Membuat dan mengelola agen data dasbor LookML

Analisis Percakapan, yang didukung oleh Gemini for Google Cloud, memungkinkan Anda menyelidiki data dengan mengajukan pertanyaan dalam bahasa percakapan melalui antarmuka chat yang intuitif. Saat menggunakan Analisis Percakapan dengan dasbor LookML, Anda dapat menentukan dan menyesuaikan agen data dasbor langsung di kode LookML yang dikontrol versinya.

Agen dasbor LookML memungkinkan developer menyisipkan logika bisnis yang disesuaikan, petunjuk kustom, dan setelan analisis ke dalam dasbor yang dikelola LookML. Karena dasbor LookML mewakili sumber kebenaran yang dikontrol versinya dan diatur di seluruh organisasi, agen dasbor LookML memastikan bahwa interaksi AI tetap konsisten di seluruh lingkungan dan mematuhi standar data organisasi.

Halaman ini membahas beberapa topik berikut:

Sebelum memulai

Sebelum dapat mengonfigurasi atau menggunakan agen dasbor LookML, pastikan persyaratan berikut terpenuhi:

  • Persyaratan instance: Admin Looker harus mengaktifkan Analisis Percakapan di halaman admin Gemini in Looker. Admin juga harus mengaktifkan setelan Enable Trusted Tester Features dan Enabled Dashboard Agents. Advanced Analytics Untuk agen dasbor, setelan admin Advanced Analytics juga harus diaktifkan. Setelan ini tidak berlaku untuk agen dasbor LookML di Looker 26.14.
  • Izin untuk developer: Untuk membuat, mengedit, atau mengonfigurasi agen dan dasbor LookML, Anda harus memiliki peran Looker dengan izin develop dan see_lookml_dashboards, serta akses ke model LookML yang mendasari dasbor.
  • Izin untuk pemirsa: Untuk melakukan chat dengan agen dasbor LookML, pengguna harus memiliki izin see_lookml_dashboards dan akses ke model LookML yang mendasari kartu dasbor.

Menentukan agen dasbor di LookML

Untuk menentukan agen dasbor di LookML, deklarasikan agent parameter dalam file model LookML atau file LookML khusus dalam project Anda.

Definisi agen dasbor LookML menggunakan sintaksis berikut:

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
}

Agen dasbor mendukung parameter LookML berikut:

  • agent: Mendeklarasikan agen baru dan menentukan namanya.
  • advanced_analytics: (Opsional) Menerima yes atau no (default-nya adalah no). Jika ditetapkan ke yes, agen dapat menggunakan Advanced Analytics untuk menerjemahkan pertanyaan bahasa natural ke dalam kode Python dan menjalankan kode tersebut untuk komputasi dan visualisasi lanjutan. Parameter ini tersedia untuk agen dasbor LookML; namun, parameter ini tidak berfungsi di Looker 26.14.
  • description: (Opsional) Deskripsi singkat tentang agen.
  • instructions: (Opsional) String yang memberikan petunjuk bentuk bebas dan konteks bisnis untuk memandu agen saat menjawab kueri. Jika dihilangkan, agen akan menggunakan pemrosesan percakapan default tanpa konteks perintah kustom.
  • is_dashboard_agent: (Wajib untuk agen dasbor) Tetapkan ke yes untuk mengidentifikasi agen secara khusus sebagai agen dasbor.
  • show_debuginfo: (Opsional) Menerima yes atau no (default-nya adalah no). Jika ditetapkan ke yes, agen akan menampilkan informasi eksekusi dan pemecahan masalah mendetail dalam respons percakapan.
  • show_thinking: (Opsional) Menerima yes atau no (default-nya adalah no). Jika ditetapkan ke yes, agen akan menampilkan proses penalaran langkah demi langkah dalam respons percakapan.

Contoh definisi agen dasbor

Contoh berikut menentukan agen dasbor LookML yang menerapkan aturan dan nada pemfilteran tertentu:

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
}

Menggunakan konstanta LookML dalam petunjuk agen

Jika mengelola beberapa dasbor LookML di seluruh organisasi, Anda dapat menggunakan konstanta LookML untuk berbagi aturan bisnis, glosarium, atau persyaratan pemfilteran standar di seluruh definisi agen tanpa menduplikasi teks.

Untuk menggunakan konstanta dalam petunjuk agen, ikuti langkah-langkah berikut:

  1. Tentukan konstanta dalam file manifest.lkml project Anda:

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

  2. Referensi konstanta dalam parameter instructions agen dasbor Anda menggunakan @{<var>CONSTANT_NAME</var>} sintaksis:

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

Saat agen memproses kueri, Looker akan mengganti string konstanta secara dinamis ke dalam petunjuk agen.

Mengaitkan agen dasbor dengan dasbor LookML

Untuk melampirkan agen dasbor ke dasbor LookML, konfigurasikan parameter tingkat dasbor dalam file .dashboard.lookml.

