Creare e gestire gli agenti di dati delle dashboard LookML

Analisi conversazionale, basata su Gemini per Google Cloud, ti consente di esaminare i dati ponendo domande in linguaggio colloquiale tramite un'interfaccia di chat intuitiva. Quando utilizzi Analisi conversazionale con una dashboard LookML, puoi definire e personalizzare un agente di dati della dashboard direttamente nel codice LookML con controllo delle versioni.

Gli agenti delle dashboard LookML consentono agli sviluppatori di inserire logica di business personalizzata, istruzioni personalizzate e impostazioni di analisi nelle dashboard gestite da LookML. Poiché le dashboard LookML rappresentano fonti di verità controllate e con controllo delle versioni nelle organizzazioni, gli agenti delle dashboard LookML garantiscono che le interazioni con l'AI rimangano coerenti tra gli ambienti e rispettino gli standard dei dati dell'organizzazione.

Questa pagina tratta i seguenti argomenti:

Prima di iniziare

Prima di poter configurare o utilizzare gli agenti delle dashboard LookML, assicurati che siano soddisfatti i seguenti requisiti:

  • Requisiti dell'istanza: un amministratore Looker deve abilitare Analisi conversazionale nella pagina di amministrazione Gemini in Looker. L'amministratore deve anche attivare le impostazioni Abilita le funzionalità di Trusted Tester e Agenti della dashboard abilitati. Per l'analisi avanzata per gli agenti delle dashboard, deve essere abilitata anche l'impostazione di amministrazione Analisi avanzata. Questa impostazione non si applica agli agenti delle dashboard LookML in Looker 26.14.
  • Autorizzazioni per gli sviluppatori: per creare, modificare o configurare gli agenti e le dashboard LookML , devi disporre di un ruolo Looker con le autorizzazioni develop e see_lookml_dashboards , nonché dell'accesso ai modelli LookML sottostanti alla dashboard.
  • Autorizzazioni per gli spettatori: per chattare con un agente della dashboard LookML, gli utenti devono disporre dell'autorizzazione see_lookml_dashboards e dell'accesso ai modelli LookML sottostanti ai riquadri della dashboard.

Definire un agente della dashboard in LookML

Per definire un agente della dashboard in LookML, dichiara il agent parametro in un file di modello LookML o in un file LookML dedicato all'interno del progetto.

Una definizione di agente della dashboard LookML utilizza la seguente sintassi:

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
}

Gli agenti delle dashboard supportano i seguenti parametri LookML:

  • agent: dichiara un nuovo agente e ne definisce il nome.
  • advanced_analytics: (facoltativo) accetta yes o no (il valore predefinito è no). Quando impostato su yes, l'agente può utilizzare Analisi avanzata per tradurre le domande in linguaggio naturale in codice Python ed eseguire questo codice per calcoli e visualizzazioni avanzati. Questo parametro è disponibile per gli agenti delle dashboard LookML, ma non è funzionale in Looker 26.14.
  • description: (facoltativo) una breve descrizione dell'agente.
  • instructions: (facoltativo) una stringa che fornisce istruzioni in formato libero e contesto aziendale per guidare l'agente quando risponde alle query. Se omesso, l'agente utilizza l'elaborazione conversazionale predefinita senza contesto di prompt personalizzato.
  • is_dashboard_agent: (obbligatorio per gli agenti delle dashboard) impostalo su yes per identificare l'agente in modo specifico come agente della dashboard.
  • show_debuginfo: (facoltativo) accetta yes o no (il valore predefinito è no). Se impostato su yes, l'agente visualizza informazioni dettagliate sull'esecuzione e sulla risoluzione dei problemi nelle risposte della conversazione.
  • show_thinking: (facoltativo) accetta yes o no (il valore predefinito è no). Quando impostato su yes, l'agente visualizza la procedura di ragionamento passo passo nelle risposte della conversazione.

Esempio di definizione di agente della dashboard

L'esempio seguente definisce un agente della dashboard LookML che applica regole di filtro e tono specifici:

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
}

Utilizzare le costanti LookML nelle istruzioni dell'agente

Se gestisci più dashboard LookML in un'organizzazione, puoi utilizzare costanti LookML per condividere regole di business standard, glossari o requisiti di filtro tra le definizioni degli agenti senza duplicare il testo.

Per utilizzare una costante nelle istruzioni dell'agente:

  1. Definisci la costante nel file manifest.lkml del progetto:

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

  2. Fai riferimento alla costante nel parametro instructions dell'agente della dashboard utilizzando la sintassi @{<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
}

Quando l'agente elabora le query, Looker sostituisce dinamicamente la stringa costante nelle istruzioni dell'agente.

Associare un agente della dashboard a una dashboard LookML

Per collegare un agente della dashboard a una dashboard LookML, configura i parametri a livello di dashboard nel file .dashboard.lookml.

