Interroger un tableau de bord avec un agent de tableau de bord

Conversational Analytics, optimisé par Gemini pour Google Cloud, vous permet d'examiner vos données en posant des questions en langage naturel dans une interface de chat intuitive. Lorsque vous utilisez Conversational Analytics avec un tableau de bord défini par l'utilisateur ou un tableau de bord LookML, Conversational Analytics crée pour vous un agent de données connecté au tableau de bord. Lorsque vous discutez avec l'agent du tableau de bord, il interroge votre tableau de bord et toutes ses tuiles associées à des requêtes. Vous pouvez personnaliser les agents de tableau de bord définis par l'utilisateur avec du contexte et des instructions spécifiques aux données de votre tableau de bord.

Cette page explique comment utiliser Conversational Analytics pour interagir avec les données du tableau de bord. Il aborde les sujets suivants :

Avant de commencer

Avant de pouvoir utiliser Conversational Analytics pour interagir avec les données de votre tableau de bord, assurez-vous que la configuration et les exigences de votre instance Looker ont été respectées et que vous disposez des autorisations appropriées pour effectuer les tâches décrites sur cette page.

Démarrer une conversation depuis un tableau de bord Looker

Pour démarrer une conversation avec un agent de tableau de bord à partir d'un tableau de bord défini par un utilisateur ou d'un tableau de bord LookML, sélectionnez spark Discuter avec ce tableau de bord.

Une fois que vous avez créé une conversation, vous pouvez poser des questions sur les données dans le champ Poser une question  de la conversation. Pour accéder à vos conversations récentes avec l'agent du tableau de bord, sélectionnez more_vert Menu > Conversations récentes.

En plus de poser des questions à votre agent de tableau de bord sur les données du tableau de bord ou sur ses tuiles associées aux requêtes, vous pouvez personnaliser la configuration des agents de tableau de bord définis par l'utilisateur en ajoutant du contexte et des instructions.

Métadonnées de conversation

Le volet Discuter avec ce tableau de bord permet d'effectuer les tâches suivantes pour chaque type de tableau de bord :

Tableau de bord défini par l'utilisateur

  • Pour poser une question sur les données du tableau de bord, saisissez-la dans le champ Poser une question.
  • Pour modifier les informations sur l'agent de tableau de bord, sélectionnez tune Gérer l'agent. Dans l'onglet Éditeur, vous pouvez saisir des instructions pour l'agent. Sélectionnez Mettre à jour pour enregistrer les modifications apportées à l'agent du tableau de bord. Utilisez l'onglet Aperçu pour prévisualiser les modifications apportées à l'agent du tableau de bord.
  • Pour développer le panneau de conversation de l'agent du tableau de bord, sélectionnez open_in_full Afficher en plein écran.
  • Pour accéder à vos conversations récentes avec l'agent du tableau de bord, sélectionnez more_vert Menu > Conversations récentes.
  • Par défaut, les conversations sont nommées en fonction de votre question initiale. Pour renommer une conversation, sélectionnez-la dans l'option de menu Conversations récentes, puis sélectionnez more_vert > Modifier Renommer.
  • Pour supprimer une conversation avec un agent de données, sélectionnez more_vert Menu > delete Corbeille.

tableau de bord LookML

  • Pour poser une question sur les données du tableau de bord, saisissez-la dans le champ Poser une question.
  • Pour développer le panneau de conversation de l'agent du tableau de bord, sélectionnez open_in_full Afficher en plein écran.
  • Pour accéder à vos conversations récentes avec l'agent du tableau de bord, sélectionnez more_vert Menu > Conversations récentes.
  • Par défaut, une conversation est nommée en fonction de votre question initiale. Pour renommer une conversation, sélectionnez-la dans l'option de menu Conversations récentes, puis sélectionnez more_vert > Modifier Renommer.
  • Pour supprimer une conversation avec un agent de données, sélectionnez more_vert Menu > delete Corbeille.

