Dashboard mit einem Dashboard-Agenten abfragen

Mit der konversationellen Analyse, die auf Gemini basiert Google Cloud, können Sie Ihre Daten untersuchen, indem Sie über eine intuitive Chat-Oberfläche Fragen in natürlicher Sprache stellen. Wenn Sie die konversationelle Analyse mit einem nutzerdefinierten Dashboard oder einem LookML-Dashboard verwenden, wird ein KI-Datenagent erstellt, der mit dem Dashboard verbunden ist. Während Sie mit dem Dashboard-Agenten interagieren, fragt er Ihr Dashboard und alle zugehörigen Abfragekacheln ab. Sie können nutzerdefinierte Dashboard-Agenten mit Kontext und Anweisungen anpassen, die speziell auf Ihre Dashboard-Daten zugeschnitten sind.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit der konversationellen Analyse mit Dashboard-Daten interagieren. Es deckt folgende Themenbereiche ab:

Hinweis

Bevor Sie mit der konversationellen Analyse mit Ihren Dashboard-Daten interagieren können, müssen die Einrichtung und die Anforderungen für Ihre Looker-Instanz erfüllt sein. Außerdem müssen Ihnen die entsprechenden Berechtigungen gewährt worden sein, um die auf dieser Seite beschriebenen Aufgaben auszuführen.

Unterhaltung über ein Looker-Dashboard starten

Wenn Sie eine Unterhaltung mit einem Dashboard-Agenten über ein nutzerdefiniertes Dashboard oder ein LookML-Dashboard starten möchten, wählen Sie das Chat-Symbol Mit diesem Dashboard chatten aus.

Nachdem Sie eine Unterhaltung erstellt haben, können Sie Fragen stellen zu den Daten im Feld Frage stellen innerhalb der Unterhaltung. Wenn Sie auf Ihre letzten Unterhaltungen mit dem Dashboard-Agenten zugreifen möchten, wählen Sie more_vert Menü > Letzte Unterhaltungen aus.

Sie können dem Dashboard-Agenten nicht nur Fragen zu den Daten im Dashboard oder den zugehörigen Abfragekacheln stellen, sondern auch die Konfiguration des nutzerdefinierten Dashboard-Agenten mit zusätzlichem Kontext und zusätzlichen Anweisungen anpassen.

Dashboard-Zusammenfassungen (Vorschau)

Wenn die Funktion für Dashboard-Zusammenfassungen aktiviert ist, wird automatisch eine Dashboard-Zusammenfassung generiert, wenn Sie das Chat-Symbol spark Mit diesem Dashboard chatten auswählen. Die Zusammenfassung wird oben in der Unterhaltung angezeigt und enthält Folgendes:

  • Eine Übersicht über die Daten im Dashboard
  • Wichtige Datenhighlights
  • Eine kurze Interpretation der Bedeutung der Daten

Weitere Informationen zum Aktivieren dieser Funktion finden Sie auf der Dokumentationsseite Konversationelle Analyse in Looker einrichten.

Unterhaltungsmetadaten

Im Bereich Mit diesem Dashboard chatten können Sie für jeden Dashboard-Typ die folgenden Aufgaben ausführen:

Nutzerdefiniertes Dashboard

  • Wenn Sie eine Frage zu den Dashboard-Daten stellen möchten, geben Sie sie in das Feld Frage stellen ein.
  • Wenn Sie Informationen zum Dashboard-Agenten bearbeiten möchten, wählen Sie das Zahnradsymbol Agent verwalten aus. Auf dem Editor Tab können Sie Anweisungen für den Agenten eingeben. Wählen Sie Aktualisieren aus, um die Änderungen am Dashboard-Agenten zu speichern. Auf dem Tab Vorschau können Sie sich eine Vorschau der Änderungen am Dashboard-Agenten ansehen.
  • Wenn Sie den Bereich für die Unterhaltung mit dem Dashboard-Agenten maximieren möchten, wählen Sie open_in_full Vollbildmodus aus.
  • Wenn Sie auf Ihre letzten Unterhaltungen mit dem Dashboard-Agenten zugreifen möchten, wählen Sie more_vert Menü > Letzte Unterhaltungen aus.
  • Unterhaltungen werden standardmäßig nach Ihrer ersten Frage benannt. more_vert.
  • Wenn Sie eine Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten löschen möchten, wählen Sie more_vert Menü > delete Papierkorb aus.