I seguenti parametri della dashboard controllano il comportamento dell'agente nelle dashboard LookML:

  • enable_dashboard_agent: (facoltativo) accetta true o false. Determina se gli utenti possono visualizzare l'icona a forma di scintilla spark Chatta con questa dashboard e interagire con l'agente della dashboard. Se omesso, il valore predefinito di questo parametro è true a livello di API.
  • default_dashboard_agent: (facoltativo) specifica il nome dell'agente LookML (definito con il parametro agent) che funge da agente predefinito per la dashboard.
  • dashboard_agents: (facoltativo) un elenco di nomi di agenti disponibili per la dashboard.

Esempio di configurazione della dashboard LookML

Il seguente snippet mostra come mappare sales_dashboard_agent a una dashboard 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]

Se enable_dashboard_agent è impostato su true e non viene specificato alcun default_dashboard_agent, gli utenti possono comunque chattare con la dashboard; l'agente verrà eseguito senza istruzioni personalizzate.

Testare gli agenti delle dashboard LookML in modalità di sviluppo

Gli sviluppatori LookML possono modificare in modo iterativo le istruzioni dell'agente e testare le risposte direttamente nell'interfaccia utente di Looker prima di eseguire il deployment delle modifiche in produzione.

Per testare un agente della dashboard LookML in modalità di sviluppo:

  1. Attiva la modalità di sviluppo.
  2. Modifica le instructions o le impostazioni dell'agente nel file LookML e salva le modifiche.
  3. Apri la dashboard LookML nell'interfaccia utente di Looker.
  4. Seleziona scintilla Chatta con questa dashboard per aprire il riquadro della chat.
  5. Poni domande per verificare in che modo l'agente interpreta e risponde ai prompt.

Quando la modalità di sviluppo è attiva, Analisi conversazionale fa riferimento alla definizione dell'agente in memoria, alla definizione della dashboard LookML e ai file di modello del ramo di sviluppo. Quando disattivi la modalità di sviluppo, Analisi conversazionale torna a fare riferimento alle definizioni di cui è stato eseguito il deployment dal ramo di produzione.

La cronologia delle conversazioni creata durante la modalità di sviluppo viene mantenuta e visualizzata nell'elenco delle conversazioni recenti tra le sessioni.

Copiare il codice LookML dell'agente della dashboard dalle dashboard definite dall'utente

Se prototipi una dashboard come dashboard definita dall'utente nell'interfaccia utente, puoi esportare la configurazione completa, incluse le istruzioni e le impostazioni dell'agente della dashboard, nel codice LookML.

Per copiare il codice LookML da una dashboard definita dall'utente:

  1. Apri la dashboard definita dall'utente.
  2. Seleziona il menu con tre puntini more_vert Azioni della dashboard e poi Ottieni LookML.
  3. Nella finestra di dialogo Ottieni LookML, copia il codice LookML della dashboard generato e il codice di definizione dell'agente della dashboard.
  4. Incolla il codice LookML della dashboard in un file .dashboard.lookml e incolla il blocco agent nel file LookML del modello o dell'agente.

Il codice LookML esportato conserva lo stato del pulsante di attivazione/disattivazione Abilita la chat con la dashboard utilizzando il parametro enable_dashboard_agent e copia tutte le istruzioni dell'agente personalizzate.

Visualizzare i dettagli dell'agente nell'interfaccia utente di Looker

Quando visualizzi una dashboard LookML con un agente della dashboard attivo, puoi esaminare la configurazione dell'agente dal riquadro della chat:

  1. Seleziona scintilla Chatta con questa dashboard.
  2. Seleziona l'icona a forma di chiave inglese tune Gestisci agente.

Per le dashboard LookML, il riquadro Gestisci agente mostra le istruzioni dell'agente, lo stato di Analisi avanzata e le opzioni di debug in modalità di sola lettura. Le impostazioni non possono essere modificate direttamente nell'interfaccia utente.

Per modificare la configurazione, gli sviluppatori con l'autorizzazione develop sui modelli sottostanti possono fare clic su Modifica in LookML per passare direttamente al file LookML pertinente nell'IDE.

Eseguire query su una dashboard LookML con un agente della dashboard

Per avviare una conversazione con un agente della dashboard LookML:

  1. Apri la dashboard LookML.
  2. Seleziona scintilla Chatta con questa dashboard.
  3. Nel campo Poni una domanda, inserisci la query in linguaggio naturale.
  4. Se show_thinking è consentito per l'agente della dashboard, puoi scegliere una modalità di domanda:
    • Veloce: traduce rapidamente la query in ricerche dirette di metriche LookML.
    • Pensiero: valuta domande analitiche complesse e mostra il ragionamento passo passo.
  5. Fai clic su Invia Invia.

Per annullare una query in corso, fai clic su Interrompi risposta.

Gestire le conversazioni

  • Conversazioni recenti: per aprire le conversazioni precedenti, seleziona more_vert Menu > Conversazioni recenti.
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