Explore-KI-Datenagenten erstellen und verwalten

Mit Daten-KI-Agenten können Sie die konversationelle Analyse für Ihre Nutzer anpassen. Mit KI-Agenten können Sie der konversationellen Analyse Kontext und Anweisungen geben, damit sie Fragen für bestimmte Anwendungsfälle effektiver beantworten kann. KI-Agenten ermöglichen es Analysten, Geschäftsbegriffe bestimmten Feldern zuzuordnen, die besten Felder für die Filterung anzugeben und benutzerdefinierte Berechnungen zu definieren.

Auf dieser Seite werden die folgenden Prozesse beschrieben:

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini forIhre Daten verwendet. Google Cloud

Hinweis

Die Verwendung der konversationellen Analyse wird durch eine Kombination aus Zugriff auf Inhalte, Datenzugriff und Funktionszugriff verwaltet. Stellen Sie sich einen Daten-KI-Agenten als eine weitere Art von Looker-Inhalt vor, z. B. ein Dashboard, einen Look oder einen Ordner. Wenn Sie mit Daten-KI-Agenten interagieren möchten, muss Ihnen eine Looker-Rolle zugewiesen sein, die die erforderlichen Berechtigungen für die Modelle hat, die dem jeweiligen Explore zugrunde liegen oder die der Daten-KI-Agent abfragen wird. In einigen Fällen benötigen Sie auch Zugriff auf den KI-Agenten selbst. Weitere Informationen zu den Berechtigungen und dem Zugriff, die für die Verwaltung und Verwendung von Nutzerdaten-Agenten erforderlich sind, finden Sie in der Berechtigungstabelle auf der Dokumentationsseite Konversationelle Analyse in Looker einrichten.

Daten-KI-Agenten erstellen und bearbeiten

So erstellen Sie einen neuen Daten-KI-Agenten:

  1. Rufen Sie die Seite Unterhaltungen auf.
  2. Wählen Sie auf dem Tab KI-Agenten die Option + Neuer Agent aus. Alternativ können Sie im linken Bereich sparkKI-Agenten verwalten und dann + Neuer Agent auswählen.

  3. Geben Sie auf der Seite Neuer Agent die folgenden Informationen zu Ihrem Daten-KI-Agenten an.

    • Agent-Name: Geben Sie einen Namen für den Agenten ein. Der Name muss eindeutig und beschreibend sein.
    • Agent-Beschreibung: Beschreiben Sie kurz, was dieser Agent tun kann und welche Daten er verwendet. Nutzer sehen diese Beschreibung, wenn sie den Agenten auswählen, um eine Unterhaltung zu starten, oder wenn Sie den Agenten für sie freigeben. Die Beschreibung sollte daher den Zweck des Agenten und seine potenziellen Vorteile klar erläutern.
    • Daten: So stellen Sie eine Verbindung zu bis zu fünf vorhandenen Looker-Explores her:
      1. Klicken Sie im Feld Daten auf + Explores auswählen.
      2. Klicken Sie im Fenster Explores suchen auf die Explores, die Sie in den Daten-KI-Agenten aufnehmen möchten. Diese Explores werden im Bereich Ausgewählte Explores des Fensters angezeigt.
      3. Klicken Sie auf Speichern, um das ausgewählte Explore dem Daten-KI-Agenten hinzuzufügen.

  4. Anweisungen: Geben Sie Kontext an, damit die konversationelle Analyse weiß, wie sie mit Ihren Daten interagieren und genaue und relevante Antworten geben kann. Beispiele für die Arten von Kontext, die Sie angeben können, finden Sie unter Anweisungen für KI-Agenten schreiben.

  5. Optional: Wenn Sie die erweiterte Analyse für alle Unterhaltungen mit Ihrem Agenten aktivieren möchten, wählen Sie Erweiterte Analyse aktivieren aus.

  6. Optional können Sie Ihren Agenten testen, um die Anweisungen und Einstellungen zu optimieren.

  7. Klicken Sie auf Speichern, um den neuen Daten-KI-Agenten zu speichern.

Nachdem Sie den Daten-KI-Agenten gespeichert haben, können Sie ihn für andere Nutzer freigeben und eine Unterhaltung mit ihm starten.

