Membuat dan mengelola agen data

Agen data memungkinkan Anda mengatur pengalaman Analytics Percakapan untuk pengguna. Dengan agen, Anda dapat memberikan konteks dan petunjuk ke Analisis Percakapan agar dapat menjawab pertanyaan secara lebih efektif untuk kasus penggunaan tertentu. Agen memungkinkan analis memetakan istilah bisnis ke kolom tertentu, menentukan kolom terbaik untuk pemfilteran, dan menentukan penghitungan kustom.

Halaman ini memandu Anda melalui proses berikut:

• Membuat dan mengedit agen data
• Membagikan agen data kepada pengguna lain
• Memublikasikan agen data ke aplikasi lain
• Menghapus agen data

Pelajari cara dan waktu Gemini untuk Google Cloud menggunakan data Anda.

Sebelum memulai

Anggap agen data sebagai jenis konten Looker lainnya — seperti dasbor, Look, atau folder.

Penggunaan agen data dikelola melalui kombinasi akses konten, akses data, dan akses fitur. Untuk melakukan tugas yang dijelaskan dalam tabel berikut, Anda harus diberi peran Looker yang memiliki izin yang diperlukan untuk model yang akan dikueri oleh agen data Anda dan, dalam beberapa kasus, akses ke agen itu sendiri.

Tugas	Izin Looker yang diperlukan	Tingkat akses agen data yang diperlukan
Membuat, mengedit, membagikan, dan menghapus agen	Menambahkan 25.18 admin_agents	Tidak ada akses konten yang harus diberikan
Membuat, mengedit, membagikan, dan menghapus agen	Menambahkan 25.18 save_agents Pengguna dapat membuat agen yang hanya menggunakan Jelajah yang telah diberi izin ini pada model pokoknya. Untuk mengedit, menghapus, atau membagikan agen data yang dibuat oleh pengguna lain, pengguna harus diberi peran yang berisi izin ini di setiap model yang digunakan oleh agen.	Kelola akses; Edit (akses ini diberikan secara otomatis jika pengguna membuat agen; jika tidak, akses Kelola akses; Edit harus diberikan oleh pembuat agen dengan membagikan agen)
Memublikasikan agen ke aplikasi Google Cloud lain	Menambahkan 26.6 publish_agent_externally Pengguna memublikasikan agen yang ada ke aplikasi lain, seperti Gemini Enterprise. Google Cloud	Kelola akses; Edit (akses ini diberikan secara otomatis jika pengguna membuat agen; jika tidak, akses Kelola akses; Edit harus diberikan oleh pembuat agen dengan membagikan agen)
Mulai chat dengan agen data dari tab Agen di Analisis Percakapan	access_data (di setiap model yang berisi Jelajah yang digunakan oleh agen data) Menambahkan 25.18 chat_with_agent (di setiap model yang berisi Eksplorasi yang digunakan oleh agen data)	Akses Lihat
Melakukan chat dengan Eksplorasi Looker dari tab Eksplorasi di Analisis Percakapan	access_data (di setiap model yang berisi Jelajah yang digunakan oleh agen data) Menambahkan 25.18 chat_with_explore

Looker juga memiliki peran default berikut yang berisi subset izin ini untuk semua model di instance:

• Pengelola Agen Analisis Percakapan: Dengan peran ini, pengguna dapat membuat, mengedit, membagikan, menghapus, dan memulai percakapan dengan agen yang memiliki akses Kelola akses; Edit untuk dan memulai percakapan dengan Eksplorasi
• Pengguna Analytics Percakapan: Dengan peran ini, pengguna dapat melakukan chat dengan agen yang akses Lihat-nya telah diberikan kepada pengguna tersebut
• Admin: Secara default, peran ini (Admin Looker) memiliki semua izin dan akses konten di seluruh instance.

Admin Looker dapat memberikan peran dan izin ini di halaman Peran di bagian Admin pada instance Looker. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang peran Looker, lihat halaman dokumentasi Setelan admin – Peran.

Pembuat agen data dapat mengelola akses setiap pengguna ke agen dengan membagikan agen.

Membuat dan mengedit agen data

Sebagai teknologi tahap awal, Gemini untuk produk Google Cloud dapat menghasilkan output yang seolah masuk akal, tetapi mengandung fakta yang salah. Sebaiknya Anda memvalidasi semua output dari Gemini untuk Google Cloud produk sebelum Anda menggunakannya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Gemini untuk Google Cloud dan responsible AI.

