Nutzung
agent: agent_name { advanced_analytics: yes | no description: "string" instructions: "string" is_dashboard_agent: yes | no show_debuginfo: yes | no show_thinking: yes | no }
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Hierarchie
Modelldatei oder LookML-Datei
agent |
Standardwert
Keine
Akzeptiert
|
Definition
Der Parameter agent definiert einen KI-Datenagenten für ein LookML-Dashboard. Entwickler können diesen Parameter und seine Unterparameter verwenden, um benutzerdefinierte Agent-Anweisungen, analytisches Verhalten und Anzeigeeinstellungen in versionskontrolliertem LookML für einen einzelnen Agenten zu definieren, der mit einem einzelnen LookML-Dashboard verknüpft ist.
Entwickler können einen Dashboard-Agenten mit dem Parameter default_dashboard_agent mit einem einzelnen LookML-Dashboard verknüpfen.
Daten-Agenten für benutzerdefinierte Dashboards oder Explores können nicht in LookML definiert werden.
Ausführliche Informationen zum Konfigurieren und Verwenden von LookML-Dashboard-Agenten finden Sie auf der Dokumentationsseite KI-Datenagenten für LookML-Dashboards erstellen und verwalten.
Unterparameter
Dashboard-Agent-Definitionen unterstützen die folgenden Unterparameter:
advanced_analytics
Der Unterparameter advanced_analytics steuert, ob der Agent Advanced Analytics verwenden kann, um Python-Code für komplexe Berechnungen und benutzerdefinierte Visualisierungen zu generieren und auszuführen.
Akzeptiert yes oder no. Der Standardwert ist no.
description
Der Unterparameter description enthält eine optionale Textbeschreibung des Zwecks des KI-Agenten.
agent: sales_agent {
description: "Executive sales overview dashboard agent"
is_dashboard_agent: yes
}
instructions
Der Unterparameter instructions akzeptiert einen String im freien Format, der dem Agenten Geschäftskontext, bevorzugte Felder, Filterregeln oder den Tonfall bei der Verarbeitung von Fragen in natürlicher Sprache liefert.
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue and filter by current quarter by default."
is_dashboard_agent: yes
}
Sie können LookML-Konstanten in instructions mit der Syntax @{<var>CONSTANT_NAME</var>} referenzieren:
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue. @{FISCAL_YEAR_RULE}"
is_dashboard_agent: yes
}
Wenn das Feld weggelassen wird, arbeitet der KI-Agent ohne benutzerdefinierten Kontext.
is_dashboard_agent
Der Unterparameter is_dashboard_agent gibt an, ob der Agent als Dashboard-Agent konfiguriert ist.
Akzeptiert yes oder no. Wenn Sie den KI-Agenten mit einem LookML-Dashboard verwenden möchten, setzen Sie diesen Parameter auf yes.
show_debuginfo
Der Unterparameter show_debuginfo bestimmt, ob der Agent Ausführungslogs und Diagnoseinformationen in Unterhaltungsantworten anzeigt.
Akzeptiert yes oder no. Der Standardwert ist no.
show_thinking
Der Unterparameter show_thinking bestimmt, ob der Agent seine Argumentationsschritte und die Zwischenplanung von Abfragen in Konversationsantworten anzeigt.
Akzeptiert yes oder no. Der Standardwert ist no.
Beispiele
LookML-Dashboard-Agenten definieren
Im folgenden Beispiel wird ein LookML-Dashboard-Agent mit benutzerdefinierten Anweisungen, aktivierter erweiterter Analyse und aktivierter Sichtbarkeit des Denkprozesses definiert:
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
}
Wenn Sie diesen KI-Agenten in einem LookML-Dashboard verwenden möchten, ordnen Sie ihn in der Datei .dashboard.lookml zu:
- 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]