Anweisungen für KI-Agenten schreiben

Wenn Sie einen Daten-KI-Agenten erstellen, können Sie Freiform-Anweisungen hinzufügen, die das grundlegende Verhalten des Daten-KI-Agenten definieren und ihm grundlegenden Kontext geben, den er berücksichtigen muss, bevor er einen Prompt eines Nutzers verarbeitet.

Hier einige Beispiele für die Arten von Kontext, die Sie im Feld Anweisungen angeben können:

  • Schlüsselfelder: Die wichtigsten Felder für die Analyse
  • Ausgeschlossene Felder: Felder, die der Daten-KI-Agent vermeiden soll
  • Filtern und Gruppieren: Felder, die der Agent zum Filtern und Gruppieren von Daten verwenden soll
  • Golden Queries: Paare aus Fragen in natürlicher Sprache und den entsprechenden Explore-Abfragen
  • Persona: Eine Rolle oder Expertise, ein Charakter oder ein Tonfall, die Sie dem Agenten zuweisen

Tipps und Best Practices zum Schreiben von Anweisungen für KI-Agenten finden Sie auf der Dokumentationsseite Best Practices für die Konfiguration der konversationellen Analyse in Looker.

Looker-Golden Query definieren

Wenn Sie eine Looker-Golden Query für ein bestimmtes Explore definieren möchten, geben Sie Werte für beide der folgenden Felder an:

  • natural_language_questions: Die Frage in natürlicher Sprache, die ein Nutzer stellen könnte
  • looker_query: Die Looker-Golden Query, die der Frage in natürlicher Sprache entspricht

Überlegen Sie sich für das Feld natural_language_questions, welche Fragen ein Nutzer zu diesem Explore stellen könnte, und formulieren Sie diese Fragen in natürlicher Sprache. Sie können mehr als eine Frage in den Wert dieses Felds aufnehmen. Den Wert für das Feld looker_query können Sie aus den Abfragemetadaten des Explore abrufen.

Golden Queries unterstützen die folgenden Felder:

  • model (String): Das LookML-Modell, das zum Generieren der Abfrage verwendet wurde. Dies ist ein Pflichtfeld.
  • explore (String): Das Explore, das zum Generieren der Abfrage verwendet wurde. Dies ist ein Pflichtfeld.
  • fields[] (String): Die Felder, die aus dem Explore abgerufen werden sollen, einschließlich Dimensionen und Messwerte. Dieses Feld ist optional.
  • filters[] (String): Die Filter, die auf das Explore angewendet werden sollen. Dieses Feld ist optional.
  • sorts[] (String): Die Sortierung, die auf das Explore angewendet werden soll. Dieses Feld ist optional.
  • limit (String): Die Begrenzung für Datenzeilen, die auf das Explore angewendet werden soll. Dieses Feld ist optional.

Sie können die Abfragemetadaten des Explore direkt aus dem Explore abrufen. Gehen Sie dazu so vor:

  1. Wählen Sie im Explore das Explore-Aktionen Menü und dann LookML abrufen aus.
  2. Wählen Sie den Tab Dashboard aus.
  3. Kopieren Sie die Abfragedetails aus dem LookML-Code. Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise den LookML-Code für ein Explore mit dem Namen Order Items:

Kopieren Sie die ausgewählten Metadaten zur Verwendung in Ihrer Looker-Golden Query:

  model: thelook
  explore: order_items
  fields: [order_items.order_id, orders.status]
  sorts: [orders.status, order_items.order_id]
  limit: 500

Agent testen

Wenn Sie einen Agenten erstellen oder bearbeiten, enthält die Seite mit den Agentendetails den Bereich Vorschau des Agenten. Sie können die Einstellungen und Anweisungen des Agenten testen, indem Sie eine Unterhaltung mit ihm starten.

Sie müssen auf Aktualisieren klicken, damit eine Änderung in der Vorschau angezeigt wird. Wenn der Speicherstatus Not saved lautet, werden alle Aktualisierungen der Einstellungen nicht in der Vorschau angezeigt.