Modifier votre agent de tableau de bord

Pour modifier les informations sur l'agent de tableau de bord, sélectionnez tune Gérer l'agent. Dans l'onglet Éditeur, vous pouvez saisir des instructions pour l'agent. Les instructions fournissent du contexte pour aider Conversational Analytics à comprendre comment interagir avec vos données et à fournir des réponses précises et pertinentes. Sélectionnez Mettre à jour pour enregistrer les modifications apportées à l'agent du tableau de bord. Utilisez l'onglet Aperçu pour prévisualiser les modifications apportées à l'agent du tableau de bord.

Rédiger des instructions pour l'agent

Vous pouvez ajouter des instructions à forme libre qui définissent le comportement de base de votre agent de données et lui fournissent un contexte fondamental à prendre en compte avant de traiter une requête utilisateur.

Voici quelques exemples de types de contexte que vous pouvez fournir dans le champ Instructions :

  • Champs clés : champs les plus importants pour l'analyse
  • Champs exclus : champs que l'agent de données doit éviter
  • Filtrage et regroupement : champs que l'agent doit utiliser pour filtrer et regrouper les données
  • Requêtes de référence : paires de questions en langage naturel et de requêtes Explore correspondantes
  • Persona : rôle, expertise, personnage ou ton que vous attribuez à l'agent

Pour obtenir des conseils et connaître les bonnes pratiques concernant la rédaction d'instructions pour les agents, consultez la page de documentation Bonnes pratiques pour configurer Conversational Analytics dans Looker.

Définir une requête de référence Looker

Pour définir chaque requête en or Looker pour une question donnée, indiquez des valeurs pour les deux champs suivants :

  • natural_language_questions : question en langage naturel qu'un utilisateur peut poser
  • looker_query : requête de référence Looker correspondant à la question en langage naturel

Pour le champ natural_language_questions, réfléchissez aux questions qu'un utilisateur pourrait poser sur cette exploration et rédigez-les en langage naturel. Vous pouvez inclure plusieurs questions dans la valeur de ce champ. Vous pouvez obtenir la valeur du champ looker_query à partir des métadonnées de la requête Explorer.

Les requêtes en or acceptent les champs suivants :

  • model (chaîne) : modèle LookML utilisé pour générer la requête. Ce champ est obligatoire.
  • explore (chaîne) : exploration utilisée pour générer la requête. Ce champ est obligatoire.
  • fields[] (chaîne) : champs à récupérer à partir de l'exploration, y compris les dimensions et les mesures. Ce champ est facultatif.
  • filters[] (chaîne) : filtres à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • sorts[] (chaîne) : tri à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • limit (chaîne) : limite de lignes de données à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.

Poser des questions sur les données Looker

Lorsque vous commencez une conversation, Conversational Analytics vous suggère des questions à poser. Les questions ne doivent pas être dans un format spécifique ni utiliser une syntaxe particulière. Toutefois, ils doivent être liés à l'exploration que vous avez sélectionnée.

Saisissez votre question en langage naturel dans le champ Poser une question. Sélectionnez un mode de question, puis cliquez sur Envoyer. Une fois votre requête envoyée, vous pouvez annuler la réponse de Conversational Analytics en cliquant sur  Arrêter la réponse. Conversational Analytics arrête d'exécuter la requête et affiche le message suivant : The query was cancelled.

Pour en savoir plus sur les types de questions que vous pouvez poser, consultez Limites concernant les questions.

Sélectionner un mode de question

Lorsque vous posez une question, vous pouvez sélectionner le mode de question dans un menu déroulant qui contient les options Rapide et Réflexion. L'UI décrit Rapide comme étant destiné à répondre rapidement et Raisonnement comme étant destiné à résoudre des problèmes complexes. Par défaut, Conversational Analytics est défini sur le mode de question Réflexion. Conversational Analytics conserve le même mode de question tout au long des conversations multitours, sauf si vous le modifiez manuellement.

