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 }
|
Jerarquía
Archivo de modelo o archivo de LookML
agent |
Valor predeterminado
Ninguno
Acepta
|
Definición
El parámetro agent define un agente de datos para un panel de LookML. Los desarrolladores pueden usar este parámetro y sus subparámetros para definir instrucciones personalizadas del agente, el comportamiento analítico y las preferencias de visualización en LookML con control de versiones para un solo agente asociado con un solo panel de LookML.
Los desarrolladores pueden asociar un agente de panel con un solo panel de LookML usando el parámetro default_dashboard_agent.
Los agentes de datos para paneles definidos por el usuario o para exploraciones no se pueden definir en LookML.
Para obtener información detallada sobre cómo configurar y usar agentes de paneles de LookML, consulta la página de documentación Crea y administra agentes de datos para paneles de LookML.
Subparámetros
Las definiciones de agentes de panel admiten los siguientes subparámetros:
advanced_analytics
El subparámetro advanced_analytics controla si el agente puede usar
Estadísticas avanzadas
para generar y ejecutar código de Python para cálculos complejos y visualizaciones
personalizadas.
Se acepta yes o no. El valor predeterminado es no.
description
El subparámetro description proporciona una descripción de texto opcional del
propósito del agente.
agent: sales_agent {
description: "Executive sales overview dashboard agent"
is_dashboard_agent: yes
}
instructions
El subparámetro instructions acepta una cadena de formato libre que proporciona al
agente contexto empresarial, campos preferidos, reglas de filtrado o tono de
voz cuando procesa preguntas conversacionales.
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue and filter by current quarter by default."
is_dashboard_agent: yes
}
Puedes hacer referencia a las constantes de LookML
en instructions con la sintaxis @{<var>CONSTANT_NAME</var>}:
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue. @{FISCAL_YEAR_RULE}"
is_dashboard_agent: yes
}
Si se omite, el agente opera sin contexto de instrucciones personalizadas.
is_dashboard_agent
El subparámetro is_dashboard_agent especifica si el agente está configurado
como un agente de panel.
Se acepta yes o no. Para usar el agente con un panel de LookML, establece este
parámetro en yes.
show_debuginfo
El subparámetro show_debuginfo determina si el agente muestra
registros de ejecución y datos de diagnóstico en las respuestas de la conversación.
Se acepta yes o no. El valor predeterminado es no.
show_thinking
El subparámetro show_thinking determina si el agente muestra sus
pasos de razonamiento y la planificación de consultas intermedias en las respuestas de la conversación.
Se acepta yes o no. El valor predeterminado es no.
Ejemplos
Cómo definir un agente de panel de LookML
En el siguiente ejemplo, se define un agente de panel de LookML con instrucciones personalizadas, Análisis avanzado habilitado y visibilidad de pensamiento activada:
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 este agente en un panel de LookML, asígnalo en el archivo .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]