LookML-Dashboard

  • Wenn Sie eine Frage zu den Dashboard-Daten stellen möchten, geben Sie sie in das Feld Frage stellen ein.
  • Wenn Sie den Bereich für die Unterhaltung mit dem Dashboard-Agenten maximieren möchten, wählen Sie open_in_full Vollbildmodus aus.
  • Wenn Sie auf Ihre letzten Unterhaltungen mit dem Dashboard-Agenten zugreifen möchten, wählen Sie more_vert Menü > Letzte Unterhaltungen aus.
  • Unterhaltungen werden standardmäßig nach Ihrer ersten Frage benannt. more_vert.
  • Wenn Sie eine Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten löschen möchten, wählen Sie more_vert Menü > delete Papierkorb aus.

Dashboard-Agenten ändern

Wenn Sie Informationen zum Dashboard-Agenten bearbeiten möchten, wählen Sie das Zahnradsymbol Agent verwalten aus. Auf dem Editor Tab können Sie Anweisungen für den Agenten eingeben. Anweisungen liefern Kontext, damit die konversationelle Analyse weiß, wie sie mit Ihren Daten interagieren und genaue und relevante Antworten geben kann. Wählen Sie Aktualisieren aus, um die Änderungen am Dashboard-Agenten zu speichern. Auf dem Tab Vorschau können Sie sich eine Vorschau der Änderungen am Dashboard-Agenten ansehen.

Anweisungen für den Agenten schreiben

Sie können Anweisungen in Freitextform hinzufügen, die das Kernverhalten Ihres KI-Datenagenten definieren und ihm grundlegenden Kontext liefern, den er berücksichtigen muss, bevor er eine Nutzeranfrage verarbeitet.

Hier einige Beispiele für Kontext, den Sie im Feld Anweisungen angeben können:

  • Schlüsselfelder: Die wichtigsten Felder für die Analyse
  • Ausgeschlossene Felder: Felder, die der KI-Datenagent vermeiden soll
  • Filtern und Gruppieren: Felder, die der Agent zum Filtern und Gruppieren von Daten verwenden soll
  • Golden Queries: Paare aus Fragen in natürlicher Sprache und den entsprechenden Explore-Abfragen
  • Persona: Eine Rolle oder Expertise, ein Charakter oder ein Ton, den Sie dem Agenten zuweisen

Tipps und Best Practices zum Schreiben von Anweisungen für Agenten finden Sie auf der Dokumentationsseite Best Practices für die Konfiguration der konversationellen Analyse in Looker.

Looker-Golden Query definieren

Wenn Sie eine Looker-Golden Query für eine bestimmte Frage definieren möchten, geben Sie Werte für beide der folgenden Felder an:

  • natural_language_questions: Die Frage in natürlicher Sprache, die ein Nutzer stellen könnte
  • looker_query: Die Looker-Golden Query, die der Frage in natürlicher Sprache entspricht

Berücksichtigen Sie für das Feld natural_language_questions die Fragen, die ein Nutzer zu diesem Explore stellen könnte, und formulieren Sie diese Fragen in natürlicher Sprache. Sie können mehr als eine Frage in den Wert dieses Felds aufnehmen. Den Wert für das Feld looker_query erhalten Sie aus den Abfrage-Metadaten des Explores.

