יצירה וניהול של סוכני נתונים למרכזי בקרה של LookML

ניתוח נתונים שיחתי, שמבוסס על Gemini for Google Cloud, מאפשר לכם לבדוק את הנתונים על ידי שאילת שאלות בשפה טבעית דרך ממשק צ'אט אינטואיטיבי. כשמשתמשים בניתוח נתונים שיחתי עם מרכז שליטה של LookML, אפשר להגדיר ולהתאים אישית סוכן נתונים ישירות בקוד LookML שבניהול גרסאות.

סוכני נתונים ללוחות בקרה של LookML מאפשרים למפתחים להוסיף ללוחות בקרה שמנוהלים על ידי LookML לוגיקה עסקית מותאמת אישית, הוראות מותאמות אישית והגדרות ניתוח. מכיוון שמרכזי שליטה של LookML מייצגים מקורות אמת מנוהלים עם ניהול גרסאות בכל הארגונים, סוכני מרכז השליטה של LookML מבטיחים שהאינטראקציות עם ה-AI יישארו עקביות בכל הסביבות ויעמדו בתקני הנתונים של הארגון.

בדף הזה מפורטים הנושאים הבאים:

לפני שמתחילים

לפני שתוכלו להגדיר או להשתמש בסוכני מרכז שליטה של LookML, אתם צריכים לוודא שמתקיימות הדרישות הבאות:

  • דרישות לגבי מופע: אדמין ב-Looker צריך להפעיל את הניתוח השיחתי בדף האדמין של Gemini ב-Looker. האדמין צריך גם להפעיל את ההגדרות Enable Trusted Tester Features ו-Enabled Dashboard Agents. ניתוח נתונים מתקדם לסוכני מרכז בקרה, צריך להפעיל גם את הגדרת האדמין ניתוח נתונים מתקדם. הגדרה זו אינה חלה על סוכני מרכז השליטה של LookML ב-Looker 26.14.
  • הרשאות למפתחים: כדי ליצור, לערוך או להגדיר סוכני לוחות בקרה ולוחות בקרה ב-LookML, צריך להיות לכם תפקיד ב-Looker עם ההרשאות develop ו-see_lookml_dashboards, וגם גישה למודלים של LookML שמהווים את הבסיס ללוח הבקרה.
  • הרשאות לצופים: כדי לשוחח עם סוכן של מרכז שליטה של LookML, למשתמשים צריכה להיות ההרשאה see_lookml_dashboards וגישה למודלים של LookML שמהווים את הבסיס למשבצות בלוח הבקרה.

הגדרת נציג של מרכז שליטה ב-LookML

כדי להגדיר סוכן מרכז שליטה ב-LookML, צריך להצהיר על הפרמטר agent בקובץ מודל LookML או בקובץ LookML ייעודי בפרויקט.

הגדרת סוכן של מרכז שליטה של LookML משתמשת בתחביר הבא:

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
}

סוכני מרכזי בקרה תומכים בפרמטרים הבאים של LookML:

  • ‫agent: מגדיר סוכן חדש ומגדיר את השם שלו.
  • ‫advanced_analytics: (אופציונלי) מקבל את הערכים yes או no (ברירת המחדל היא no). אם הערך הוא yes, הסוכן יכול להשתמש בניתוח מתקדם כדי לתרגם שאלות בשפה טבעית לקוד Python ולהריץ את הקוד הזה לחישובים מתקדמים ולתצוגות חזותיות. הפרמטר הזה זמין לסוכני מרכז שליטה של LookML, אבל הוא לא פועל ב-Looker 26.14.
  • ‫description: (אופציונלי) תיאור קצר של הסוכן.
  • ‫instructions: (אופציונלי) מחרוזת שמספקת הוראות חופשיות והקשר עסקי כדי להנחות את הסוכן כשעונה על שאילתות. אם לא מציינים את ההגדרה הזו, הסוכן משתמש בעיבוד שיחה שמוגדר כברירת מחדל ללא הקשר של הנחיה בהתאמה אישית.
  • ‫is_dashboard_agent: (חובה לסוכני מרכז בקרה) צריך להגדיר את הערך yes כדי לזהות את הסוכן באופן ספציפי כסוכן מרכז בקרה.
  • ‫show_debuginfo: (אופציונלי) מקבל את הערכים yes או no (ברירת המחדל היא no). אם הערך הוא yes, הסוכן מציג בשיחה מידע מפורט על הביצוע ופתרון הבעיות.
  • ‫show_thinking: (אופציונלי) מקבל את הערכים yes או no (ברירת המחדל היא no). אם הערך הוא yes, הסוכן מציג בתשובות לשיחה את תהליך החשיבה הרציונלית שלו שלב אחר שלב.

