Uso
agent: agent_name { advanced_analytics: yes | no description: "string" instructions: "string" is_dashboard_agent: yes | no show_debuginfo: yes | no show_thinking: yes | no }
|
Hierarquia
Arquivo modelo ou arquivo LookML
agent |
Valor padrão
Nenhum
Aceita
|
Definição
O parâmetro agent declara um agente de dados no LookML. Com os agentes de dashboard,
os desenvolvedores podem definir instruções personalizadas, comportamento analítico e
preferências de exibição no LookML com controle de versão e associar o agente aos
dashboards do LookML usando os
default_dashboard_agent
ou dashboard_agents
parâmetros.
Para informações detalhadas sobre como configurar e usar agentes de dashboard do LookML, consulte a página de documentação Criar e gerenciar agentes de dados de dashboard do LookML.
Subparâmetros
As definições de agentes de dashboard aceitam os seguintes subparâmetros:
advanced_analytics
O subparâmetro advanced_analytics controla se o agente pode usar
Advanced Analytics
para gerar e executar código Python para cálculos complexos e visualizações personalizadas.
Aceita yes ou no. O valor padrão é no.
description
O subparâmetro description fornece uma descrição de texto opcional da finalidade do agente.
agent: sales_agent {
description: "Executive sales overview dashboard agent"
is_dashboard_agent: yes
}
instructions
O subparâmetro instructions aceita uma string de formato livre que fornece ao agente contexto comercial, campos preferidos, regras de filtragem ou tom de voz ao processar perguntas conversacionais.
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue and filter by current quarter by default."
is_dashboard_agent: yes
}
É possível fazer referência a constantes do LookML
em instructions usando a sintaxe @{<var>CONSTANT_NAME</var>}:
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue. @{FISCAL_YEAR_RULE}"
is_dashboard_agent: yes
}
Se omitido, o agente vai operar sem contexto de instrução personalizada.
is_dashboard_agent
O subparâmetro is_dashboard_agent especifica se o agente está configurado como um agente de dashboard.
Aceita yes ou no. Para usar o agente com um dashboard do LookML, defina esse parâmetro como yes.
show_debuginfo
O subparâmetro show_debuginfo determina se o agente mostra registros de execução e informações de diagnóstico nas respostas da conversa.
Aceita yes ou no. O valor padrão é no.
show_thinking
O subparâmetro show_thinking determina se o agente mostra as etapas de raciocínio e o planejamento de consultas intermediárias nas respostas da conversa.
Aceita yes ou no. O valor padrão é no.
Exemplos
Definir um agente de dashboard do LookML
O exemplo a seguir define um agente de dashboard do LookML com instruções personalizadas, o Advanced Analytics ativado e a visibilidade de raciocínio ativada:
agent: customer_insights_agent {
instructions: "Address the user politely. Prioritize active subscriber metrics and churn analysis."
description: "Dashboard agent for Customer Insights dashboard."
is_dashboard_agent: yes
advanced_analytics: yes
show_thinking: yes
show_debuginfo: no
}
Para usar esse agente em um dashboard do LookML, mapeie-o no arquivo .dashboard.lookml:
- dashboard: customer_insights
title: "Customer Insights"
layout: newspaper
enable_dashboard_agent: true
default_dashboard_agent: customer_insights_agent
dashboard_agents: [customer_insights_agent]
elements:
- name: active_subscribers
type: single_value
model: subscriptions
explore: customers
measures: [customers.count]