Vorhandenen Daten-KI-Agenten bearbeiten

So bearbeiten Sie einen vorhandenen Daten-KI-Agenten:

  1. Wählen Sie auf der Seite Unterhaltungen die Option sparkKI-Agenten verwalten aus.
  2. Wählen Sie auf der Seite KI-Agenten verwalten den Daten-KI-Agenten aus, den Sie bearbeiten möchten.
  3. Aktualisieren Sie die Details zum Agenten nach Bedarf. Sie können die Details ändern, die Sie beim Erstellen des Agenten angegeben haben, einschließlich der Felder Agent-Name, Agent-Beschreibung, Daten und Anweisungen. Sie können auch den Code Interpreter für Ihren Agenten aktivieren.
  4. Klicken Sie auf Aktualisieren, um die Änderungen zu speichern.

Daten-KI-Agenten freigeben

Durch die Freigabe können andere Nutzer mit Ihrem Agenten und seinen Explores chatten. Sie können einen Daten-Agenten für andere Nutzer freigeben, indem Sie ihnen Zugriff auf Inhalte für den Agenten gewähren. Nur ein Nutzer mit den entsprechenden Berechtigungen und Zugriff auf Inhalte kann einen Agenten freigeben. Nachdem ein Agent erstellt wurde, kann es einige Minuten dauern, bis er freigegeben werden kann.

So geben Sie einen Daten-KI-Agenten frei:

  1. Wählen Sie auf der Seite Unterhaltungen im linken Bereich die Option sparkKI-Agenten verwalten aus.
  2. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten Agenten, indem Sie auf das Dreipunkt-Menü Weitere Optionen klicken, und wählen Sie dann Freigeben aus.
  3. Nachdem Sie eine Person oder Gruppen im Bereich Wer kann auf diesen Agenten zugreifen? hinzugefügt und die Berechtigungsstufe ausgewählt haben, klicken Sie auf Hinzufügen, um sie in die freigegebene Liste aufzunehmen.
  4. Wenn neue Nutzer oder Gruppen eine Benachrichtigungs-E-Mail erhalten sollen, klicken Sie auf das Kästchen Die gerade hinzugefügten Personen per E-Mail benachrichtigen.
  5. Klicken Sie nach allen Änderungen auf Speichern.

Sie können einen Agenten, den Sie gerade erstellt oder bearbeitet haben, auch freigeben, indem Sie auf der Seite mit den Agenteneinstellungen auf Freigeben klicken und die oben genannten Schritte ausführen.

Zugriff auf einen Daten-KI-Agenten widerrufen

So widerrufen Sie den Zugriff auf einen Agenten:

  1. Klicken Sie auf der Seite Unterhaltungen im linken Bereich auf sparkKI-Agenten verwalten.
  2. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten Agenten, indem Sie auf das Dreipunkt-Menü Weitere Optionen klicken, und wählen Sie dann Freigeben aus.
  3. Klicken Sie neben dem Nutzer oder den Gruppen, deren Zugriff entfernt werden soll, auf das X.
  4. Klicken Sie nach allen Änderungen auf Speichern.

Wenn die entfernten Nutzer eine laufende Unterhaltung haben, haben sie noch ein oder zwei Minuten lang Zugriff, während die Änderungen übernommen werden.

Wenn ein Nutzer weitere Fragen stellt, nachdem der Zugriff auf einen Agenten entfernt wurde, wird die folgende Meldung angezeigt: The agent in this conversation may not be shared with you, or may have been deleted. You can view any past conversations with the agent, but can't ask new questions.

Daten-KI-Agenten veröffentlichen

Sie können Ihren Daten-KI-Agenten in Gemini Enterprise veröffentlichen und so den vordefinierten Kontext und die Analysen Ihres Agenten einem breiteren Publikum zur Verfügung stellen, einschließlich Nutzern, die mit der Looker-Oberfläche nicht vertraut sind. Gemini Enterprise dient als zentrale Anlaufstelle, an der Nutzer Daten-KI-Agenten verwalten können, die in verschiedenen Anwendungen erstellt wurden Google Cloud . So können sie den besten Agenten für ihre Analyseanforderungen finden.

Hinweis

Die Schritte zum Erstellen eines Daten-KI-Agenten in Looker und zum Bereitstellen für Nutzer in Gemini Enterprise umfassen Aufgaben, die in der Looker-Instanz, auf der Gemini Enterprise-Seite in der Google Cloud Console und in der Gemini Enterprise-Instanz ausgeführt werden.

