KI-Datenagenten für LookML-Dashboards erstellen und verwalten

Mit der konversationellen Analyse, die auf Gemini für Google Cloud basiert, können Sie Ihre Daten untersuchen, indem Sie über eine intuitive Chat-Oberfläche Fragen in natürlicher Sprache stellen. Wenn Sie Conversational Analytics mit einem LookML-Dashboard verwenden, können Sie einen Daten-Agenten direkt in Ihrem versionskontrollierten LookML-Code definieren und anpassen.

Mit Daten-Agents für LookML-Dashboards können Entwickler benutzerdefinierte Geschäftslogik, benutzerdefinierte Anweisungen und Analyseeinstellungen in LookML-verwaltete Dashboards einfügen. Da LookML-Dashboards verwaltete, versionskontrollierte Single Sources of Truth für alle Organisationen darstellen, sorgen LookML-Dashboard-Agents dafür, dass KI-Interaktionen in allen Umgebungen konsistent bleiben und den Datenstandards der Organisation entsprechen.

Auf dieser Seite werden die folgenden Themen behandelt:

Hinweis

Bevor Sie LookML-Dashboard-Agents konfigurieren oder verwenden können, müssen die folgenden Anforderungen erfüllt sein:

  • Instanzanforderungen: Ein Looker-Administrator muss Conversational Analytics auf der Administratorseite Gemini in Looker aktivieren. Der Administrator muss außerdem die Einstellungen Trusted Tester-Funktionen aktivieren und Dashboard-Agents aktivieren aktivieren. Erweiterte Analysen: Für Dashboard-Agents muss auch die Administratoreinstellung Erweiterte Analysen aktiviert sein. Diese Einstellung gilt nicht für LookML-Dashboard-Agents in Looker 26.14.
  • Berechtigungen für Entwickler: Wenn Sie LookML-Dashboard-Agents und ‑Dashboards erstellen, bearbeiten oder konfigurieren möchten, benötigen Sie eine Looker-Rolle mit den Berechtigungen develop und see_lookml_dashboards sowie Zugriff auf die LookML-Modelle, die dem Dashboard zugrunde liegen.
  • Berechtigungen für Betrachter: Wenn Nutzer mit einem LookML-Dashboard-Agent chatten möchten, benötigen sie die Berechtigung see_lookml_dashboards und Zugriff auf die LookML-Modelle, die den Dashboardkacheln zugrunde liegen.

Dashboard-Agent in LookML definieren

Wenn Sie einen Dashboard-Agenten in LookML definieren möchten, deklarieren Sie den Parameter agent in einer LookML-Modelldatei oder einer dedizierten LookML-Datei in Ihrem Projekt.

Für die Definition eines LookML-Dashboard-Agents wird die folgende Syntax verwendet:

agent: agent_name {
  advanced_analytics: yes | no
  description: "Description of the agent"
  instructions: "Custom agent prompt and instructions"
  is_dashboard_agent: yes
  show_debuginfo: yes | no
  show_thinking: yes | no
}

Dashboard-Agents unterstützen die folgenden LookML-Parameter:

  • agent: Deklariert einen neuen Agenten und definiert seinen Namen.
  • advanced_analytics: (Optional) Akzeptiert yes oder no (Standard ist no). Wenn yes festgelegt ist, kann der Agent Advanced Analytics verwenden, um Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code zu übersetzen und diesen Code für komplexe Berechnungen und Visualisierungen auszuführen. Dieser Parameter ist für LookML-Dashboard-Agents verfügbar, funktioniert aber in Looker 26.14 nicht.
  • description: (Optional) Eine kurze Beschreibung des Agents.
  • instructions: (Optional) Ein String mit Freiformanweisungen und Geschäftskontext, der den KI‑Agenten beim Beantworten von Anfragen unterstützt. Wenn nichts angegeben ist, verwendet der Agent die standardmäßige Konversationsverarbeitung ohne benutzerdefinierten Prompt-Kontext.
  • is_dashboard_agent: (Erforderlich für Dashboard-Agents) Auf yes festlegen, um den Agenten speziell als Dashboard-Agenten zu identifizieren.
  • show_debuginfo: (Optional) Akzeptiert yes oder no (Standardwert ist no). Wenn yes festgelegt ist, zeigt der Agent in den Unterhaltungsantworten detaillierte Informationen zur Ausführung und Fehlerbehebung an.
  • show_thinking: (Optional) Akzeptiert yes oder no (Standard ist no). Wenn yes festgelegt ist, zeigt der Agent seinen schrittweisen Denkprozess in den Konversationsantworten an.

KI-Agenten in LookML-Dashboards unterstützen keine bestätigten Anfragen.

