Crea y administra agentes de datos para los paneles de LookML

Conversational Analytics, con tecnología de Gemini para Google Cloud, te permite investigar tus datos haciendo preguntas en lenguaje conversacional a través de una interfaz de chat intuitiva. Cuando usas Conversational Analytics con un panel de LookML, puedes definir y personalizar un agente de datos directamente en tu código de LookML con control de versiones.

Los agentes de datos para los paneles de LookML permiten a los desarrolladores insertar lógica empresarial personalizada, instrucciones personalizadas y parámetros de configuración analíticos en los paneles administrados por LookML. Debido a que los paneles de LookML representan fuentes de información controladas y con control de versiones en todas las organizaciones, los agentes de paneles de LookML garantizan que las interacciones de IA sigan siendo coherentes en todos los entornos y cumplan con los estándares de datos de la organización.

En esta página, se abordan los siguientes temas:

Antes de comenzar

Antes de configurar o usar agentes de paneles de LookML, asegúrate de que se cumplan los siguientes requisitos:

  • Requisitos de la instancia: Un administrador de Looker debe habilitar Conversational Analytics en la página de administración de Gemini en Looker. El administrador también debe activar los parámetros de configuración Habilitar funciones del verificador de confianza y Agentes de paneles habilitados. Advanced Analytics para los agentes de paneles, también se debe habilitar la configuración de administrador de Advanced Analytics. Este parámetro de configuración no se aplica a los agentes de paneles de LookML en Looker 26.14.
  • Permisos para desarrolladores: Para crear, editar o configurar agentes de paneles de LookML y paneles, debes tener un rol de Looker con los permisos develop y see_lookml_dashboards, así como acceso a los modelos de LookML que subyacen al panel.
  • Permisos para los usuarios: Para chatear con un agente de panel de LookML, los usuarios deben tener el permiso see_lookml_dashboards y acceso a los modelos de LookML que subyacen a los mosaicos del panel.

Cómo definir un agente de panel en LookML

Para definir un agente de panel en LookML, declara el agent parámetro en un archivo de modelo de LookML o en un archivo de LookML dedicado dentro de tu proyecto.

Una definición de agente de panel de LookML usa la siguiente sintaxis:

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
}

Los agentes de paneles admiten los siguientes parámetros de LookML:

  • agent: Declara un agente nuevo y define su nombre.
  • advanced_analytics: (Opcional) Acepta yes o no (el valor predeterminado es no). Cuando se establece en yes, el agente puede usar Advanced Analytics para traducir preguntas en lenguaje natural a código de Python y ejecutar ese código para obtener visualizaciones y cálculos avanzados. Este parámetro está disponible para los agentes de paneles de LookML; sin embargo, no funciona en Looker 26.14.
  • description: (Opcional) Es una breve descripción del agente.
  • instructions: (Opcional) Es una cadena que proporciona instrucciones de formato libre y contexto empresarial para guiar al agente cuando responde consultas. Si se omite, el agente usa el procesamiento conversacional predeterminado sin contexto de mensaje personalizado.
  • is_dashboard_agent: (Obligatorio para los agentes de paneles) Se establece en yes para identificar al agente específicamente como un agente de panel.
  • show_debuginfo: (Opcional) Acepta yes o no (el valor predeterminado es no). Cuando se establece en yes, el agente muestra información detallada de ejecución y solución de problemas en las respuestas de la conversación.
  • show_thinking: (Opcional) Acepta yes o no (el valor predeterminado es no). Cuando se establece en yes, el agente muestra su proceso de razonamiento paso a paso en las respuestas de la conversación.

Ejemplo de definición de agente de panel

En el siguiente ejemplo, se define un agente de panel de LookML que aplica reglas y tonos de filtrado específicos:

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
}

Cómo usar constantes de LookML en instrucciones del agente

Si administras varios paneles de LookML en una organización, puedes usar constantes de LookML para compartir reglas empresariales estándar, glosarios o requisitos de filtrado en las definiciones de agentes sin duplicar texto.

Para usar una constante en las instrucciones del agente, sigue estos pasos:

  1. Define la constante en el archivo manifest.lkml de tu proyecto:

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

  2. Haz referencia a la constante en el parámetro instructions de tu agente de panel con la sintaxis @{<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
}

Cuando el agente procesa las consultas, Looker sustituye de forma dinámica la cadena constante en las instrucciones del agente.

Cómo asociar un agente de panel con un panel de LookML

Para adjuntar un agente de panel a un panel de LookML, configura los parámetros a nivel del panel en el archivo .dashboard.lookml.

Los siguientes parámetros del panel controlan el comportamiento del agente para los paneles de LookML:

  • enabled_dashboard_agent: (Opcional) Acepta true o false. Determina si los usuarios pueden ver el ícono de spark Chatear con este panel y si pueden interactuar con el agente de panel. Si se omite, este parámetro tiene el valor predeterminado true en la capa de la API.
  • default_dashboard_agent: (Opcional) Especifica el nombre del agente de LookML (definido con el parámetro agent) que actúa como agente predeterminado para el panel.