Nutzer mit den folgenden Rollen müssen die Schritte ausführen, die in den entsprechenden Abschnitten beschrieben sind:

  1. Daten-KI-Agenten-Bearbeiter (Looker-Funktion): Veröffentlichen Sie den Agenten in Looker.
  2. Discovery Engine Admin (IAM-Rolle): Gewähren Sie in der Google Cloud Console Zugriff auf den Agenten.
  3. Gemini Enterprise-Nutzer (IAM-Rolle); Daten-KI-Agenten-Nutzer (Looker-Funktion): Chatten Sie in der Gemini Enterprise-Instanz mit dem Agenten.

Bevor Sie einen Agenten veröffentlichen können, müssen die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

  • Ein Looker-Administrator muss die Einstellung In Gemini Enterprise veröffentlichen auf der Seite Gemini in Looker im Bereich Admin aktivieren.
  • Ein Looker-Administrator muss Ihnen eine Rolle mit der publish_agent_externally Berechtigung zuweisen. Sie müssen auch einen Daten-KI-Agenten bearbeiten können.
  • Dem Looker-Dienstkonto im Google Cloud Projekt, in dem die Gemini Enterprise-Engine gehostet wird, muss Identity and Access Management-Rolle Discovery Engine Admin zugewiesen werden. Wenn der erste Daten-KI-Agent veröffentlicht wird, wird dem Konto durch die Zuweisung dieser Rolle eine Gemini Enterprise-Lizenz zugewiesen. Wenn keine Gemini Enterprise-Lizenzen verfügbar sind, die dem Looker-Dienstkonto zugewiesen werden können, wird auf der Seite der Gemini Enterprise-Engine in der Google Cloud Console der Fehler „Kontingent für die Erstellung von Agenten konnte nicht zugewiesen werden“ angezeigt. Ein Nutzer mit der IAM-Rolle **Discovery Engine Admin** muss dann eine neue Gemini Enterprise-Lizenz bereitstellen oder eine vorhandene Lizenz für das Looker-Dienstkonto neu zuweisen.

Daten-KI-Agenten in Gemini Enterprise veröffentlichen

Um die in diesem Abschnitt beschriebenen Schritte auszuführen, benötigen Sie eine Looker-Rolle mit der publish_agent_externally Berechtigung sowie den entsprechenden Berechtigungen und dem entsprechenden Inhaltszugriff zum Bearbeiten von Daten-KI-Agenten.

So veröffentlichen Sie einen Agenten:

  1. Bearbeiten Sie den Agenten.
  2. Wählen Sie Veröffentlichungseinstellungen aus, um das Fenster Agentenveröffentlichungseinstellungen zu öffnen.
  3. Aktivieren Sie im Fenster Agentenveröffentlichungseinstellungen die Einstellung Gemini Enterprise und wählen Sie Aktualisieren aus. Wenn Sie diese Einstellung aktivieren, wird der Agent in der Gemini Enterprise-Instanz veröffentlicht, die auf der Seite Gemini in Looker im Bereich Admin angezeigt wird.
  4. Nachdem Sie Ihren Agenten veröffentlicht haben, können Sie Freigeben auswählen, um anderen Looker-Nutzern Zugriff zu gewähren auf Ihren Daten-KI-Agenten, oder Unterhaltung starten auswählen, um eine neue Unterhaltung zu öffnen mit dem Daten-KI-Agenten.

Nutzern Zugriff auf den Agenten in Gemini Enterprise gewähren

Um die in diesem Abschnitt beschriebenen Schritte auszuführen, benötigen Sie Identity and Access Management-Rolle Discovery Engine Admin für das Google Cloud Projekt, in dem die Gemini Enterprise-Engine enthalten ist.

Damit ein Nutzer in Gemini Enterprise mit einem Agenten chatten kann, muss er Zugriff auf die Gemini Enterprise-Instanz und auf den einzelnen Agenten haben.

Wenn Sie einem Nutzer Zugriff auf die Gemini Enterprise-Instanz gewähren möchten, muss ein Discovery Engine Admin dem Nutzer die IAM-Rolle Gemini Enterprise-Nutzer für das Google Cloud Projekt zuweisen, in dem die Gemini Enterprise-Engine enthalten ist.