נציגים במרכזי בקרה של LookML לא תומכים בשאילתות מאומתות.

דוגמה להגדרת סוכן בלוח בקרה

בדוגמה הבאה מוגדר סוכן של לוח בקרה ב-LookML שמחיל כללי סינון וסגנון ספציפיים:

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
}

שימוש בקבועים של LookML בהוראות לסוכן

אם אתם מנהלים כמה לוחות בקרה של LookML בארגון, אתם יכולים להשתמש בקבועים של LookML כדי לשתף כללים עסקיים סטנדרטיים, מילונים או דרישות סינון בין הגדרות של סוכנים בלי לשכפל טקסט.

כדי להשתמש בקבוע בהוראות לסוכן:

  1. מגדירים את הקבוע בקובץ manifest.lkml של הפרויקט:

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

  2. מפנים לקבוע בפרמטר instructions של סוכן לוח הבקרה באמצעות תחביר @{<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
}

כשהסוכן מעבד שאילתות, Looker מחליף באופן דינמי את מחרוזת הקבועה בהוראות לסוכן.

שיוך סוכן מרכז בקרה למרכז בקרה של LookML

כדי לצרף סוכן לוח בקרה למרכז שליטה של LookML, צריך להגדיר את הפרמטרים ברמת לוח הבקרה בקובץ .dashboard.lookml.

הפרמטרים הבאים במרכז הבקרה שולטים בהתנהגות של הסוכן במרכזי בקרה של LookML:

  • ‫enabled_dashboard_agent: (אופציונלי) מקבל את הערכים true או false. ההגדרה קובעת אם המשתמשים יכולים לראות את הסמל ניצוץ לשיחה עם מרכז הבקרה הזה ולקיים אינטראקציה עם הסוכן של מרכז הבקרה. אם לא מציינים את הפרמטר הזה, ברירת המחדל שלו בשכבת ה-API היא true.
  • ‫default_dashboard_agent: (אופציונלי) מציין את השם של סוכן LookML (מוגדר באמצעות הפרמטר agent) שמשמש כסוכן ברירת המחדל של לוח הבקרה.

הגדרה לדוגמה של מרכז שליטה של LookML

בקטע הקוד הבא אפשר לראות איך ממפים את sales_dashboard_agent למרכז שליטה של 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]

אם enabled_dashboard_agent מוגדר ל-true ולא מצוין default_dashboard_agent, המשתמשים עדיין יכולים לשוחח עם לוח הבקרה, והסוכן יפעל ללא הוראות מותאמות אישית.

בדיקת סוכני מרכז השליטה של LookML במצב פיתוח

אם הסוכן כבר נפרס בסביבת הייצור, מפתחי LookML יכולים לשנות את ההוראות לסוכן ולבדוק את התשובות ישירות בממשק המשתמש של Looker, לפני פריסת השינויים בסביבת הייצור.

כדי לבדוק שינויים בסוכן של לוח בקרה ב-LookML ממצב פיתוח, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. מוודאים שהסוכן כולל לפחות הגדרת בסיס שמוטמעת בסביבת הייצור.
  2. מפעילים את מצב פיתוח.
  3. עורכים את הסוכן instructions או את ההגדרות בקובץ LookML ושומרים את השינויים.
  4. פותחים את מרכז השליטה של LookML בממשק המשתמש של Looker.
  5. לוחצים על spark צ'אט עם מרכז הבקרה הזה כדי לפתוח את חלונית הצ'אט.
  6. שואלים שאלות כדי לבדוק איך הסוכן מפרש את ההנחיות ועונה עליהן.

כשמצב פיתוח מופעל, ניתוח שיחות מתייחס להגדרת הסוכן בזיכרון, להגדרת מרכז השליטה של LookML ולקובצי המודל מענף הפיתוח. כשמשביתים את מצב הפיתוח, ניתוח שיחות חוזר להפניה להגדרות שנפרסו מהסתעפות הייצור.

כל היסטוריית השיחות שנוצרת במהלך מצב הפיתוח נשמרת ומופיעה ברשימת השיחות מהזמן האחרון בכל הסשנים.

העתקת LookML של סוכן לוח בקרה מלוחות בקרה בהגדרת המשתמש

אם אתם יוצרים אב טיפוס של לוח בקרה כלוח בקרה בהגדרת המשתמש בממשק המשתמש, אתם יכולים לייצא את ההגדרה המלאה שלו – כולל ההגדרות וההוראות של סוכן לוח הבקרה – לקוד LookML.

