Code-Interpreter aktivieren und verwenden

Der Code-Interpreter in der konversationellen Analyse übersetzt Ihre Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code und führt diesen Code aus, um erweiterte Analysen und Visualisierungen zu erstellen. Der Code-Interpreter ist für KI-Datenagenten für konversationelle Analysen in Instanzen von Looker (Original) und Looker (Google Cloud Core) verfügbar.

Im Gegensatz zu BI-Lösungen, die auf Standard-SQL basieren, unterstützt der Code-Interpreter eine Vielzahl von Datenanalysen – von einfachen Berechnungen und Diagrammen bis hin zu komplexeren Aufgaben wie der Zeitreihenprognose. Der Code-Interpreter verbessert die konversationelle Analyse, indem er Nutzern die Möglichkeit gibt, diese Arten von erweiterten Analysen durchzuführen, für die sonst in der Regel spezielle Kenntnisse in erweiterter Programmierung oder statistischen Methoden erforderlich wären.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie den Code-Interpreter für eine Looker-Instanz aktivieren und wie Sie den Code-Interpreter mit einem KI-Datenagenten für konversationelle Analysen verwenden.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini forIhre Daten verwendet. Google Cloud

Hinweis

Wenn Sie den Code-Interpreter verwenden möchten, müssen Sie die Anforderungen für die Verwendung der konversationellen Analyse in Looker erfüllen, einschließlich der Berechtigungen zum Erstellen und Verwenden von KI-Datenagenten:

  • Wenn Sie den Code-Interpreter mit einem KI-Datenagenten für konversationelle Analysen in einer Instanz von Looker (Original) verwenden möchten, muss Ihre Instanz Looker 25.18 oder höher verwenden.

Code-Interpreter aktivieren

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie den Code-Interpreter auf den folgenden Plattformen aktivieren:

Code-Interpreter in Looker (Original) aktivieren

In der Instanz von Looker (Original) muss ein Looker-Administrator die folgenden Schritte ausführen, um den Code-Interpreter zu aktivieren und ihn für Nutzer der konversationellen Analyse verfügbar zu machen:

  1. Rufen Sie im Bereich Admin den Abschnitt Plattform auf und wählen Sie die Seite Gemini in Looker aus.
  2. Aktivieren Sie unter Gemini in Looker die Einstellung Gemini in Looker aktivieren.
  3. Wählen Sie Trusted Tester-Funktionen aktivieren aus. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, können Nutzer auf die Trusted Tester-Funktionen von Gemini in Looker zugreifen. Diese Einstellung muss aktiviert sein, damit Nutzer mit der konversationellen Analyse auf den Code-Interpreter zugreifen können.
  4. Optional können Sie Trusted Tester-Datennutzung aktivieren auswählen. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, stimmen Sie zu, dass Ihre Daten von Google gemäß den Nutzungsbedingungen für das Google Cloud Trusted Tester-Programm von Gemini verwendet werden. Diese Einstellung kann nur aktiviert werden, wenn die Einstellung Trusted Tester-Funktionen aktivieren aktiviert ist. Diese Einstellung wird automatisch aktiviert, wenn die Einstellung Trusted Tester-Funktionen aktivieren aktiviert ist.
  5. Wählen Sie Code-Interpreter aktivieren aus. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, können Nutzer auf den Code-Interpreter in KI-Datenagenten für konversationelle Analysen zugreifen. Diese Einstellung kann nur aktiviert werden, wenn auch die Einstellung Trusted Tester-Funktionen aktivieren aktiviert ist.

Die Einstellung Code-Interpreter aktivieren war standardmäßig für Instanzen von Looker (Original) aktiviert, die die folgenden Kriterien erfüllten:

  • Ein Looker-Administrator hat die Einstellungen Gemini in Looker aktivieren und Trusted Tester-Funktionen aktivieren in Ihrer Instanz von Looker (Original) aktiviert, bevor Sie Ihre Instanz auf Looker 25.8 aktualisiert haben.
  • Ein Looker-Administrator hat Ihre Instanz am ersten Tag der Release-Bereitstellungen auf Looker 25.8 aktualisiert.

Code-Interpreter in Looker (Google Cloud Core) aktivieren

In der Instanz von Looker (Google Cloud Core) muss ein Looker-Administrator die folgenden Schritte ausführen, um den Code-Interpreter zu aktivieren und ihn für Nutzer der konversationellen Analyse verfügbar zu machen:

  1. Rufen Sie den Bereich Admin > Abschnitt Plattform > Seite Gemini in Looker auf.
  2. Aktivieren Sie Code-Interpreter.

Der Code-Interpreter ist standardmäßig deaktiviert, auch wenn Gemini in Looker in den Einstellungen der Instanz von Looker (Google Cloud Core) in der Google Cloud Console aktiviert ist.