Golden Queries unterstützen die folgenden Felder:

  • model (String): Das LookML-Modell, das zum Generieren der Abfrage verwendet wurde. Dies ist ein Pflichtfeld.
  • explore (String): Das Explore, das zum Generieren der Abfrage verwendet wurde. Dies ist ein Pflichtfeld.
  • fields[] (String): Die Felder, die aus dem Explore abgerufen werden sollen, einschließlich Dimensionen und Messwerte. Dieses Feld ist optional.
  • filters[] (String): Die Filter, die auf den Explore angewendet werden sollen. Dieses Feld ist optional.
  • sorts[] (String): Die Sortierung, die auf den Explore angewendet werden soll. Dieses Feld ist optional.
  • limit (String): Das Limit für Datenzeilen, das auf den Explore angewendet werden soll. Dieses Feld ist optional.

Fragen zu Looker-Daten stellen

Wenn Sie eine neue Unterhaltung beginnen, schlägt die konversationelle Analyse einige Fragen vor, die Sie stellen können. Die Fragen müssen kein bestimmtes Format haben oder eine bestimmte Syntax verwenden. Sie müssen sich jedoch auf den ausgewählten Explore beziehen.

Geben Sie Ihre Frage in natürlicher Sprache in das Feld Frage stellen ein. Wählen Sie einen Fragemodus aus und klicken Sie auf „Senden“. Nachdem Sie Ihre Abfrage gesendet haben, können Sie die Antwort der konversationellen Analyse abbrechen, indem Sie auf das Stoppsymbol Antwort beenden klicken. Die konversationelle Analyse beendet die Ausführung der Abfrage und zeigt die folgende Meldung an: The query was cancelled. (Die Abfrage wurde abgebrochen.)

Weitere Informationen zu den Arten von Fragen, die Sie stellen können, finden Sie unter Einschränkungen bei Fragen.

Fragemodus auswählen

Wenn Sie eine Frage stellen, können Sie den Fragemodus aus einem Drop-down-Menü auswählen, das die Optionen Schnell und Thinking enthält. In der Benutzeroberfläche wird Schnell als Option zum schnellen Beantworten von Fragen und Thinking als Option zum Lösen komplexer Probleme beschrieben. Die konversationelle Analyse verwendet standardmäßig den Fragemodus Thinking. Der Fragemodus bleibt bei Unterhaltungen über mehrere Themen gleich, es sei denn, Sie ändern ihn manuell.

Schnellmodus

Wenn Sie eine Frage im Modus Schnell stellen, versucht die konversationelle Analyse, Ihre Abfrage in natürlicher Sprache direkt den LookML-Parametern zuzuordnen, die in den LookML-Modellen definiert sind, die dem Dashboard oder den Explores Ihrer Unterhaltung zugrunde liegen. Die konversationelle Analyse kann schnell antworten, da sie auf den verwalteten Definitionen Ihres LookML basiert und keine Art von logischer Schlussfolgerung verwendet oder anzeigt.

Beispielsweise kann eine Abfrage wie „Wie hoch war unser Gesamtumsatz im letzten Monat?“ schnell in eine Abfrage übersetzt werden, die den Messwert total_revenue auswählt und nach dem Vormonat filtert.

Wählen Sie den Modus Schnell aus, wenn Sie in Ihrer Abfrage nach bestimmten Fakten oder vordefinierten Messwerten aus Ihren Daten fragen.

Thinking-Modus

Der Modus Thinking ist für komplexere Analyseanfragen gedacht, die mehr als nur direkte LookML-Suchen erfordern. In diesem Modus „plant“ der Agent seinen Ansatz und entscheidet, welche Tools verwendet werden sollen und wie die Ergebnisse kombiniert werden. Dieser Modus ermöglicht es, mehrstufige Probleme zu lösen und erweiterte Data-Science-Aufgaben auszuführen, die mit einer einzelnen SQL-basierten Abfrage möglicherweise nicht möglich sind.