Untuk membuat agen data baru, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka halaman Percakapan.
2. Di tab Agen, pilih + Agen baru. Atau, di panel kiri, pilih sparkKelola agen, lalu pilih + Agen baru.

3. Di halaman Agen baru, berikan informasi berikut tentang agen data Anda.

   • Nama agen: Masukkan nama untuk agen. Nama harus unik dan deskriptif.
   • Deskripsi agen: Jelaskan secara singkat kemampuan agen ini dan data yang digunakannya. Pengguna akan melihat deskripsi ini saat mereka memilih agen untuk memulai percakapan atau saat Anda membagikan agen tersebut kepada mereka. Jadi, pastikan deskripsi menjelaskan dengan jelas tujuan agen dan cara agen tersebut dapat membantu.
   • Data: Ikuti langkah-langkah berikut untuk menghubungkan hingga lima Eksplorasi Looker yang ada:
     1. Di kolom Data, klik + Pilih Eksplorasi.
     2. Di jendela Telusuri Eksplorasi, klik Eksplorasi yang ingin Anda sertakan dalam agen data. Eksplorasi ini akan muncul di panel Selected Explores pada jendela.
     3. Untuk menambahkan Eksplorasi yang dipilih ke agen data, klik Simpan.

4. Petunjuk: Berikan konteks untuk membantu Analisis Percakapan memahami cara berinteraksi dengan data Anda dan memberikan respons yang akurat dan relevan. Untuk mengetahui contoh jenis konteks yang dapat Anda berikan, lihat Menulis petunjuk agen.

5. Secara opsional, untuk mengaktifkan Penafsir Kode untuk semua percakapan dengan agen Anda, pilih Aktifkan Analisis Lanjutan.

6. Secara opsional, Anda dapat menguji agen Anda untuk menyempurnakan petunjuk dan setelannya.

7. Untuk menyimpan agen data baru, klik Simpan.

Setelah menyimpan agen data, Anda dapat membagikan agen kepada pengguna lain dan memulai percakapan dengan agen tersebut.

Menulis petunjuk agen

Saat membuat agen data, Anda dapat menambahkan petunjuk bentuk bebas yang menentukan perilaku inti agen data dan memberikan konteks dasar untuk dipertimbangkan sebelum memproses perintah pengguna.

Penting: Meskipun kolom Petunjuk bersifat opsional dan strukturnya sesuai pertimbangan Anda, sebaiknya berikan petunjuk yang terstruktur dengan baik agar agen dapat memberikan respons yang lebih akurat dan relevan.

Berikut beberapa contoh jenis konteks yang dapat Anda berikan di kolom Petunjuk:

• Kolom utama: Kolom terpenting untuk analisis
• Kolom yang dikecualikan: Kolom yang harus dihindari oleh agen data
• Pemfilteran dan pengelompokan: Kolom yang harus digunakan agen untuk memfilter dan mengelompokkan data
• Kueri emas: Pasangan pertanyaan bahasa alami dan kueri Jelajah yang sesuai
• Persona: Peran atau keahlian, karakter, atau gaya bahasa yang Anda tetapkan ke agen

Catatan: Jenis konteks yang dibuat yang dapat Anda berikan ke agen data di Looker sedikit berbeda dengan jenis konteks yang dapat Anda berikan ke agen yang Anda buat menggunakan Conversational Analytics API. Beberapa hal yang Anda berikan di kolom Petunjuk di Looker — seperti kueri emas — dapat diberikan kepada agen sebagai konteks terstruktur menggunakan Conversational Analytics API.

Untuk tips dan praktik terbaik dalam menulis petunjuk agen, lihat Praktik terbaik untuk mengonfigurasi Analisis Percakapan di Looker.

Menentukan kueri unggulan Looker

Untuk menentukan setiap kueri utama Looker untuk Eksplorasi tertentu, berikan nilai untuk kedua kolom berikut:

• natural_language_questions: Pertanyaan natural language yang mungkin diajukan pengguna
• looker_query: Kueri emas Looker yang sesuai dengan pertanyaan bahasa alami

Tips untuk menentukan kueri unggulan Looker:

Sertakan berbagai jenis pertanyaan dan kueri yang memiliki berbagai filter dan nilai filter.