Ejemplo de configuración de panel de LookML

En el siguiente fragmento, se muestra cómo asignar sales_dashboard_agent a un panel de 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 se establece en true y no se especifica default_dashboard_agent, los usuarios aún pueden chatear con el panel; el agente se ejecutará sin instrucciones personalizadas.

Cómo probar agentes de paneles de LookML en el Modo de desarrollo

Los desarrolladores de LookML pueden modificar de forma iterativa las instrucciones del agente y probar las respuestas directamente en la IU de Looker antes de implementar los cambios en producción.

Para probar un agente de panel de LookML en el Modo de desarrollo, sigue estos pasos:

  1. Activa el Modo de desarrollo.
  2. Edita las instructions o la configuración del agente en tu archivo de LookML y guarda los cambios.
  3. Abre el panel de LookML en la IU de Looker.
  4. Selecciona el ícono de spark Chatear con este panel para abrir el panel de chat.
  5. Haz preguntas para probar cómo el agente interpreta tus mensajes y responde a ellos.

Cuando el Modo de desarrollo está activado, Conversational Analytics hace referencia a la definición del agente en la memoria, la definición del panel de LookML y los archivos de modelo de tu rama de desarrollo. Cuando desactivas el Modo de desarrollo, Conversational Analytics vuelve a hacer referencia a las definiciones implementadas de la rama de producción.

El historial de conversaciones creado durante el Modo de desarrollo se conserva y está visible en tu lista de conversaciones recientes en todas las sesiones.

Cómo copiar LookML de agentes de paneles de paneles definidos por el usuario

Si creas un prototipo de panel como un panel definido por el usuario en la IU, puedes exportar su configuración completa, incluidos los parámetros de configuración y las instrucciones del agente de panel, al código de LookML.

Para copiar LookML de un panel definido por el usuario, sigue estos pasos:

  1. Abre el panel definido por el usuario.
  2. Selecciona el menú de tres puntos more_vert Acciones del panel y, luego, selecciona Obtener LookML.
  3. En el cuadro de diálogo Obtener LookML, copia el LookML del panel generado y el código de definición del agente de panel.
  4. Pega el LookML del panel en un archivo .dashboard.lookml y pega el bloque agent en tu archivo de modelo o agente de LookML.

El LookML exportado conserva el estado del botón de activación Habilitar chat con el panel mediante el valor del parámetro enabled_dashboard_agent junto con las instrucciones del agente personalizadas.

Cómo ver los detalles del agente en la IU de Looker

Cuando ves un panel de LookML con un agente de panel activo, puedes inspeccionar la configuración del agente desde el panel de chat:

  1. Selecciona el ícono de spark Chatear con este panel.
  2. Selecciona el ícono de ajuste tune Administrar agente.

En el caso de los paneles de LookML, el panel Administrar agente muestra las instrucciones del agente, el estado de Advanced Analytics y las opciones de depuración en modo de solo lectura. No se pueden editar los parámetros de configuración directamente en la IU.

Para editar la configuración, los desarrolladores con el permiso develop en los modelos subyacentes pueden hacer clic en Editar en LookML para navegar directamente al archivo de LookML pertinente en el IDE.

Cómo consultar un panel de LookML con un agente de panel

Para iniciar una conversación con un agente de panel de LookML, sigue estos pasos:

  1. Abre el panel de LookML.
  2. Selecciona el ícono de spark Chatear con este panel.
  3. En el campo Haz una pregunta, ingresa tu consulta en lenguaje natural.
  4. Si se permite show_thinking para tu agente de panel, puedes elegir un modo de pregunta:
    • Rápido: Traduce rápidamente tu consulta a búsquedas directas de métricas de LookML.
    • Pensando: Evalúa preguntas analíticas complejas y muestra el razonamiento paso a paso
  5. Haz clic en el ícono de envío Enviar.

Para cancelar una consulta en curso, haz clic en el ícono de detención Detener respuesta.

Administración de conversaciones

  • Conversaciones recientes: Para abrir conversaciones anteriores, selecciona more_vert Menú > Conversaciones recientes.
  • Cambiar el nombre de una conversación: Selecciona more_vert junto a una conversación y selecciona edit Cambiar nombre.
  • Borrar una conversación: Selecciona more_vert junto a una conversación y selecciona delete Borrar.

Limitaciones de los agentes de paneles de LookML

Los agentes de paneles de LookML tienen las siguientes limitaciones:

  • Definido solo en LookML: Los agentes de paneles de LookML se deben declarar en LookML. No puedes crearlos, configurarlos ni editarlos en la IU de Looker.
  • Requisito del mismo proyecto: El agente se debe definir en el mismo proyecto de LookML que el panel que hace referencia a él.
  • Un agente por panel: Solo puedes asociar un agente de panel con un panel de LookML.
  • Solo agentes de paneles: LookML no admite la creación de agentes de datos de Explore. Todas las declaraciones agent en LookML deben incluir is_dashboard_agent: yes.