Utilizzo
agent: agent_name { advanced_analytics: yes | no description: "string" instructions: "string" is_dashboard_agent: yes | no show_debuginfo: yes | no show_thinking: yes | no }
|
Gerarchia
File del modello o file LookML
agent |
Valore predefinito
Nessuno
Accetta
|
Definizione
Il parametro agent definisce un agente dati per una dashboard LookML. Gli sviluppatori possono utilizzare questo parametro e i relativi parametri secondari per definire istruzioni personalizzate per l'agente, il comportamento analitico e le preferenze di visualizzazione in LookML con controllo della versione per un singolo agente associato a una singola dashboard LookML.
Gli sviluppatori possono associare un agente dashboard a una singola dashboard LookML utilizzando il parametro default_dashboard_agent.
Gli agenti dei dati per le dashboard definite dall'utente o per le esplorazioni non possono essere definiti in LookML.
Per informazioni dettagliate sulla configurazione e sull'utilizzo degli agenti della dashboard LookML, consulta la pagina della documentazione Creare e gestire agenti di dati per le dashboard LookML.
Sottoparametri
Le definizioni degli agenti della dashboard supportano i seguenti parametri secondari:
advanced_analytics
Il sottoparametro advanced_analytics controlla se l'agente può utilizzare
Advanced Analytics
per generare ed eseguire codice Python per calcoli complessi e visualizzazioni personalizzate.
Accetta yes o no. Il valore predefinito è no.
description
Il sottoparametro description fornisce una descrizione testuale facoltativa dello scopo dell'agente.
agent: sales_agent {
description: "Executive sales overview dashboard agent"
is_dashboard_agent: yes
}
instructions
Il sottoparametro instructions accetta una stringa in formato libero che fornisce all'agente il contesto aziendale, i campi preferiti, le regole di filtraggio o il tono di voce durante l'elaborazione delle domande conversazionali.
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue and filter by current quarter by default."
is_dashboard_agent: yes
}
Puoi fare riferimento alle costanti LookML
all'interno di instructions utilizzando la sintassi @{<var>CONSTANT_NAME</var>}:
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue. @{FISCAL_YEAR_RULE}"
is_dashboard_agent: yes
}
Se omesso, l'agente opera senza un contesto di istruzioni personalizzate.
is_dashboard_agent
Il sottoparametro is_dashboard_agent specifica se l'agente è configurato
come agente della dashboard.
Accetta yes o no. Per utilizzare l'agente con una dashboard LookML, imposta questo parametro su yes.
show_debuginfo
Il sottoparametro show_debuginfo determina se l'agente mostra
i log di esecuzione e le informazioni diagnostiche nelle risposte della conversazione.
Accetta yes o no. Il valore predefinito è no.
show_thinking
Il sottoparametro show_thinking determina se l'agente mostra i passaggi di ragionamento e la pianificazione delle query intermedie nelle risposte della conversazione.
Accetta yes o no. Il valore predefinito è no.
Esempi
Definizione di un agente della dashboard LookML
L'esempio seguente definisce un agente della dashboard LookML con istruzioni personalizzate, Advanced Analytics abilitato e la visibilità del pensiero attivata:
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
}
Per utilizzare questo agente in una dashboard LookML, mappalo nel file .dashboard.lookml:
- dashboard: customer_insights
title: "Customer Insights"
layout: newspaper
enabled_dashboard_agents: true
default_dashboard_agent: customer_insights_agent
elements:
- name: active_subscribers
type: single_value
model: subscriptions
explore: customers
measures: [customers.count]