Wählen Sie den Modus Thinking aus, wenn Sie nach dem Warum Ihrer Daten fragen, Trends vergleichen oder komplexere Analyseanfragen stellen, die mehrere Schritte erfordern. Dieser Modus ist auch besonders hilfreich, wenn Sie einen Agenten testen möchten, um zu verstehen, wie er das zugrunde liegende LookML seiner Datenquellen verwendet.

Unterhaltungen über mehrere Themen

Die konversationelle Analyse berücksichtigt frühere Fragen und Antworten, während Sie die Unterhaltung fortsetzen. Sie können auf früheren Antworten aufbauen, indem Sie die Ergebnisse weiter verfeinern oder den Visualisierungstyp ändern.

Weitere Informationen zum Erstellen von Fragen finden Sie unter Einschränkungen bei Fragen.

Abfragen in einer Unterhaltung verwalten

Wenn Sie mit Daten interagieren, können Sie die Unterhaltung verwalten, indem Sie eine aktive Abfrageantwort beenden oder die letzte Frage und die zugehörige Antwort löschen.

Letzte Frage löschen

So löschen Sie die letzte Frage und die zugehörige Antwort:

  1. Bewegen Sie den Mauszeiger auf die letzte Frage und klicken Sie dann auf das Löschsymbol Nachricht löschen.
  2. Klicken Sie im Dialogfeld Nachricht endgültig löschen? auf Löschen, um die Frage und die zugehörige Antwort endgültig zu löschen.

Abfrageergebnisse und Berechnungen verstehen

Die konversationelle Analyse liefert Details dazu, wie Ihre Abfrage interpretiert wurde.

Ermitteln, wie Ihre Abfrage interpretiert wurde

Wenn Sie Ihre Frage im Modus Thinking stellen, können Sie sehen, wie die konversationelle Analyse Ihre Abfrage verarbeitet hat. Wenn Sie die Verarbeitung sehen möchten, maximieren Sie die Option Verarbeitung anzeigen. Wenn Sie die Verarbeitung ausblenden möchten, klicken Sie auf Verarbeitung ausblenden.

Die konversationelle Analyse analysiert jede Abfrage und überlegt, wie sie beantwortet werden soll. Dabei werden die Keywords aus Ihrer Abfrage verwendet, um die relevanten Dimensionen, Messwerte und andere Parameter aus der semantischen Ebene der zugehörigen Datasets der Unterhaltung abzuleiten. Außerdem wird aus Ihrer Abfrage abgeleitet, welche Aggregationen möglicherweise ausgeführt werden müssen. Wenn Sie Verarbeitung anzeigen maximieren, zeigt die konversationelle Analyse eine Erklärung in Klartext der Schritte an, die zur Interpretation Ihrer Abfrage ausgeführt wurden. Die Erklärung enthält auch die Zeit, die die konversationelle Analyse für die Verarbeitung der Abfrage benötigt hat.

Ermitteln, wie eine Antwort berechnet wurde

Wenn Sie sehen möchten, wie die konversationelle Analyse zu einer Antwort gelangt ist oder eine Visualisierung erstellt hat, klicken Sie in den Abfrageergebnissen auf Wie wurde das berechnet?.

Wenn Sie auf Wie wurde das berechnet? klicken, wird ein Bereich Text angezeigt. Im Bereich Text wird in Klartext erklärt, welche Schritte von der konversationellen Analyse ausgeführt wurden, um die angegebene Antwort zu erhalten. Diese Erklärung enthält die verwendeten Rohfeldnamen, die durchgeführten Berechnungen, die angewendeten Filter, die Sortierreihenfolge und andere Details.

Unterhaltungen verwalten

Jede Unterhaltung bleibt im Bereich Letzte Unterhaltungen des Dreipunkt-Menüs für die Dashboard-Unterhaltung more_vert Menü. Sie können die Namen von Unterhaltungen ändern, Unterhaltungen löschen oder sie aus dem Papierkorb wiederherstellen.