Parameter dasbor berikut mengontrol perilaku agen di dasbor LookML:

  • enable_dashboard_agent: (Opsional) Menerima true atau false. Menentukan apakah pengguna dapat melihat ikon spark Chat with this dashboard dan berinteraksi dengan agen dasbor. Jika dihilangkan, parameter ini akan ditetapkan secara default ke true di lapisan API.
  • default_dashboard_agent: (Opsional) Menentukan nama agen LookML (ditentukan dengan parameter agent) yang berfungsi sebagai agen default untuk dasbor.
  • dashboard_agents: (Opsional) Daftar nama agen yang tersedia untuk dasbor.

Contoh konfigurasi dasbor LookML

Cuplikan berikut menunjukkan cara memetakan sales_dashboard_agent ke dasbor LookML:

- dashboard: executive_sales_overview
  title: "Executive Sales Overview"
  layout: newspaper
  enable_dashboard_agent: true
  default_dashboard_agent: sales_dashboard_agent
  dashboard_agents: [sales_dashboard_agent, regional_sales_agent]

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

Jika enable_dashboard_agent ditetapkan ke true dan tidak ada default_dashboard_agent yang ditentukan, pengguna masih dapat melakukan chat dengan dasbor; agen akan berjalan tanpa petunjuk kustom.

Menguji agen dasbor LookML dalam Mode Pengembangan

Developer LookML dapat mengubah petunjuk agen secara berulang dan menguji respons langsung di UI Looker sebelum men-deploy perubahan ke produksi.

Untuk menguji agen dasbor LookML dalam Mode Pengembangan:

  1. Aktifkan Mode Pengembangan.
  2. Edit instructions atau setelan agen di file LookML Anda dan simpan perubahan.
  3. Buka dasbor LookML di UI Looker.
  4. Pilih spark Chat with this dashboard untuk membuka panel chat.
  5. Ajukan pertanyaan untuk menguji cara agen menafsirkan dan merespons perintah Anda.

Saat Mode Pengembangan diaktifkan, Analisis Percakapan akan mereferensikan definisi agen dalam memori, definisi dasbor LookML, dan file model dari cabang pengembangan Anda. Saat Anda menonaktifkan Mode Pengembangan, Analisis Percakapan akan kembali mereferensikan definisi yang di-deploy dari cabang produksi.

Histori percakapan yang dibuat selama Mode Pengembangan akan dipertahankan dan terlihat dalam daftar percakapan terbaru Anda di seluruh sesi.

Menyalin LookML agen dasbor dari dasbor yang ditentukan pengguna

Jika membuat prototipe dasbor sebagai dasbor yang ditentukan pengguna di UI, Anda dapat mengekspor konfigurasi lengkapnya—termasuk setelan dan petunjuk agen dasbor—ke dalam kode LookML.

Untuk menyalin LookML dari dasbor yang ditentukan pengguna:

  1. Buka dasbor yang ditentukan pengguna.
  2. Pilih menu more_vert Dashboard actions tiga titik, lalu pilih Get LookML.
  3. Dalam dialog Get LookML, salin LookML dasbor yang dihasilkan dan kode definisi agen dasbor.
  4. Tempelkan LookML dasbor ke dalam file .dashboard.lookml, dan tempelkan blok agent ke dalam file LookML model atau agen Anda.

LookML yang diekspor akan mempertahankan status tombol Enable chat with dashboard menggunakan parameter enable_dashboard_agent dan menyalin petunjuk agen kustom.

Melihat detail agen di UI Looker

Saat melihat dasbor LookML dengan agen dasbor aktif, Anda dapat memeriksa konfigurasi agen dari panel chat:

  1. Pilih spark Chat with this dashboard.
  2. Pilih tune Manage agent.

Untuk dasbor LookML, panel Manage agent menampilkan petunjuk agen, status Advanced Analytics, dan opsi debug dalam mode hanya baca. Setelan tidak dapat diedit langsung dalam UI.

Untuk mengedit konfigurasi, developer dengan izin develop pada model yang mendasarinya dapat mengklik Edit in LookML untuk langsung membuka file LookML yang relevan di IDE.

Mengirim kueri dasbor LookML dengan agen dasbor

Untuk memulai percakapan dengan agen dasbor LookML:

  1. Buka dasbor LookML.
  2. Pilih spark Chat with this dashboard.
  3. Di kolom Ask a question, masukkan kueri Anda dalam bahasa natural.
  4. Jika show_thinking diizinkan untuk agen dasbor Anda, Anda dapat memilih mode pertanyaan:
    • Cepat: Menerjemahkan kueri Anda dengan cepat ke dalam pencarian metrik LookML langsung.
    • Thinking: Mengevaluasi pertanyaan analisis yang kompleks dan menampilkan penalaran langkah demi langkah
  5. Klik send Send.

Untuk membatalkan kueri yang sedang berlangsung, klik Stop response.

Mengelola percakapan

  • Recent conversations: Untuk membuka percakapan sebelumnya, pilih more_vert Menu > Recent conversations.
  • Rename a conversation: Pilih more_vert di samping percakapan, lalu pilih edit Rename.
  • Hapus percakapan: Pilih more_vert di samping percakapan, lalu pilih delete Hapus.