Criar e gerenciar agentes de dados do painel do LookML

A Análise Conversacional, com tecnologia do Gemini Google Cloud, permite investigar seus dados fazendo perguntas em linguagem conversacional por uma interface de chat intuitiva. Ao usar a Análise Conversacional com um dashboard do LookML, você pode definir e personalizar um agente de dados do dashboard diretamente no código do LookML com controle de versão.

Os agentes de dashboard do LookML permitem que os desenvolvedores injetem lógica de negócios personalizada, instruções personalizadas e configurações analíticas em dashboards gerenciados pelo LookML. Como os dashboards do LookML representam fontes de verdade governadas e com controle de versão em todas as organizações, os agentes de dashboard do LookML garantem que as interações de IA permaneçam consistentes em todos os ambientes e sigam os padrões de dados organizacionais.

Nesta página, abordamos os seguintes tópicos:

Antes de começar

Antes de configurar ou usar agentes de dashboard do LookML, verifique se os seguintes requisitos foram atendidos:

  • Requisitos da instância: um administrador do Looker precisa ativar Análise Conversacional na página de administrador do Gemini no Looker. O administrador também precisa ativar as configurações Ativar recursos de trusted testers e Agentes de dashboard ativados. Análise avançada para agentes de dashboard, a configuração de administrador Análise avançada também precisa estar ativada. Essa configuração não se aplica a agentes de dashboard do LookML no Looker 26.14.
  • Permissões para desenvolvedores: para criar, editar ou configurar agentes e dashboards do LookML , é necessário ter um papel do Looker com as permissões develop e see_lookml_dashboards , além de acesso aos modelos do LookML que estão na base do dashboard.
  • Permissões para espectadores: para conversar com um agente de dashboard do LookML, os usuários precisam ter a permissão see_lookml_dashboards e acesso aos modelos do LookML que estão na base dos blocos do dashboard.

Definir um agente de dashboard no LookML

Para definir um agente de dashboard no LookML, declare o agent parâmetro em um arquivo de modelo do LookML ou em um arquivo dedicado do LookML no seu projeto.

Uma definição de agente de dashboard do LookML usa a seguinte sintaxe:

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
}

Os agentes de dashboard são compatíveis com os seguintes parâmetros do LookML:

  • agent: declara um novo agente e define o nome dele.
  • advanced_analytics: (opcional) aceita yes ou no (o padrão é no). Quando definido como yes, o agente pode usar Análise avançada para traduzir perguntas em linguagem natural para código Python e executar esse código para cálculos e visualizações avançados. Esse parâmetro está disponível para agentes de dashboard do LookML. No entanto, ele não funciona no Looker 26.14.
  • description: (opcional) uma breve descrição do agente.
  • instructions: (opcional) uma string que fornece instruções de formato livre e contexto de negócios para orientar o agente ao responder consultas. Se omitido, o agente usa o processamento conversacional padrão sem contexto de prompt personalizado.
  • is_dashboard_agent: (obrigatório para agentes de dashboard) definido como yes para identificar o agente especificamente como um agente de dashboard.
  • show_debuginfo: (opcional) aceita yes ou no (o padrão é no). Quando definido como yes, o agente mostra informações detalhadas de execução e solução de problemas nas respostas da conversa.
  • show_thinking: (opcional) aceita yes ou no (o padrão é no). Quando definido como yes, o agente mostra o processo de raciocínio detalhado nas respostas da conversa.

Exemplo de definição de agente de dashboard

O exemplo a seguir define um agente de dashboard do LookML que aplica regras e tom de filtragem 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
}

Usar constantes do LookML em instruções do agente

Se você gerenciar vários dashboards do LookML em uma organização, poderá usar constantes do LookML para compartilhar regras de negócios padrão, glossários ou requisitos de filtragem em definições de agentes sem duplicar o texto.

Para usar uma constante nas instruções do agente, siga estas etapas:

  1. Defina a constante no arquivo manifest.lkml do seu projeto:

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

  2. Faça referência à constante no parâmetro instructions do agente de dashboard usando @{<var>CONSTANT_NAME</var>} sintaxe:

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

Quando o agente processa consultas, o Looker substitui dinamicamente a string constante nas instruções do agente.

Associar um agente de dashboard a um dashboard do LookML

Para anexar um agente de dashboard a um dashboard do LookML, configure os parâmetros de nível do dashboard no arquivo .dashboard.lookml.

