Créer et gérer des agents de données pour les tableaux de bord LookML

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 LookML, vous pouvez définir et personnaliser un agent de données directement dans votre code LookML avec contrôle des versions.

Les agents de données pour les tableaux de bord LookML permettent aux développeurs d'injecter une logique métier personnalisée, des instructions personnalisées et des paramètres analytiques dans les tableaux de bord gérés par LookML. Étant donné que les tableaux de bord LookML représentent des sources de vérité régies et avec contrôle des versions dans les organisations, les agents de tableau de bord LookML garantissent que les interactions avec l'IA restent cohérentes dans tous les environnements et respectent les normes de données de l'organisation.

Cette page aborde les sujets suivants :

Avant de commencer

Avant de pouvoir configurer ou utiliser des agents de tableau de bord LookML, assurez-vous que les conditions suivantes sont remplies :

  • Exigences concernant l'instance : un administrateur Looker doit activer Conversational Analytics sur la page d'administration Gemini dans Looker. L'administrateur doit également activer les paramètres Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance et Activer les agents de tableau de bord. Analyses avancées : pour les agents de tableau de bord, le paramètre d'administration Analyses avancées doit également être activé. Ce paramètre ne s'applique pas aux agents de tableau de bord LookML dans Looker 26.14.
  • Autorisations pour les développeurs : pour créer, modifier ou configurer des agents et des tableaux de bord LookML, vous devez disposer d'un rôle Looker avec les autorisations develop et see_lookml_dashboards, ainsi qu'un accès aux modèles LookML qui sous-tendent le tableau de bord.
  • Autorisations pour les lecteurs : pour discuter avec un agent de tableau de bord LookML, les utilisateurs doivent disposer de l'autorisation see_lookml_dashboards et avoir accès aux modèles LookML qui sous-tendent les tuiles du tableau de bord.

Définir un agent de tableau de bord dans LookML

Pour définir un agent de tableau de bord dans LookML, déclarez le paramètre agent dans un fichier de modèle LookML ou dans un fichier LookML dédié de votre projet.

Une définition d'agent de tableau de bord LookML utilise la syntaxe suivante :

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
}

Les agents de tableau de bord sont compatibles avec les paramètres LookML suivants :

  • agent : déclare un nouvel agent et définit son nom.
  • advanced_analytics : (facultatif) accepte yes ou no (no par défaut). Lorsque la valeur est définie sur yes, l'agent peut utiliser Advanced Analytics pour traduire les questions en langage naturel en code Python et exécuter ce code pour des calculs et des visualisations avancés. Ce paramètre est disponible pour les agents de tableau de bord LookML, mais il ne fonctionne pas dans Looker 26.14.
  • description : (facultatif) brève description de l'agent.
  • instructions : (facultatif) chaîne qui fournit des instructions de forme libre et un contexte commercial pour guider l'agent lorsqu'il répond aux requêtes. Si cette option est omise, l'agent utilise le traitement conversationnel par défaut sans contexte de requête personnalisé.
  • is_dashboard_agent : (obligatoire pour les agents de tableau de bord) défini sur yes pour identifier l'agent spécifiquement comme agent de tableau de bord.
  • show_debuginfo : (facultatif) accepte yes ou no (no par défaut). Lorsqu'il est défini sur yes, l'agent affiche des informations détaillées sur l'exécution et le dépannage dans les réponses aux conversations.
  • show_thinking : (facultatif) accepte yes ou no (no par défaut). Lorsque la valeur est définie sur yes, l'agent affiche son processus de raisonnement étape par étape dans les réponses aux conversations.

Les agents des tableaux de bord LookML ne sont pas compatibles avec les requêtes validées.

Exemple de définition d'agent de tableau de bord

L'exemple suivant définit un agent de tableau de bord LookML qui applique des règles de filtrage et un ton spécifiques :

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
}

Utiliser des constantes LookML dans les instructions de l'agent

Si vous gérez plusieurs tableaux de bord LookML dans une organisation, vous pouvez utiliser des constantes LookML pour partager des règles métier standards, des glossaires ou des exigences de filtrage dans les définitions d'agents sans dupliquer le texte.

Pour utiliser une constante dans les instructions de l'agent, procédez comme suit :

  1. Définissez la constante dans le fichier manifest.lkml de votre projet :

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

  2. Référencez la constante dans le paramètre instructions de votre agent de tableau de bord à l'aide de la syntaxe @{<var>CONSTANT_NAME</var>} :

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

Lorsque l'agent traite les requêtes, Looker substitue dynamiquement la chaîne constante dans les instructions de l'agent.

Associer un agent de tableau de bord à un tableau de bord LookML

Pour associer un agent de tableau de bord à un tableau de bord LookML, configurez les paramètres au niveau du tableau de bord dans le fichier .dashboard.lookml.

Les paramètres de tableau de bord suivants contrôlent le comportement de l'agent pour les tableaux de bord LookML :

  • enabled_dashboard_agent : (facultatif) accepte true ou false. Détermine si les utilisateurs peuvent voir l'icône étincelle Discuter avec cet agent de tableau de bord et interagir avec l'agent de tableau de bord. Si ce paramètre est omis, la valeur par défaut est true au niveau de l'API.
  • default_dashboard_agent : (facultatif) spécifie le nom de l'agent LookML (défini avec le paramètre agent) qui sert d'agent par défaut pour le tableau de bord.

Exemple de configuration d'un tableau de bord LookML

L'extrait suivant montre comment mapper sales_dashboard_agent à un tableau de bord LookML :

- 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]

Si enabled_dashboard_agent est défini sur true et qu'aucun default_dashboard_agent n'est spécifié, les utilisateurs peuvent toujours discuter avec le tableau de bord. L'agent s'exécutera sans instructions personnalisées.

