mit der Berechtigung publish_agent_externally zuweisen. Außerdem müssen Sie einen Daten-Agent bearbeiten können.
  • Dem Looker-Dienstkonto im Google Cloud -Projekt, in dem die Gemini Enterprise-Engine gehostet wird, muss Identity and Access Management-Rolle Discovery Engine Admin zugewiesen werden. Wenn Sie diese Rolle zuweisen, wird dem Konto eine Gemini Enterprise-Lizenz zugewiesen, wenn der erste Data Agent veröffentlicht wird. Wenn keine Gemini Enterprise-Lizenzen verfügbar sind, die dem Looker-Dienstkonto zugewiesen werden können, wird auf der Seite der Gemini Enterprise-Engine in der Google Cloud Console der Fehler „Failed to allocate quota for agent creation.“ (Kontingent für die Agent-Erstellung konnte nicht zugewiesen werden) angezeigt. Ein Nutzer mit der IAM-Rolle Discovery Engine-Administrator muss dann eine neue Gemini Enterprise-Lizenz bereitstellen oder eine vorhandene Lizenz für das Looker-Dienstkonto neu zuweisen.

Daten-Agent in Gemini Enterprise veröffentlichen

Um die in diesem Abschnitt beschriebenen Schritte auszuführen, benötigen Sie eine Looker-Rolle mit der Berechtigung publish_agent_externally sowie die erforderlichen Berechtigungen und den entsprechenden Zugriff auf Inhalte zum Bearbeiten von Data Agents.

So veröffentlichen Sie einen Agent:

  1. Agent bearbeiten
  2. Wählen Sie Veröffentlichungseinstellungen aus, um das Fenster Agent-Veröffentlichungseinstellungen zu öffnen.
  3. Aktivieren Sie im Fenster Einstellungen für die Veröffentlichung von KI-Agenten die Einstellung Gemini Enterprise und wählen Sie Aktualisieren aus. Wenn Sie diese Einstellung aktivieren, wird der KI-Agent in der Gemini Enterprise-Instanz veröffentlicht, die im Bereich Admin auf der Seite Gemini in Looker angezeigt wird.
  4. Nachdem Sie Ihren Agenten veröffentlicht haben, können Sie Freigeben auswählen, um anderen Looker-Nutzern Zugriff auf Ihren Daten-Agenten zu gewähren, oder Unterhaltung starten, um eine neue Unterhaltung mit dem Daten-Agenten zu beginnen.

Nutzern Zugriff auf den KI-Agenten in Gemini Enterprise gewähren

Für die Schritte in diesem Abschnitt benötigen Sie Identity and Access Management-Rolle Discovery Engine Admin für das Google Cloud -Projekt, das die Gemini Enterprise-Engine enthält.

Um mit einem Agenten in Gemini Enterprise chatten zu können, muss ein Nutzer Zugriff auf die Gemini Enterprise-Instanz und auf den jeweiligen Agenten haben.

Damit ein Nutzer Zugriff auf die Gemini Enterprise-Instanz erhält, muss ein Discovery Engine-Administrator dem Nutzer die IAM-Rolle Gemini Enterprise User für das Google Cloud Projekt zuweisen, das die Gemini Enterprise-Engine enthält.

Damit ein Nutzer Zugriff auf einen einzelnen Agenten erhält, muss der Discovery Engine-Administrator die folgenden Schritte in der Google Cloud Console ausführen:

  1. Rufen Sie das Google Cloud Projekt auf, das die Gemini Enterprise-Engine enthält.
  2. Öffnen Sie die Produktseite für Gemini Enterprise.
  3. Wählen Sie in der Hauptnavigation die Seite Apps und dann den Namen der Gemini Enterprise-Instanz aus.
  4. Wählen Sie in der Hauptnavigation KI-Agenten aus.
  5. Wählen Sie den Agent aus, dem Sie Zugriff gewähren möchten.
  6. Wählen Sie den Tab Nutzerberechtigungen aus.
  7. Wählen Sie Nutzer hinzufügen aus.
  8. Fügen Sie im Fenster Nutzerberechtigungsrollen zum Agenten hinzufügen jeden Nutzer hinzu und weisen Sie ihm die Rolle Agent User (Agent-Nutzer) zu.

Mit dem Agenten in Gemini Enterprise chatten

Für die Schritte in diesem Abschnitt benötigen Sie die IAM-Rolle Gemini Enterprise-Nutzer für das Google Cloud Projekt, das die Gemini Enterprise-Engine enthält. Außerdem müssen Sie über die entsprechenden Berechtigungen und den Zugriff auf Inhalte verfügen, um mit dem Agent in der Looker-Instanz zu chatten.

So chatten Sie mit einem Daten-Agenten in einer Gemini Enterprise-Instanz:

  1. Öffnen Sie Ihre Gemini Enterprise-Instanz.
  2. Wählen Sie in der Hauptnavigation Agents aus.
  3. Wählen Sie auf der Seite Agents den Agent aus, mit dem Sie chatten möchten. Wenn Sie einen KI-Agenten auswählen, wird ein Unterhaltungsfenster geöffnet, in dem Sie Fragen zu Ihren Daten stellen können.

Wenn Sie zum ersten Mal mit einem Agenten chatten, müssen Sie dem Agenten Zugriff auf Ihre Looker-Identität gewähren.

KI-Datenagenten löschen

So löschen Sie einen Daten-Agent:

1.Klicken Sie auf der Seite Unterhaltungen im linken Bereich auf sparkKI-Agenten verwalten. 1. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten KI-Agent, indem Sie auf das Symbol  Weitere Optionen klicken, und klicken Sie dann auf Löschen. 1. Klicken Sie im Fenster Agent löschen? auf In den Papierkorb verschieben, um den Daten-Agenten zu löschen.

Agents, die in den Papierkorb verschoben werden, werden nach 30 Tagen endgültig gelöscht. Sie können einen Daten-Agenten manuell endgültig löschen oder einen Daten-Agenten aus dem Papierkorb wiederherstellen, bevor er endgültig gelöscht wird. Wenn Sie nichts unternehmen, wird der Agent nach 30 Tagen automatisch endgültig gelöscht.

KI-Datenagenten endgültig löschen

So löschen Sie einen Daten-Agenten endgültig:

  1. Rufen Sie die Seite „Unterhaltungen“ auf.
  2. Maximieren Sie im linken Navigationsbereich den Abschnitt Papierkorb.
  3. Wenn Sie das Menü für den ausgewählten KI-Agent öffnen möchten, wählen Sie das Symbol  aus und klicken Sie dann auf Endgültig löschen.
  4. Klicken Sie im Fenster Are you sure? (Sind Sie sicher?) auf Delete forever (Endgültig löschen).

Daten-Agent aus dem Papierkorb wiederherstellen

So stellen Sie einen Daten-Agent aus dem Papierkorb wieder her:

  1. Rufen Sie die Seite Unterhaltungen auf.
  2. Maximieren Sie im linken Navigationsbereich den Abschnitt Papierkorb.
  3. Wenn Sie das Menü für den ausgewählten Agent öffnen möchten, wählen Sie das entsprechende -Symbol aus und klicken Sie dann auf Wiederherstellen.