Mode rapide

Lorsque vous posez une question en mode Rapide, Conversational Analytics tente de mapper directement votre requête en langage naturel aux paramètres LookML définis dans les modèles LookML qui sous-tendent le tableau de bord ou les Explorations de votre conversation. Conversational Analytics peut répondre rapidement, car il s'appuie sur les définitions régies de votre LookML et n'utilise ni n'affiche aucun type de raisonnement.

Par exemple, une requête comme "Quel a été notre revenu total le mois dernier ?" peut être rapidement traduite en une requête qui sélectionne la mesure total_revenue et filtre les résultats pour le mois précédent.

Sélectionnez le mode Rapide si votre requête demande des faits spécifiques ou des métriques prédéfinies à partir de vos données.

Mode de réflexion

Le mode Réflexion est destiné aux demandes d'analyse plus complexes qui nécessitent une analyse au-delà des recherches LookML directes. Dans ce mode, l'agent "planifie" son approche, en décidant des outils à utiliser et de la manière de combiner les résultats. Ce mode permet de résoudre des problèmes en plusieurs étapes et d'effectuer des tâches de science des données avancées qui ne sont pas possibles avec une seule requête basée sur SQL.

Sélectionnez le mode Réflexion lorsque vous demandez pourquoi concernant vos données, lorsque vous comparez des tendances ou lorsque vous effectuez des demandes analytiques plus complexes qui peuvent nécessiter plusieurs étapes. Ce mode est également particulièrement utile pour tester un agent et comprendre comment il utilise le LookML sous-jacent de ses sources de données.

Conversations multitours

L'analyse conversationnelle tiendra compte des questions et réponses précédentes au fur et à mesure de la conversation. Vous pouvez vous appuyer sur les réponses précédentes en affinant les résultats ou en modifiant le type de visualisation.

Pour obtenir d'autres conseils sur la création de questions, consultez Limites concernant les questions.

Gérer les requêtes dans une conversation

Lorsque vous conversez avec des données, vous pouvez gérer la conversation en arrêtant une réponse à une requête en cours d'exécution ou en supprimant la question la plus récente et sa réponse.

Supprimer la dernière question

Pour supprimer la question la plus récente et sa réponse :

  1. Pointez sur la question la plus récente, puis cliquez sur Supprimer le message.
  2. Dans la boîte de dialogue Supprimer définitivement ce message ?, cliquez sur Supprimer pour supprimer définitivement la question et sa réponse.

Comprendre les résultats et les calculs des requêtes

Conversational Analytics fournit des informations sur l'interprétation de votre requête.

Déterminer comment votre requête a été interprétée

Si vous utilisez le mode Réflexion pour poser votre question, vous pouvez voir comment Conversational Analytics a raisonné pour répondre à votre requête. Pour voir son raisonnement, développez l'option Afficher le raisonnement. Pour masquer son raisonnement, cliquez sur Masquer le raisonnement.

Conversational Analytics analyse chaque requête et réfléchit à la manière d'y répondre. Il utilise les mots clés de votre requête pour déduire les dimensions, les mesures et les autres paramètres pertinents de la couche sémantique des ensembles de données associés à la conversation. Il interprète également les agrégations qui peuvent être nécessaires à partir de votre requête. Lorsque vous développez Afficher le raisonnement, Conversational Analytics affiche une explication en texte brut des étapes suivies pour interpréter votre requête. L'explication inclut également la durée pendant laquelle Conversational Analytics a réfléchi à la requête.

Déterminer comment une réponse a été calculée

Pour savoir comment Conversational Analytics a trouvé une réponse ou créé une visualisation, cliquez sur Comment ce résultat a-t-il été calculé ? dans les résultats de la requête.

Lorsque vous cliquez sur Comment cela a-t-il été calculé ?, Conversational Analytics affiche une section Texte. La section Texte fournit une explication en texte brut des étapes suivies par Conversational Analytics pour arriver à la réponse donnée. Cette explication inclut les noms de champs bruts utilisés, les calculs effectués, les filtres appliqués, l'ordre de tri et d'autres détails.