Beispiel für die Definition eines Dashboard-Agents

Im folgenden Beispiel wird ein LookML-Dashboard-Agent definiert, der bestimmte Filterregeln und einen bestimmten Ton erzwingt:

agent: sales_dashboard_agent {
  instructions: "Focus on revenue metrics. Always filter by the current fiscal year unless the user specifies otherwise."
  description: "LookML Dashboard Agent for sales performance analytics."
  is_dashboard_agent: yes
  advanced_analytics: yes
  show_thinking: yes
  show_debuginfo: no
}

LookML-Konstanten in KI-Agenten-Anweisungen verwenden

Wenn Sie mehrere LookML-Dashboards in einer Organisation verwalten, können Sie LookML-Konstanten verwenden, um Standardgeschäftsregeln, Glossare oder Filteranforderungen für Agent-Definitionen freizugeben, ohne Text zu duplizieren.

So verwenden Sie eine Konstante in Agent-Anweisungen:

  1. Definieren Sie die Konstante in der manifest.lkml-Datei Ihres Projekts:

    constant: FISCAL_YEAR_RULE {
  value: "Always filter all requests by the current fiscal year unless the user explicitly specifies a different timeframe."
}

  2. Verweisen Sie mit der @{<var>CONSTANT_NAME</var>}-Syntax im instructions-Parameter Ihres Dashboard-Agents auf die Konstante:

    agent: finance_dashboard_agent {
  instructions: "Prioritize gross margin and operating expense metrics. @{FISCAL_YEAR_RULE}"
  is_dashboard_agent: yes
  advanced_analytics: yes
}

Wenn der Agent Anfragen verarbeitet, wird der konstante String dynamisch in die Agent-Anweisungen eingefügt.

Dashboard-Agent mit einem LookML-Dashboard verknüpfen

Wenn Sie einen Dashboard-Agenten an ein LookML-Dashboard anhängen möchten, konfigurieren Sie die Parameter auf Dashboard-Ebene in der Datei .dashboard.lookml.

Die folgenden Dashboard-Parameter steuern das Agent-Verhalten für LookML-Dashboards:

  • enabled_dashboard_agent: (Optional) Akzeptiert true oder false. Legt fest, ob Nutzer das Symbol Spark Mit diesem Dashboard chatten sehen und mit dem Dashboard-Agent interagieren können. Wenn dieser Parameter weggelassen wird, wird auf der API-Ebene standardmäßig true verwendet.
  • default_dashboard_agent: (Optional) Gibt den Namen des LookML-Agents an (definiert mit dem Parameter agent), der als Standard-Agent für das Dashboard dient.

Beispiel für die Konfiguration eines LookML-Dashboards

Das folgende Snippet zeigt, wie Sie sales_dashboard_agent einem LookML-Dashboard zuordnen:

- dashboard: executive_sales_overview
  title: "Executive Sales Overview"
  layout: newspaper
  enabled_dashboard_agent: true
  default_dashboard_agent: sales_dashboard_agent

  elements:
  - name: total_revenue_by_quarter
    type: looker_column
    model: sales_ops
    explore: orders
    measures: [orders.total_revenue]
    dimensions: [orders.created_quarter]

Wenn enabled_dashboard_agent auf true festgelegt ist und kein default_dashboard_agent angegeben ist, können Nutzer weiterhin mit dem Dashboard chatten. Der Agent wird ohne benutzerdefinierte Anweisungen ausgeführt.

LookML-Dashboard-Agents im Entwicklermodus testen

Wenn der KI-Agent bereits in der Produktion bereitgestellt wurde, können LookML-Entwickler die Agent-Anweisungen iterativ ändern und Antworten direkt in der Looker-Benutzeroberfläche testen, bevor sie Änderungen in der Produktion bereitstellen.

Nachdem diese Baseline-Agent-Definition in der Produktion bereitgestellt wurde, können Sie im Entwicklermodus Änderungen an der Agent-Konfiguration vornehmen und sie in der Benutzeroberfläche testen.

So testen Sie Änderungen an einem LookML-Dashboard-Agent im Entwicklermodus:

  1. Für den Agenten muss mindestens eine Referenzdefinition in der Produktion bereitgestellt werden.
  2. Aktivieren Sie den Entwicklermodus.
  3. Bearbeiten Sie den Agenten instructions oder die Einstellungen in Ihrer LookML-Datei und speichern Sie die Änderungen.
  4. Öffnen Sie das LookML-Dashboard in der Looker-Benutzeroberfläche.
  5. Klicken Sie auf das Sternsymbol Mit diesem Dashboard chatten, um den Chatbereich zu öffnen.
  6. Stellen Sie Fragen, um zu testen, wie der Agent Ihre Prompts interpretiert und darauf reagiert.

Wenn der Entwicklungsmodus aktiviert ist, verweist die konversationelle Analyse auf die In-Memory-Agentendefinition, die LookML-Dashboard-Definition und die Modelldateien aus Ihrem Entwicklungszweig. Wenn Sie den Entwicklungsmodus deaktivieren, werden in Conversational Analytics wieder die bereitgestellten Definitionen aus dem Produktionszweig verwendet.

Der gesamte Unterhaltungsverlauf, der im Entwicklungsmodus erstellt wird, wird beibehalten und ist sitzungsübergreifend in der Liste der letzten Unterhaltungen sichtbar.

