Code-Interpreter aktivieren und verwenden

Der Code Interpreter in Conversational Analytics 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 Conversational Analytics-Daten-Agents sowohl in Looker (Original)- als auch in Looker (Google Cloud Core)-Instanzen 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 Zeitreihenvorhersage. Code Interpreter erweitert die konversationelle Analyse, da Nutzer damit diese Art von erweiterten Analysen durchführen können. Andernfalls wären dafür in der Regel spezielle Kenntnisse in Bezug auf erweitertes Programmieren oder statistische Methoden erforderlich.

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

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini for Google Cloud Ihre Daten verwendet

Hinweise

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 Daten-Agent für die konversationelle Analyse in einer Looker-Instanz (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 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 Conversational Analytics auf den Code-Interpreter zugreifen können.
  4. Optional: Wählen Sie Trusted Tester-Datennutzung aktivieren aus. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, stimmen Sie zu, dass Ihre Daten von Google gemäß den Nutzungsbedingungen für das Trusted Tester-Programm von Gemini für Google Cloud 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 Conversational Analytics-Daten-Agents 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 Looker (Original)-Instanzen aktiviert, die die folgenden Kriterien erfüllten:

  • Ein Looker-Administrator hat die Einstellungen Gemini in Looker aktivieren und Trusted Tester-Funktionen aktivieren in Ihrer Looker (Original)-Instanz 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 Looker (Google Cloud Core)-Instanz muss ein Looker-Administrator die folgenden Schritte ausführen, um den Code Interpreter zu aktivieren und für Nutzer von Conversational Analytics 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 Looker (Google Cloud Core)-Instanz in der Google Cloud Console aktiviert ist.

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

Code-Interpreter mit einem KI-Datenagenten für Conversational Analytics verwenden

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

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

Bekannte Einschränkungen

  • Code Interpreter verwendet Python, um Probleme zu lösen. Da Python flexibler als strukturierte Abfragesprachen ist, können die Antworten von Code Interpreter stärker variieren als die Antworten der Conversational Analytics-Kernfunktion.
  • Bei Looker-Daten kann Conversational Analytics maximal 5.000 Zeilen pro Abfrage zurückgeben.
  • Code Interpreter unterstützt diese Python-Bibliotheken. Wenn Sie Unterstützung für zusätzliche Python-Bibliotheken anfordern möchten, senden Sie eine E-Mail an conversational-analytics-feedback@google.com.
  • Die folgenden Visualisierungsdiagrammtypen werden in Code Interpreter-Antworten nicht unterstützt:
    • Maps

Informationen zu weiteren Einschränkungen finden Sie in der Dokumentation zu bekannten Einschränkungen in Conversational Analytics.

Unterstützte Python-Bibliotheken

Unterstützte Python-Bibliotheken anzeigen

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 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 Umsatzfaktoren erläutern?
  • Wie hoch ist der Lifetime-Wert für die einzelnen Kundensegmente unter Berücksichtigung der durchschnittlichen Kaufhäufigkeit und des durchschnittlichen Bestellwerts?
  • Wie haben sich die Verkäufe in diesem Jahr im Vergleich zum letzten Jahr entwickelt?
  • Ausreißer in meinen Verkaufsdaten identifizieren, 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? Gib mir anhand dieser Antwort einen Vorschlag, wie ich meinen Produktmix optimieren kann.
  • Wie hoch ist die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) für den Umsatz nach Produktkategorie für die letzten drei Jahre?
  • Stelle die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate als Balkendiagramm dar, wobei die Produktkategorie auf der x-Achse und die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate auf der y-Achse zu sehen ist.