כדי להעתיק LookML מלוח בקרה בהגדרת המשתמש:

  1. פותחים את לוח הבקרה בהגדרת המשתמש.
  2. לוחצים על תפריט שלוש הנקודות more_vert פעולות בלוח הבקרה ואז על קבלת LookML.
  3. בתיבת הדו-שיח קבלת LookML, מעתיקים את ה-LookML של מרכז הבקרה שנוצר ואת קוד ההגדרה של סוכן מרכז הבקרה.
  4. מדביקים את קוד ה-LookML של לוח הבקרה בקובץ .dashboard.lookml ומדביקים את הבלוק agent בקובץ המודל או בקובץ הסוכן LookML.

קובץ ה-LookML המיוצא שומר על המצב של המתג הפעלת צ'אט עם לוח הבקרה באמצעות ערך הפרמטר enabled_dashboard_agent וכל ההוראות המותאמות אישית של הסוכן.

צפייה בפרטי הסוכן בממשק המשתמש של Looker

כשצופים במרכז שליטה של LookML עם סוכן פעיל של מרכז שליטה, אפשר לבדוק את הגדרות הסוכן בחלונית הצ'אט:

  1. לוחצים על spark צ'אט עם לוח הבקרה הזה.
  2. בוחרים באפשרות שינוי ההגדרות ניהול הסוכן.

בלוחות בקרה של LookML, בחלונית ניהול הסוכן מוצגות הוראות לסוכן, סטטוס של ניתוח מתקדם ואפשרויות לניפוי באגים במצב קריאה בלבד. אי אפשר לערוך את ההגדרות ישירות בממשק המשתמש.

כדי לערוך את ההגדרה, מפתחים עם הרשאת develop במודלים הבסיסיים יכולים ללחוץ על עריכה ב-LookML כדי לעבור ישירות לקובץ LookML הרלוונטי בסביבת הפיתוח המשולבת (IDE).

הפעלת שאילתה במרכז שליטה של LookML באמצעות סוכן מרכז שליטה

כדי להתחיל שיחה עם סוכן מרכז שליטה של LookML:

  1. פותחים את מרכז השליטה של LookML.
  2. לוחצים על spark צ'אט עם לוח הבקרה הזה.
  3. בשדה Ask a question (שליחת שאלה), מזינים את השאילתה בשפה טבעית.
  4. אם יש לארגון שלכם הרשאה להשתמש ב-show_thinking, תוכלו לבחור מצב שאלות:
    • מהירות: התרגום של השאילתה שלכם לחיפושים ישירים של מדדי LookML מתבצע במהירות.
    • העמקה: מעריך שאלות אנליטיות מורכבות ומציג חשיבה רציונלית מפורטת.
  5. לוחצים על שליחה שליחה.

כדי לבטל שאילתה בתהליך, לוחצים על הפסקת התשובה.

ניהול השיחות

  • שיחות אחרונות: כדי לפתוח שיחות קודמות, לוחצים על more_vert > תפריט > שיחות אחרונות.
  • לשנות את השם של השיחה: לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות more_vert ליד השיחה ובוחרים באפשרות edit שינוי שם.
  • מחיקת שיחה: לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות more_vert לצד השיחה ובוחרים באפשרות מחיקה מחיקה.

המגבלות של סוכני מרכזי בקרה של LookML

יש מגבלות על סוכני מרכזי בקרה של LookML:

  • מוגדרים רק ב-LookML: צריך להצהיר על סוכני מרכז השליטה של LookML ב-LookML. אי אפשר ליצור, להגדיר או לערוך אותם בממשק המשתמש של Looker.
  • שאילתות מאומתות לא אפשריות: סוכני נתונים ללוחות בקרה של LookML לא תומכים בשאילתות מאומתות.
  • דרישה לגבי אותו פרויקט: הסוכן צריך להיות מוגדר באותו פרויקט LookML שבו מוגדרת לוח הבקרה שמפנה אליו.
  • סוכן אחד לכל מרכז שליטה: אפשר לשייך רק סוכן אחד של מרכז שליטה למרכז שליטה של LookML.
  • סוכנים של מרכזי בקרה בלבד: LookML לא תומך ביצירת סוכני נתונים של כלי הניתוח. כל ההצהרות של agent ב-LookML חייבות לכלול is_dashboard_agent: yes.
  • ניתוח מתקדם ב-Looker 26.14: סוכני מרכז שליטה של LookML ב-Looker 26.14 לא תומכים בפרמטר advanced_analytics.
  • מצב פיתוח וסוכני LookML שלא הופעלו: הממשק לניהול שיחות מתעלם מכל שינוי שמתבצע במצב פיתוח בהגדרות של סוכני LookML לדשבורד שלא הופעלו עדיין בסביבת הייצור.