Tester les agents de tableau de bord LookML en mode Développement

Si l'agent a déjà été déployé en production, les développeurs LookML peuvent modifier de manière itérative les instructions de l'agent et tester les réponses directement dans l'interface utilisateur Looker avant de déployer les modifications en production.

Pour tester les modifications apportées à un agent de tableau de bord LookML en mode Développement, procédez comme suit :

  1. Assurez-vous qu'au moins une définition de référence de l'agent est déployée en production.
  2. Activez le mode Développement.
  3. Modifiez l'agent instructions ou les paramètres dans votre fichier LookML, puis enregistrez vos modifications.
  4. Ouvrez le tableau de bord LookML dans l'UI Looker.
  5. Sélectionnez spark Discuter avec ce tableau de bord pour ouvrir le panneau de chat.
  6. Posez des questions pour tester la façon dont l'agent interprète vos requêtes et y répond.

Lorsque le mode Développement est activé, Conversational Analytics référence la définition de l'agent en mémoire, la définition du tableau de bord LookML et les fichiers de modèle de votre branche de développement. Lorsque vous désactivez le mode Développement, Conversational Analytics revient à référencer les définitions déployées à partir de la branche de production.

L'historique des conversations créé en mode Développement est conservé et visible dans la liste de vos conversations récentes d'une session à l'autre.

Copier le code LookML de l'agent de tableau de bord à partir de tableaux de bord définis par l'utilisateur

Si vous créez un prototype de tableau de bord en tant que tableau de bord défini par l'utilisateur dans l'UI, vous pouvez exporter sa configuration complète (y compris les paramètres et les instructions de l'agent de tableau de bord) dans le code LookML.

Pour copier le code LookML d'un tableau de bord défini par l'utilisateur :

  1. Ouvrez le tableau de bord défini par l'utilisateur.
  2. Sélectionnez le menu à trois points more_vert Actions du tableau de bord, puis Obtenir le code LookML.
  3. Dans la boîte de dialogue Obtenir le code LookML, copiez le code LookML du tableau de bord généré et le code de définition de l'agent de tableau de bord.
  4. Collez le code LookML du tableau de bord dans un fichier .dashboard.lookml, puis collez le bloc agent dans le fichier LookML de votre modèle ou de votre agent.

Le LookML exporté conserve l'état du bouton bascule Activer le chat avec le tableau de bord en utilisant la valeur du paramètre enabled_dashboard_agent ainsi que les instructions personnalisées de l'agent.

Afficher les détails de l'agent dans l'interface utilisateur Looker

Lorsque vous consultez un tableau de bord LookML avec un agent de tableau de bord actif, vous pouvez inspecter la configuration de l'agent depuis le panneau de chat :

  1. Sélectionnez spark > Discuter avec ce tableau de bord.
  2. Sélectionnez Régler > Gérer l'agent.

Pour les tableaux de bord LookML, le panneau Gérer l'agent affiche les instructions de l'agent, l'état d'Advanced Analytics et les options de débogage en mode lecture seule. Vous ne pouvez pas modifier les paramètres directement dans l'interface utilisateur.

Pour modifier la configuration, les développeurs disposant de l'autorisation develop sur les modèles sous-jacents peuvent cliquer sur Modifier dans LookML pour accéder directement au fichier LookML concerné dans l'IDE.

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

Pour démarrer une conversation avec un agent de tableau de bord LookML :

  1. Ouvrez le tableau de bord LookML.
  2. Sélectionnez spark > Discuter avec ce tableau de bord.
  3. Dans le champ Poser une question, saisissez votre requête en langage naturel.
  4. Si show_thinking est autorisé pour votre agent de tableau de bord, vous pouvez choisir un mode de question :
    • Rapide : traduit rapidement votre requête en recherches directes de métriques LookML.
    • Réflexion : évalue les questions analytiques complexes et affiche un raisonnement étape par étape.
  5. Cliquez sur Envoyer > Envoyer.

Pour annuler une requête en cours, cliquez sur  Arrêter la réponse.

Gérer les conversations

  • Conversations récentes : pour ouvrir les conversations précédentes, sélectionnez more_vert Menu > Conversations récentes.
  • Renommer une conversation : sélectionnez more_vert à côté d'une conversation, puis Modifier Renommer.
  • Supprimer une conversation : sélectionnez more_vert à côté d'une conversation, puis delete Supprimer.

Limites des agents de tableau de bord LookML

Les agents de tableau de bord LookML présentent les limites suivantes :

  • Définis uniquement dans LookML : les agents de tableau de bord LookML doivent être déclarés dans LookML. Vous ne pouvez pas les créer, les configurer ni les modifier dans l'UI Looker.
  • Requêtes validées non acceptées : les agents de données pour les tableaux de bord LookML n'acceptent pas les requêtes validées.
  • Exigence concernant le même projet : l'agent doit être défini dans le même projet LookML que le tableau de bord qui le référence.
  • Un agent par tableau de bord : vous ne pouvez associer qu'un seul agent de tableau de bord à un tableau de bord LookML.
  • Agents de tableau de bord uniquement : LookML ne permet pas de créer des agents de données Explorer. Toutes les déclarations agent dans LookML doivent inclure is_dashboard_agent: yes.
  • Analytics avancés dans Looker 26.14 : les agents de tableau de bord LookML dans Looker 26.14 ne sont pas compatibles avec le paramètre advanced_analytics.
  • Mode Développement et agents non déployés : l'interface conversationnelle ignore toute modification apportée en mode Développement à la configuration des agents de tableau de bord LookML qui n'ont pas encore été déployés en production.