Meskipun tidak ada batasan jumlah kueri emas yang dapat Anda sertakan ke looker_golden_queries, sebaiknya sertakan tidak lebih dari 30-50 pasangan pertanyaan dan kueri.

Untuk kolom natural_language_questions, pertimbangkan pertanyaan yang mungkin diajukan pengguna tentang Eksplorasi tersebut, dan tulis pertanyaan tersebut dalam bahasa alami. Anda dapat menyertakan lebih dari satu pertanyaan dalam nilai kolom ini. Anda dapat memperoleh nilai untuk kolom looker_query dari metadata kueri Eksplorasi.

Kueri emas mendukung kolom berikut:

• model (string): Model LookML yang digunakan untuk membuat kueri. Kolom ini wajib diisi.
• explore (string): Eksplorasi yang digunakan untuk membuat kueri. Kolom ini wajib diisi.
• fields[] (string): Kolom yang akan diambil dari Eksplorasi, termasuk dimensi dan ukuran. Kolom ini bersifat opsional.
• filters[] (string): Filter yang akan diterapkan ke Eksplorasi. Kolom ini bersifat opsional.
• sorts[] (string): Pengurutan yang akan diterapkan ke Eksplorasi. Kolom ini bersifat opsional.
• limit (string): Batas baris data yang akan diterapkan ke Eksplorasi. Kolom ini bersifat opsional.

Catatan: Analisis Percakapan tidak mendukung kueri emas yang berisi pivots atau kolom kustom.

Anda dapat mengambil metadata kueri Eksplorasi langsung dari Eksplorasi dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Di Eksplorasi, pilih menu Explore actions, lalu pilih Get LookML.
2. Pilih tab Dasbor.
3. Salin detail kueri dari LookML. Misalnya, gambar berikut menampilkan LookML untuk Eksplorasi yang disebut Order Items:

Salin metadata yang dipilih untuk digunakan dalam kueri utama Looker Anda:

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

Menguji agen

Saat Anda membuat atau mengedit agen, halaman detail agen akan menyertakan panel Pratinjau agen Anda. Anda dapat menguji setelan dan petunjuk agen dengan memulai percakapan dengan agen.

Anda harus mengklik Perbarui agar perubahan ditampilkan dalam pratinjau. Jika status penyimpanan adalah Not saved, setiap pembaruan pada setelan tidak akan ditampilkan dalam pratinjau.

Mengedit agen data yang ada

Untuk mengedit agen data yang ada, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di halaman Conversations, pilih sparkManage agents.
2. Di halaman Kelola agen, pilih agen data yang ingin Anda edit.
3. Perbarui detail tentang agen sesuai kebutuhan. Anda dapat mengubah detail yang Anda tentukan saat membuat agen, termasuk kolom Nama agen, Deskripsi agen, Data, dan Petunjuk. Anda juga dapat memilih untuk mengaktifkan Code Interpreter untuk agen Anda.
4. Untuk menyimpan perubahan, klik Perbarui.

Membagikan agen data

Berbagi memungkinkan pengguna lain melakukan chat dengan agen Anda dan Eksplorasinya. Anda dapat membagikan agen data kepada pengguna lain dengan memberikan akses konten ke agen tersebut. Hanya pengguna dengan izin yang sesuai dan akses konten yang dapat membagikan agen. Setelah dibuat, agen mungkin memerlukan waktu beberapa menit agar dapat dibagikan.

Catatan: Memberi pengguna akses konten ke agen tidak juga memberi pengguna tersebut akses ke Eksplorasi yang digunakan agen. Saat Anda membagikan agen, pastikan pengguna juga memiliki izin yang mereka butuhkan untuk menggunakan Analisis Percakapan dengan model yang menjadi dasar Eksplorasi. Admin Looker Anda mungkin perlu memberikan izin ini.

Untuk membagikan agen data, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di halaman Percakapan, pilih sparkKelola agen di panel kiri.
2. Buka menu untuk agen yang dipilih dengan mengklik ikon Opsi lainnya , lalu klik Bagikan.
3. Setelah Anda menambahkan individu atau grup ke bagian Siapa yang dapat mengakses agen ini, dan memilih tingkat izin yang harus mereka miliki, klik Tambahkan untuk menempatkan mereka dalam daftar bersama.
4. Jika Anda ingin pengguna atau grup baru menerima email notifikasi, centang kotak Kirim email kepada orang yang baru saja Anda tambahkan.
5. Setelah semua perubahan dilakukan, klik Simpan.

