Créer et gérer des agents de données

Les agents de données vous permettent de personnaliser l'expérience Conversational Analytics pour vos utilisateurs. Les agents vous permettent de fournir à l'analyse conversationnelle du contexte et des instructions pour qu'elle puisse répondre plus efficacement aux questions pour des cas d'utilisation spécifiques. Les agents permettent aux analystes de mapper les termes commerciaux à des champs spécifiques, de spécifier les meilleurs champs pour le filtrage et de définir des calculs personnalisés.

Cette page vous guide tout au long des processus suivants :

Découvrez comment et quand Gemini pour Google Cloud utilise vos données.

Avant de commencer

Considérez un agent de données comme un autre type de contenu Looker, comme un tableau de bord, une présentation ou un dossier.

L'utilisation d'un agent de données est gérée par une combinaison d'accès au contenu, aux données et aux fonctionnalités. Pour effectuer les tâches décrites dans le tableau suivant, vous devez disposer d'un rôle Looker qui inclut les autorisations requises pour les modèles que votre agent de données interrogera et, dans certains cas, l'accès à l'agent lui-même.

Tâche Autorisations Looker requises Niveau d'accès requis pour l'agent de données
Créer, modifier, partager et supprimer des agents Ajouté 25.18 admin_agents Aucun accès au contenu ne doit être accordé
Créer, modifier, partager et supprimer des agents Ajouté 25.18 save_agents

Les utilisateurs peuvent créer des agents qui n'utilisent que les explorations pour lesquelles ils ont reçu cette autorisation sur le modèle sous-jacent. Pour modifier, supprimer ou partager un agent de données créé par un autre utilisateur, les utilisateurs doivent disposer d'un rôle contenant cette autorisation pour chaque modèle utilisé par l'agent.		 Gérer l'accès ; Modifier (cet accès est accordé automatiquement si l'utilisateur crée l'agent. Sinon, l'accès Gérer l'accès ; Modifier doit être accordé par le créateur de l'agent en partageant l'agent)
Publier des agents dans d'autres applications Google Cloud Ajouté 26.6 publish_agent_externally

Les utilisateurs publient des agents existants dans d'autres applications Google Cloud , comme Gemini Enterprise.		 Gérer l'accès ; Modifier (cet accès est accordé automatiquement si l'utilisateur crée l'agent. Sinon, l'accès Gérer l'accès ; Modifier doit être accordé par le créateur de l'agent en partageant l'agent)
Discuter avec un agent de données depuis l'onglet Agents de Conversational Analytics access_data (sur chaque modèle contenant les explorations utilisées par l'agent de données)

Ajouté dans la version 25.18 chat_with_agent (sur chaque modèle contenant les explorations utilisées par l'agent de données)		 Accès Afficher
Discuter avec une exploration Looker depuis l'onglet Explorations dans Conversational Analytics access_data (sur chaque modèle contenant les explorations utilisées par l'agent de données)

Ajouté 25.18 chat_with_explore

Looker propose également les rôles par défaut suivants, qui contiennent des sous-ensembles de ces autorisations pour tous les modèles de l'instance :

  • Gestionnaire d'agents Conversational Analytics : ce rôle permet à un utilisateur de créer, modifier, partager et supprimer des agents pour lesquels il dispose d'un accès Gérer l'accès ; Modifier, et de discuter avec des explorations.
  • Utilisateur Conversational Analytics : ce rôle permet à un utilisateur de discuter avec un agent pour lequel il dispose d'un accès Afficher.
  • Administrateur : par défaut, ce rôle (administrateur Looker) dispose de toutes les autorisations et de l'accès à tous les contenus de l'instance.

Un administrateur Looker peut accorder ces rôles et autorisations sur la page Rôles de la section Admin de l'instance Looker. Pour en savoir plus sur les rôles Looker, consultez la page de documentation Paramètres d'administration – Rôles.

Le créateur de l'agent de données peut gérer l'accès des utilisateurs individuels à l'agent en partageant l'agent.

Créer et modifier des agents de données

Pour créer un agent de données :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans l'onglet Agents, sélectionnez + Nouvel agent. Vous pouvez également sélectionner sparkGérer les agents, puis + Nouvel agent dans le panneau de gauche.