Wenn ein Discovery Engine Admin einem Nutzer Zugriff auf einen einzelnen Agenten gewähren möchte, muss er in der Google Cloud Console die folgenden Schritte ausführen:

  1. Rufen Sie das Google Cloud Projekt auf, in dem die Gemini Enterprise-Engine enthalten ist.
  2. Öffnen Sie die Produktseite von Gemini Enterprise.
  3. Wählen Sie in der Hauptnavigation die Seite Apps und dann den Namen der Gemini Enterprise-Instanz aus.
  4. Wählen Sie in der Hauptnavigation KI-Agenten aus.
  5. Wählen Sie den Agenten aus, auf den Sie Zugriff gewähren möchten.
  6. Wählen Sie den Tab Nutzerberechtigungen aus.
  7. Wählen Sie Nutzer hinzufügen aus.
  8. Fügen Sie im Fenster Nutzerberechtigungsrollen zum Agenten hinzufügen jeden Nutzer hinzu und weisen Sie ihm die Rolle Agent-Nutzer zu.

In Gemini Enterprise mit dem Agenten chatten

Um die in diesem Abschnitt beschriebenen Schritte auszuführen, benötigen Sie die Gemini Enterprise-Nutzer Identity and Access Management-Rolle für das Google Cloud Projekt, in dem die Gemini Enterprise-Engine enthalten ist. Sie benötigen außerdem die entsprechenden Berechtigungen und den Zugriff auf Inhalte, um in der Looker-Instanz mit dem Agenten zu chatten.

So chatten Sie in einer Gemini Enterprise-Instanz mit einem Daten-KI-Agenten:

  1. Öffnen Sie Ihre Gemini Enterprise-Instanz.
  2. Wählen Sie in der Hauptnavigation KI-Agenten aus.
  3. Wählen Sie auf der Seite KI-Agenten den Agenten aus, mit dem Sie chatten möchten. Wenn Sie einen Agenten auswählen, wird ein Unterhaltungsfenster geöffnet, in dem Sie Fragen zu Ihren Daten stellen können.

Wenn Sie zum ersten Mal mit einem Agenten chatten, müssen Sie den Zugriff des Agenten auf Ihre Looker-Identität autorisieren.

Daten-KI-Agenten löschen

So löschen Sie einen Daten-KI-Agenten:

  1. Klicken Sie auf der Seite Unterhaltungen im linken Bereich auf sparkKI-Agenten verwalten.
  2. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten Agenten, indem Sie auf das Dreipunkt-Menü Weitere Optionen klicken, und wählen Sie dann Löschen aus.
  3. Klicken Sie im Fenster Agenten löschen? auf In den Papierkorb verschieben, um den Daten-KI-Agenten zu löschen.

In den Papierkorb verschobene Agenten werden nach 30 Tagen endgültig gelöscht. Sie können einen Daten-KI-Agenten manuell endgültig löschen oder ihn aus dem Papierkorb wiederherstellen, bevor er endgültig gelöscht wird. Wenn Sie nichts unternehmen, wird der Agent nach 30 Tagen automatisch endgültig gelöscht.

Daten-KI-Agenten endgültig löschen

So löschen Sie einen Daten-KI-Agenten endgültig:

  1. Rufen Sie die Seite Unterhaltungen auf.
  2. Maximieren Sie im linken Navigationsbereich den Abschnitt Papierkorb.
  3. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten Agenten, indem Sie auf das Dreipunkt-Menü klicken, und wählen Sie dann Endgültig löschen aus.
  4. Klicken Sie im Fenster Sind Sie sicher? auf Endgültig löschen.

Daten-KI-Agenten aus dem Papierkorb wiederherstellen

So stellen Sie einen Daten-KI-Agenten aus dem Papierkorb wieder her:

  1. Rufen Sie die Seite Unterhaltungen auf.
  2. Maximieren Sie im linken Navigationsbereich den Abschnitt Papierkorb.
  3. Öffnen Sie das Menü für den ausgewählten Agenten, indem Sie auf das klicken, und wählen Sie dann Wiederherstellen aus.