Ein Looker-Administrator muss Nutzern die Berechtigung gemini_in_looker gewähren, bevor sie den Code-Interpreter verwenden können.

Code-Interpreter mit einem KI-Datenagenten für konversationelle Analysen verwenden

Wenn der Code-Interpreter für einen bestimmten KI-Datenagenten aktiviert ist, sind erweiterte Analysefunktionen für alle Unterhaltungen mit diesem Agenten verfügbar.

Sie können den Code-Interpreter für einen KI-Datenagenten aktivieren, wenn Sie ihn erstellen oder bearbeiten. Aktivieren Sie den Code-Interpreter, indem Sie die Option Erweiterte Analysen aktivieren aktivieren.

Bekannte Einschränkungen

  • Der Code-Interpreter verwendet Python, um Probleme zu lösen. Da Python flexibler als strukturierte Abfragesprachen ist, können die Antworten des Code-Interpreters variabler sein als die Antworten der konversationellen Analyse.
  • Bei Looker-Daten kann die konversationelle Analyse maximal 5.000 Zeilen pro Abfrage zurückgeben.
  • Der Code-Interpreter unterstützt nur diese Python-Bibliotheken.
  • Die folgenden Visualisierungsdiagrammtypen werden in den Antworten des Code-Interpreters nicht unterstützt:
    • Maps

Dieses Feature befindet sich in der Pre-GA-Phase. Wenn Sie Unterstützung bei Fehlern oder unerwarteten Ergebnissen benötigen, Feedback geben oder Unterstützung für zusätzliche Python-Bibliotheken anfordern möchten, senden Sie eine E-Mail an conversational-analytics-feedback@google.com.

Informationen zu weiteren Einschränkungen finden Sie in der Dokumentation zu bekannten Einschränkungen in der konversationellen Analyse.

Unterstützte Python-Bibliotheken

Unterstützte Python-Bibliotheken anzeigen

Der Code-Interpreter unterstützt die folgenden Python-Bibliotheken:

  • altair
  • attrs
  • chess
  • contourpy
  • cycler
  • entrypoints
  • fonttools
  • fpdf
  • geopandas
  • imageio
  • jinja2
  • joblib
  • jsonschema
  • jsonschema-specifications
  • kiwisolver
  • lxml
  • markupsafe
  • matplotlib
  • mpmath
  • numexpr
  • numpy
  • opencv-python
  • openpyxl
  • packaging
  • pandas
  • patsy
  • pdfminer-six
  • pillow
  • plotly
  • protobuf
  • pylatex
  • pyparsing
  • PyPDF2
  • python-dateutil
  • python-docx
  • python-pptx
  • pytz
  • referencing
  • reportlab
  • rpds-py
  • scikit-image
  • scikit-learn
  • scipy
  • seaborn
  • six
  • statsmodels
  • striprtf
  • sympy
  • tabulate
  • tensorflow
  • threadpoolctl
  • toolz
  • torch
  • tzdata
  • xlrd

Vorgeschlagene Fragen

Wenn Sie den Code-Interpreter aktivieren, können KI-Datenagenten für konversationelle Analysen dank der erweiterten Analysefunktionen von Python zusätzlich zu den standardmäßig unterstützten Fragetypen eine größere Bandbreite an Fragen beantworten. Beispiel:

  • Können Sie anhand meiner Daten die wichtigsten Faktoren für den Umsatz erklären?
  • Wie hoch ist der Customer Lifetime Value für jedes meiner Kundensegmente, wenn man die durchschnittliche Kaufhäufigkeit und den durchschnittlichen Bestellwert berücksichtigt?
  • Wie sieht der Umsatz in diesem Jahr im Vergleich zum Umsatz im letzten Jahr aus?
  • Identifizieren Sie Ausreißer in meinen Umsatzdaten, um Produkte oder Regionen zu ermitteln, die besonders gut oder besonders schlecht abschneiden.
  • Führen Sie eine Kohortenanalyse durch, um die Kundenbindung zu analysieren.
  • Sind meine Produkte mit der höchsten Gewinnspanne auch die beliebtesten Produkte? Geben Sie anhand dieser Antwort einen Vorschlag zur Optimierung meines Produktmix.
  • Wie hoch ist die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) für den Umsatz nach Produktkategorie für die letzten drei Jahre?
  • Zeigen Sie die CAGR als Balkendiagramm mit der Produktkategorie auf der x-Achse und der CAGR auf der y-Achse.