  • Wenn Sie auf Ihre letzten Unterhaltungen mit dem Dashboard-Agenten zugreifen möchten, wählen Sie more_vert Menü > Letzte Unterhaltungen aus.
  • Unterhaltungen werden standardmäßig nach Ihrer ersten Frage benannt. more_vert.
  • Wenn Sie eine Unterhaltung mit einem KI-Datenagenten löschen möchten, wählen Sie more_vert Menü > delete Papierkorb aus.

Unterhaltung löschen

more_vert Löschen.

Unterhaltung wiederherstellen oder endgültig löschen

So stellen Sie eine Unterhaltung aus dem Papierkorb wieder her oder löschen sie endgültig:

  1. Wählen Sie das Dreipunkt-Menü more_vert Menü > das Papierkorbsymbol delete Papierkorb aus.

  2. Suchen Sie im Bereich Papierkorb nach der Unterhaltung, die Sie wiederherstellen oder endgültig löschen möchten. Wählen Sie das more_vert der Unterhaltung aus und dann eine der folgenden Optionen aus:

    • Wiederherstellen: Stellt die Unterhaltung wieder her. Sie können über die Menüoption Letzte Unterhaltungen auf die Unterhaltung zugreifen.
    • Endgültig löschen: Löscht die Unterhaltung endgültig.

Bekannte Einschränkungen

Für Dashboard-Agenten der konversationellen Analyse gelten die folgenden bekannten Einschränkungen:

  • Erweiterte Analysen werden für Dashboard-Agenten nicht unterstützt.
  • Dashboard-Agenten fragen den Produktionsmodus von Dashboard-Daten ab.
  • Dashboard-Agenten können nicht für andere Nutzer freigegeben werden.
  • Dashboard-Agenten werden nicht unterstützt, wenn die konversationelle Analyse in eine Website oder Anwendung eingebettet ist.
  • Sie können den Kontext oder die Anweisungen für LookML-Dashboard-Agenten nicht ändern.

Einschränkungen bei Visualisierungen

Die konversationelle Analyse verwendet Vega-Lite zum Generieren von Diagrammen für Unterhaltungen. Die folgenden Vega-Diagrammtypen werden vollständig unterstützt:

  • Liniendiagramm (eine oder mehrere Reihen)
  • Flächendiagramm
  • Balkendiagramm (horizontal, vertikal, gestapelt)
  • Streudiagramm (eine oder mehrere Gruppen)
  • Kreisdiagramm

Die folgenden Vega-Diagrammtypen werden unterstützt, aber beim Rendern kann es zu unerwartetem Verhalten kommen:

  • Maps
  • Heatmaps
  • Diagramme mit Tooltips

Diagrammtypen, die nicht im Vega-Katalog enthalten sind, werden nicht unterstützt. Alle Diagramme, die in diesem Abschnitt nicht angegeben sind, werden als nicht unterstützt betrachtet.

Einschränkungen bei Datenquellen

Für die konversationelle Analyse gelten die folgenden Einschränkungen bei Datenquellen:

  • Die konversationelle Analyse kann maximal 5.000 Zeilen pro Abfrage zurückgeben.
  • Die konversationelle Analyse kann den Wert eines Nur-Filter-Feldes, das mit den LookML parameter oder filter definiert ist, nicht festlegen.

Einschränkungen bei Fragen

Die konversationelle Analyse unterstützt Fragen, die mit einer einzelnen Visualisierung beantwortet werden können, z. B.:

  • Trends der Messwerte im Zeitverlauf
  • Aufschlüsselung oder Verteilung eines Messwerts nach Dimension
  • Eindeutige Werte für eine oder mehrere Dimensionen
  • Einzelne Messwerte
  • Die wichtigsten Dimensionswerte nach Messwert

Die konversationelle Analyse unterstützt noch keine Fragen, die nur mit den folgenden Arten von komplizierten Visualisierungen beantwortet werden können:

  • Vorhersage und Prognose
  • Erweiterte statistische Analysen, einschließlich Korrelations- und Anomalieerkennung