  3. Sur la page Nouvel agent, fournissez les informations suivantes sur votre agent de données.

    • Nom de l'agent : saisissez un nom pour l'agent. Le nom doit être unique et descriptif.
    • Description de l'agent : décrivez brièvement ce que cet agent peut faire et les données qu'il utilise. Les utilisateurs verront cette description lorsqu'ils sélectionneront l'agent pour démarrer une conversation ou lorsque vous le partagerez avec eux. Assurez-vous donc que la description explique clairement l'objectif de l'agent et comment il peut être utile.
    • Données : suivez ces étapes pour vous connecter à un maximum de cinq explorations Looker existantes :
      1. Dans le champ Données, cliquez sur + Sélectionner des explorations.
      2. Dans la fenêtre Rechercher des explorations, cliquez sur les explorations que vous souhaitez inclure dans l'agent de données. Ces explorations s'affichent dans le panneau Explorations sélectionnées de la fenêtre.
      3. Pour ajouter l'exploration sélectionnée à l'agent de données, cliquez sur Enregistrer.

  4. Instructions : fournissez du contexte pour aider Conversational Analytics à comprendre comment interagir avec vos données et fournir des réponses précises et pertinentes. Pour obtenir des exemples de types de contexte que vous pouvez fournir, consultez Rédiger des instructions pour l'agent.

  5. Si vous le souhaitez, pour activer l'interpréteur de code pour toutes les conversations avec votre agent, sélectionnez Activer l'analyse avancée.

  6. Vous pouvez également tester votre agent pour affiner vos instructions et ses paramètres.

  7. Pour enregistrer votre nouvel agent de données, cliquez sur Enregistrer.

Une fois l'agent de données enregistré, vous pouvez le partager avec d'autres utilisateurs et démarrer une conversation avec lui.

Rédiger des instructions pour l'agent

Lorsque vous créez un agent de données, vous pouvez ajouter des instructions en texte libre qui définissent le comportement de base de votre agent de données et lui fournissent un contexte fondamental à prendre en compte avant de traiter une requête utilisateur.

Voici quelques exemples de types de contexte que vous pouvez fournir dans le champ Instructions :

  • Champs clés : les champs les plus importants pour l'analyse
  • Champs exclus : champs que l'agent de données doit éviter
  • Filtrage et regroupement : champs que l'agent doit utiliser pour filtrer et regrouper les données
  • Requêtes de référence : paires de questions en langage naturel et de requêtes Explore correspondantes
  • Persona : rôle, expertise, personnalité ou ton que vous attribuez à l'agent

Pour obtenir des conseils et des bonnes pratiques sur la rédaction d'instructions pour les agents, consultez Bonnes pratiques pour configurer Conversational Analytics dans Looker.

Définir une requête de référence Looker

Pour définir chaque requête en or Looker pour une exploration donnée, indiquez des valeurs pour les deux champs suivants :

  • natural_language_questions : question en langage naturel qu'un utilisateur peut poser
  • looker_query : requête de référence Looker correspondant à la question en langage naturel

Pour le champ natural_language_questions, réfléchissez aux questions qu'un utilisateur pourrait poser sur cette exploration et rédigez-les en langage naturel. Vous pouvez inclure plusieurs questions dans la valeur de ce champ. Vous pouvez obtenir la valeur du champ looker_query à partir des métadonnées de la requête Explorer.

Les requêtes en or acceptent les champs suivants :

  • model (chaîne) : modèle LookML utilisé pour générer la requête. Ce champ est obligatoire.
  • explore (chaîne) : exploration utilisée pour générer la requête. Ce champ est obligatoire.
  • fields[] (chaîne) : champs à récupérer à partir de l'exploration, y compris les dimensions et les mesures. Ce champ est facultatif.
  • filters[] (chaîne) : filtres à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • sorts[] (chaîne) : tri à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • limit (chaîne) : limite de lignes de données à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.

Vous pouvez récupérer les métadonnées des requêtes Explore directement depuis Explore en procédant comme suit :

  1. Dans l'exploration, sélectionnez le menu Actions sur les explorations, puis Obtenir le LookML.
  2. Sélectionnez l'onglet Tableau de bord.
  3. Copiez les détails de la requête depuis le code LookML. Par exemple, l'image suivante montre le LookML d'une exploration appelée Articles de la commande :

Copiez les métadonnées sélectionnées pour les utiliser dans votre requête de référence Looker :

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

Tester un agent

Lorsque vous créez ou modifiez un agent, la page de détails de l'agent inclut le volet Prévisualiser votre agent. Vous pouvez tester les paramètres et les instructions de l'agent en démarrant une conversation avec lui.