Os seguintes parâmetros de dashboard controlam o comportamento do agente em dashboards do LookML:

  • enable_dashboard_agent: (opcional) aceita true ou false. Determina se os usuários podem ver o ícone de faísca Conversar com este dashboard e interagir com o agente de dashboard. Se omitido, esse parâmetro será definido como true na camada da API.
  • default_dashboard_agent: (opcional) especifica o nome do agente do LookML (definido com o parâmetro agent) que serve como o agente padrão do dashboard.
  • dashboard_agents: (opcional) uma lista de nomes de agentes disponíveis para o dashboard.

Exemplo de configuração de dashboard do LookML

O snippet a seguir mostra como mapear o sales_dashboard_agent para um dashboard do 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 estiver definido como true e nenhum default_dashboard_agent for especificado, os usuários ainda poderão conversar com o dashboard. O agente será executado sem instruções personalizadas.

Testar agentes de dashboard do LookML no modo de desenvolvimento

Os desenvolvedores do LookML podem modificar as instruções do agente e testar as respostas diretamente na interface do Looker antes de implantar as mudanças na produção.

Para testar um agente de dashboard do LookML no modo de desenvolvimento:

  1. Ative o Modo de Desenvolvimento.
  2. Edite as instructions ou configurações do agente no arquivo do LookML e salve as mudanças.
  3. Abra o dashboard do LookML na interface do Looker.
  4. Selecione faísca Conversar com este dashboard para abrir o painel de chat.
  5. Faça perguntas para testar como o agente interpreta e responde aos seus prompts.

Quando o modo de desenvolvimento está ativado, a Análise Conversacional faz referência à definição do agente na memória, à definição do dashboard do LookML e aos arquivos de modelo da ramificação de desenvolvimento. Quando você desativa o modo de desenvolvimento, a Análise Conversacional volta a fazer referência às definições implantadas da ramificação de produção.

O histórico de conversas criado durante o modo de desenvolvimento é mantido e visível na lista de conversas recentes em todas as sessões.

Copiar o LookML do agente de dashboard de dashboards definidos pelo usuário

Se você criar um protótipo de painel como um painel definido pelo usuário na UI, poderá exportar a configuração completa, incluindo as instruções e configurações do agente de painel, para o código do LookML.

Para copiar o LookML de um painel definido pelo usuário:

  1. Abra o painel definido pelo usuário.
  2. Selecione o menu de três pontos more_vert Ações do dashboard e selecione Acessar o LookML.
  3. Na caixa de diálogo Acessar o LookML, copie o LookML do dashboard gerado e o código de definição do agente de dashboard.
  4. Cole o LookML do dashboard em um arquivo .dashboard.lookml e cole o bloco agent no arquivo de modelo ou agente do LookML.

O LookML exportado preserva o estado da opção Ativar chat com o dashboard usando o parâmetro enable_dashboard_agent e copia todas as instruções personalizadas do agente.

Conferir detalhes do agente na interface do Looker

Ao visualizar um dashboard do LookML com um agente de dashboard ativo, você pode inspecionar a configuração do agente no painel de chat:

  1. Selecione a faísca Conversar com este dashboard.
  2. Selecione tune Gerenciar agente.

Para dashboards do LookML, o painel Gerenciar agente mostra instruções do agente, status da Análise avançada e opções de depuração no modo somente leitura. As configurações não podem ser editadas diretamente na UI.

Para editar a configuração, os desenvolvedores com a permissão develop nos modelos subjacentes podem clicar em Editar no LookML para navegar diretamente até o arquivo do LookML relevante no IDE.

Consultar um dashboard do LookML com um agente de dashboard

Para iniciar uma conversa com um agente de dashboard do LookML:

  1. Abra o dashboard do LookML.
  2. Selecione a faísca Conversar com este dashboard.
  3. No campo Faça uma pergunta, insira sua consulta em linguagem natural.
  4. Se show_thinking for permitido para o agente de dashboard, você poderá escolher um modo de pergunta:
    • Rápido: traduz rapidamente sua consulta em pesquisas diretas de métricas do LookML.
    • Pensando: avalia perguntas analíticas complexas e mostra o raciocínio detalhado.
  5. Clique em send Enviar.

Para cancelar uma consulta em andamento, clique em Parar resposta.

Gerenciar conversas

  • Conversas recentes: para abrir conversas anteriores, selecione more_vert Menu > Conversas recentes.
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