Gérer les conversations

Chaque conversation reste dans la section Conversations récentes du tableau de bord more_vert Menu. Vous pouvez modifier le nom des conversations, les supprimer ou les restaurer depuis la corbeille.

  • Pour accéder à vos conversations récentes avec l'agent du tableau de bord, sélectionnez more_vert Menu > Conversations récentes.
  • Par défaut, les conversations sont nommées en fonction de votre question initiale. Pour renommer une conversation, sélectionnez-la dans l'option de menu Conversations récentes, puis sélectionnez more_vert > Modifier Renommer.
  • Pour supprimer une conversation avec un agent de données, sélectionnez more_vert Menu > delete Corbeille.

Supprimer une conversation

Pour supprimer une conversation avec un agent de données, sélectionnez le menu à trois points more_vert de la conversation, puis sélectionnez Supprimer Supprimer.

Restaurer ou supprimer définitivement une conversation

Pour restaurer ou supprimer définitivement une conversation de la corbeille, procédez comme suit :

  1. Sélectionnez more_vert Menu > delete Corbeille.

  2. Dans le volet Corbeille, recherchez la conversation que vous souhaitez restaurer ou supprimer définitivement. Sélectionnez le menu à trois points more_vert de la conversation, puis choisissez l'une des options suivantes :

    • Restaurer : restaure la conversation. Vous pouvez accéder à la conversation depuis l'option de menu Conversations récentes.
    • Supprimer définitivement : supprime définitivement la conversation.

Limitations connues

Les agents du tableau de bord Conversational Analytics présentent les limites connues suivantes :

  • L'analyse avancée n'est pas compatible avec les agents de tableau de bord.
  • Les agents de tableau de bord interrogent le mode Production des données du tableau de bord.
  • Les agents de tableau de bord ne peuvent pas être partagés avec d'autres utilisateurs.
  • Vous ne pouvez pas modifier le contexte ni les instructions des agents de tableau de bord LookML.

Limites des visualisations

Conversational Analytics utilise Vega-lite pour générer des graphiques de conversation. Les types de graphiques Vega suivants sont entièrement compatibles :

  • Graphique en courbes (une ou plusieurs séries)
  • Graphique en aires
  • Graphique à barres (horizontal, vertical, empilé)
  • Graphique à nuage de points (un ou plusieurs groupes)
  • Graphique à secteurs

Les types de graphiques Vega suivants sont acceptés, mais vous pouvez rencontrer un comportement inattendu lors de leur affichage :

  • Maps
  • Cartes de densité
  • Graphiques avec info-bulles

Les types de graphiques qui n'existent pas dans le catalogue Vega ne sont pas acceptés. Les graphiques qui ne sont pas spécifiés dans cette section ne sont pas compatibles.

Limites des sources de données

Conversational Analytics présente les limites suivantes concernant les sources de données :

  • Conversational Analytics peut renvoyer jusqu'à 5 000 lignes par requête.
  • Conversational Analytics ne peut pas définir la valeur d'un champ de filtre uniquement défini à l'aide des paramètres LookML parameter ou filter.

Limites concernant les questions

Conversational Analytics accepte les questions auxquelles il est possible de répondre à l'aide d'une seule visualisation. Voici quelques exemples :

  • Tendances des métriques au fil du temps
  • Ventilation ou répartition d'une métrique par dimension
  • Valeurs uniques pour une ou plusieurs dimensions
  • Valeurs de métriques uniques
  • Valeurs de dimension les plus élevées par métrique

Conversational Analytics n'accepte pas encore les questions auxquelles il n'est possible de répondre qu'avec les types de visualisations complexes suivants :

  • Prédiction et prévision
  • Analyse statistique avancée, y compris corrélation et détection des anomalies