Vous devez cliquer sur Mettre à jour pour que les modifications soient reflétées dans l'aperçu. Si l'état d'enregistrement est Not saved, les modifications apportées aux paramètres ne seront pas reflétées dans l'aperçu.

Modifier un agent de données existant

Pour modifier un agent de données existant, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, sélectionnez sparkGérer les agents.
  2. Sur la page Gérer les agents, sélectionnez l'agent de données que vous souhaitez modifier.
  3. Modifiez les informations sur l'agent si nécessaire. Vous pouvez modifier les détails que vous avez spécifiés lorsque vous avez créé l'agent, y compris les champs Nom de l'agent, Description de l'agent, Données et Instructions. Vous pouvez également choisir d'activer l'interprète de code pour votre agent.
  4. Pour enregistrer vos modifications, cliquez sur Mettre à jour.

Partager des agents de données

Le partage permet à d'autres utilisateurs de discuter avec votre agent et ses explorations. Vous pouvez partager un agent de données avec d'autres utilisateurs en leur accordant l'accès au contenu de l'agent. Seul un utilisateur disposant des autorisations et de l'accès au contenu appropriés peut partager un agent. Une fois l'agent créé, il peut s'écouler quelques minutes avant qu'il ne puisse être partagé.

Pour partager un agent de données, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, sélectionnez sparkGérer les agents dans le panneau de gauche.
  2. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur son icône Plus d'options, puis cliquez sur Partager.
  3. Une fois que vous avez ajouté une personne ou des groupes à la section Qui peut accéder à cet agent ? et choisi le niveau d'autorisation à leur accorder, cliquez sur Ajouter pour les placer dans la liste partagée.
  4. Si vous souhaitez que les nouveaux utilisateurs ou groupes reçoivent une notification par e-mail, cochez la case Envoyer un e-mail aux personnes que vous venez d'ajouter.
  5. Une fois toutes les modifications effectuées, cliquez sur Enregistrer.

Vous pouvez également partager un agent que vous venez de créer ou que vous êtes en train de modifier en cliquant sur Partager sur la page des paramètres de l'agent, puis en suivant les étapes mentionnées ci-dessus.

Révoquer l'accès à un agent de données

Pour révoquer l'accès à un agent, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, cliquez sur sparkGérer les agents dans le panneau de gauche.
  2. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur son icône Plus d'options, puis cliquez sur Partager.
  3. Cliquez sur le X à côté des utilisateurs ou des groupes dont vous souhaitez supprimer l'accès.
  4. Une fois toutes les modifications effectuées, cliquez sur Enregistrer.

Si les utilisateurs supprimés ont une conversation en cours, ils y auront toujours accès pendant une ou deux minutes le temps que les modifications soient appliquées.

Si un utilisateur tente de poser d'autres questions une fois l'accès à un agent supprimé, le message 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. s'affiche.

Publier un agent de données

Vous pouvez publier votre agent de données dans Gemini Enterprise. Le contexte et les données analytiques prédéfinis de votre agent seront ainsi disponibles pour une audience plus large, y compris pour les utilisateurs qui ne connaissent pas l'interface Looker. Gemini Enterprise sert de hub central où les utilisateurs peuvent gérer les agents de données créés dans les applications Google Cloud , ce qui les aide à trouver l'agent le mieux adapté à leurs besoins analytiques.

La procédure de création d'agents de données Conversational Analytics dans Looker, puis de publication pour discuter avec eux dans Gemini Enterprise, implique des tâches effectuées dans l'instance Looker, sur la page Gemini Enterprise de la console Google Cloud et dans l'instance Gemini Enterprise.

Pour créer un agent de données dans Looker et le mettre à la disposition des utilisateurs dans Gemini Enterprise, les utilisateurs disposant des rôles entre parenthèses doivent suivre les étapes ci-dessous, qui sont décrites plus en détail dans les sections suivantes :

  1. [Éditeurs d'agents de données] Publiez l'agent dans Looker.
  2. [Administrateur Discovery Engine]: Activez l'agent dans la console Google Cloud .
  3. [Utilisateur du moteur Discover]: Discutez avec l'agent dans l'instance Gemini Enterprise.