LookML-Code für Dashboard-Agenten aus nutzerdefinierten Dashboards kopieren

Wenn Sie ein Dashboard als benutzerdefiniertes Dashboard in der Benutzeroberfläche prototypisieren, können Sie die vollständige Konfiguration, einschließlich der Einstellungen und Anweisungen für den Dashboard-Agenten, in LookML-Code exportieren.

So kopieren Sie LookML-Code aus einem benutzerdefinierten Dashboard:

  1. Öffnen Sie das nutzerdefinierte Dashboard.
  2. Wählen Sie das Dreipunkt-Menü more_vert Dashboard-Aktionen und dann LookML abrufen aus.
  3. Kopieren Sie im Dialogfeld LookML abrufen den generierten LookML-Code für das Dashboard und den Code für die Definition des Dashboard-Agenten.
  4. Fügen Sie den LookML-Code für das Dashboard in eine .dashboard.lookml-Datei und den agent-Block in Ihre Modell- oder Agent-LookML-Datei ein.

Beim Exportieren von LookML wird der Status des Schalters Chat mit Dashboard aktivieren beibehalten. Dazu wird der Parameterwert enabled_dashboard_agent zusammen mit benutzerdefinierten Agent-Anweisungen verwendet.

Agentendetails in der Looker-Benutzeroberfläche ansehen

Wenn Sie ein LookML-Dashboard mit einem aktiven Dashboard-Agenten aufrufen, können Sie die Agentenkonfiguration über das Chatfeld prüfen:

  1. Wählen Sie spark Mit diesem Dashboard chatten aus.
  2. Wählen Sie Anpassen Agent verwalten aus.

Bei LookML-Dashboards werden im Bereich Manage agent (Agent verwalten) Agent-Anweisungen, der Status von Advanced Analytics und Fehlerbehebungsoptionen im schreibgeschützten Modus angezeigt. Einstellungen können nicht direkt über die Benutzeroberfläche bearbeitet werden.

Wenn Sie die Konfiguration bearbeiten möchten, können Entwickler mit der Berechtigung develop für die zugrunde liegenden Modelle auf In LookML bearbeiten klicken, um direkt zur entsprechenden LookML-Datei in der IDE zu gelangen.

LookML-Dashboard mit einem Dashboard-Agent abfragen

So starten Sie eine Unterhaltung mit einem LookML-Dashboard-Agenten:

  1. Öffnen Sie das LookML-Dashboard.
  2. Wählen Sie spark Mit diesem Dashboard chatten aus.
  3. Geben Sie im Feld Frage stellen Ihre Anfrage in natürlicher Sprache ein.
  4. Wenn show_thinking für Ihren Dashboard-Agenten zulässig ist, können Sie einen Fragemodus auswählen:
    • Schnell: Ihre Anfrage wird schnell in direkte LookML-Messwert-Lookups übersetzt.
    • Denken: Bewertet komplexe analytische Fragen und zeigt eine schrittweise Argumentation.
  5. Klicken Sie auf Senden Senden.

Wenn Sie eine laufende Anfrage abbrechen möchten, klicken Sie auf  Antwort beenden.

Unterhaltungen verwalten

  • Letzte Unterhaltungen: Wenn Sie frühere Unterhaltungen öffnen möchten, wählen Sie das Dreipunkt-Menü more_vert > Menü > Letzte Unterhaltungen aus.
  • Unterhaltung umbenennen: Wählen Sie neben einer Unterhaltung das Dreipunkt-Menü aus und dann Bearbeiten Umbenennen.
  • Unterhaltung löschen: Wählen Sie neben einer Unterhaltung das Dreipunkt-Menü aus und klicken Sie auf Löschen Löschen.

Einschränkungen von LookML-Dashboard-Agents

Für LookML-Dashboard-Agents gelten die folgenden Einschränkungen:

  • Nur in LookML definiert: LookML-Dashboard-Agents müssen in LookML deklariert werden. Sie können sie nicht in der Looker-Benutzeroberfläche erstellen, konfigurieren oder bearbeiten.
  • Bestätigte Abfragen werden nicht unterstützt: Daten-Agents für LookML-Dashboards unterstützen keine bestätigten Abfragen.
  • Anforderung für dasselbe Projekt: Der Agent muss im selben LookML-Projekt wie das Dashboard definiert werden, in dem darauf verwiesen wird.
  • Ein Agent pro Dashboard: Sie können nur einen Dashboard-Agent mit einem LookML-Dashboard verknüpfen.
  • Nur Dashboard-Agents: Mit LookML können keine Explore-Daten-Agents erstellt werden. Alle agent-Deklarationen in LookML müssen is_dashboard_agent: yes enthalten.
  • Advanced Analytics in Looker 26.14: LookML-Dashboard-Agents in Looker 26.14 unterstützen den Parameter advanced_analytics nicht.
  • Entwicklungsmodus und nicht bereitgestellte Agents: Die Konversationsschnittstelle ignoriert alle Änderungen, die im Entwicklungsmodus an der Konfiguration von LookML-Dashboard-Agents vorgenommen werden, die noch nicht in der Produktion bereitgestellt wurden.