Avant de commencer

Avant de pouvoir publier un agent, vous devez remplir les conditions suivantes :

Publier un agent de données dans Gemini Enterprise

Pour effectuer les étapes décrites dans cette section, vous devez disposer d'un rôle Looker contenant l'autorisation publish_agent_externally et des autorisations et de l'accès au contenu appropriés pour modifier les agents de données.

Pour publier un agent, procédez comme suit :

  1. Modifiez l'agent.
  2. Sélectionnez Paramètres de publication pour ouvrir la fenêtre Paramètres de publication de l'agent.
  3. Dans la fenêtre Paramètres de publication de l'agent, activez le paramètre Gemini Enterprise, puis sélectionnez Mettre à jour. Si vous activez ce paramètre, l'agent est publié dans l'instance Gemini Enterprise affichée sur la page Gemini dans Looker du panneau Administration.
  4. Une fois votre agent publié, vous pouvez sélectionner Partager pour accorder l'accès à votre agent de données à d'autres utilisateurs Looker, ou sélectionner Démarrer une conversation pour ouvrir une nouvelle conversation avec l'agent de données.

Ajouter l'agent dans Gemini Enterprise

Pour effectuer les étapes décrites dans cette section, vous devez disposer du rôle Identity and Access Management Administrateur Discovery Engine pour le projet Google Cloud contenant le moteur Gemini Enterprise.

L'administrateur Discovery Engine doit effectuer les étapes suivantes dans la console Google Cloud  :

  • Importez l'agent dans l'instance Gemini Enterprise.
  • Accordez aux utilisateurs l'accès à l'agent de données.

Pour importer un agent de données dans une instance Gemini Enterprise, procédez comme suit dans la console Google Cloud  :

  1. Accédez au projet Google Cloud contenant le moteur Gemini Enterprise.
  2. Ouvrez la page Gemini Enterprise.
  3. Sélectionnez Agents dans la navigation principale.
  4. Sélectionnez + Ajouter un agent. Cette action ouvre la fenêtre Ajouter un agent.
  5. Dans la fenêtre Ajouter un agent, sous Importer depuis le registre des agents, recherchez l'agent et sélectionnez + Activer.

Pour accorder aux utilisateurs l'accès à l'agent de données, suivez les instructions pour partager un agent. Les utilisateurs doivent disposer du rôle Utilisateur Discovery Engine pour accéder à l'agent et discuter avec lui.

Discuter avec l'agent dans Gemini Enterprise

Pour suivre la procédure décrite dans cette section, vous devez disposer du rôle Identity and Access Management Utilisateur Discover Engine pour le projet Google Cloud contenant le moteur Gemini Enterprise.

Pour discuter avec un agent de données dans une instance Gemini Enterprise, procédez comme suit :

  1. Ouvrez votre instance Gemini Enterprise.
  2. Sélectionnez Agents dans la navigation principale.
  3. Sur la page Agents, sélectionnez l'agent avec lequel vous souhaitez discuter. Lorsque vous sélectionnez un agent, une fenêtre de conversation s'ouvre pour vous permettre de poser des questions sur vos données.

Supprimer un agent de données

Pour supprimer un agent de données, procédez comme suit :

1.Sur la page Conversations, cliquez sur sparkGérer les agents dans le panneau de gauche. 1. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur son icône Autres options, puis cliquez sur Supprimer. 1. Dans la fenêtre Supprimer l'agent ?, cliquez sur Placer dans la corbeille pour supprimer l'agent de données.

Les agents placés dans la corbeille seront supprimés définitivement au bout de 30 jours. Vous pouvez supprimer définitivement un agent de données manuellement ou restaurer un agent de données à partir de la corbeille avant qu'il ne soit définitivement supprimé. Si vous ne faites rien, l'agent sera automatiquement supprimé définitivement au bout de 30 jours.

Supprimer définitivement un agent de données

Pour supprimer définitivement un agent de données, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans le panneau de navigation de gauche, développez la section Corbeille.
  3. Pour ouvrir le menu de l'agent choisi, sélectionnez son icône , puis cliquez sur Supprimer définitivement.
  4. Dans la fenêtre Êtes-vous sûr ?, cliquez sur Supprimer définitivement.

Restaurer un agent de données depuis la corbeille

Pour restaurer un agent de données à partir de la corbeille :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans le panneau de navigation de gauche, développez la section Corbeille.
  3. Pour ouvrir le menu de l'agent choisi, sélectionnez son icône , puis cliquez sur Restaurer.