Anda juga dapat membagikan agen yang baru saja Anda buat atau yang sedang Anda edit dengan mengklik Bagikan di halaman setelan agen dan mengikuti langkah-langkah yang disebutkan di atas.

Mencabut akses ke agen data

Untuk mencabut akses ke agen, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Di halaman Percakapan, klik sparkKelola agen di panel kiri.
2. Buka menu untuk agen yang dipilih dengan mengklik ikon Opsi lainnya , lalu klik Bagikan.
3. Klik X di samping pengguna atau grup yang aksesnya harus dihapus.
4. Setelah semua perubahan dilakukan, klik Simpan.

Jika pengguna yang dihapus memiliki percakapan yang sedang berlangsung, mereka akan tetap memiliki akses selama satu atau dua menit saat perubahan diterapkan.

Jika pengguna mencoba mengajukan lebih banyak pertanyaan setelah akses ke agen dihapus, pengguna tersebut akan melihat pesan 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.

Memublikasikan agen data

Pratinjau

Produk atau fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum di Persyaratan Khusus Layanan. Produk dan fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

Anda dapat memublikasikan agen data di Gemini Enterprise, sehingga konteks dan analisis standar agen Anda tersedia untuk audiens yang lebih luas, termasuk pengguna yang mungkin belum memahami antarmuka Looker. Gemini Enterprise berfungsi sebagai hub pusat tempat pengguna dapat mengelola agen data yang dibuat di berbagai aplikasi, sehingga membantu pengguna menemukan agen terbaik untuk kebutuhan analisis mereka. Google Cloud

Prosedur untuk membuat agen data Analisis Percakapan di Looker, lalu memublikasikannya untuk memulai percakapan di Gemini Enterprise melibatkan tugas yang dilakukan di instance Looker, di halaman Gemini Enterprise di konsol Google Cloud , dan di instance Gemini Enterprise.

Untuk membuat agen data di Looker dan menyediakannya bagi pengguna di Gemini Enterprise, pengguna dengan peran dalam tanda kurung harus mengikuti langkah-langkah berikut, yang dijelaskan secara lebih mendetail di bagian berikut:

1. [Editor agen data]: Publikasikan agen di Looker.
2. [Admin Discovery Engine]: Aktifkan agen di Google Cloud konsol.
3. [Pengguna Discover Engine]: Mulai percakapan dengan agen di instance Gemini Enterprise.

Catatan: Integrasi Looker – Gemini Enterprise masih dalam pratinjau dengan dukungan terbatas. Sebaiknya Anda membagikan masukan untuk membantu kami meningkatkan kualitas. Untuk melaporkan bug atau masalah, kirim email ke [e-mail] dengan detail berikut:

• Deskripsi yang jelas tentang masalah dan perilaku yang diharapkan
• Langkah-langkah untuk merekonstruksi masalah
• Detail relevan tambahan

Sebelum memulai

Sebelum Anda dapat memublikasikan agen, persyaratan berikut harus dipenuhi:

• Admin Looker harus mengaktifkan setelan Publikasikan ke Gemini Enterprise di halaman Gemini di Looker pada panel Admin.
• Admin Looker harus memberi Anda peran yang berisi izin publish_agent_externally. Anda juga harus dapat mengedit agen data.

Memublikasikan agen data ke Gemini Enterprise

Untuk menyelesaikan langkah-langkah yang dijelaskan di bagian ini, Anda harus memiliki peran Looker yang berisi izin publish_agent_externally dan izin serta akses konten yang sesuai untuk mengedit agen data.

Untuk memublikasikan agen, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Edit agen.
2. Pilih Setelan publikasi untuk membuka jendela Setelan publikasi agen.
3. Di jendela Setelan publikasi agen, aktifkan setelan Gemini Enterprise, lalu pilih Perbarui. Dengan mengaktifkan setelan ini, agen akan dipublikasikan ke instance Gemini Enterprise yang ditampilkan di halaman Gemini di Looker pada panel Admin.
4. Setelah memublikasikan agen, Anda dapat memilih Bagikan untuk memberi pengguna Looker lain akses ke agen data Anda, atau memilih Mulai percakapan untuk membuka percakapan baru dengan agen data.

Menambahkan agen di Gemini Enterprise

Untuk menyelesaikan langkah-langkah yang dijelaskan di bagian ini, Anda harus memiliki peran Identity and Access Management Admin Discovery Engine untuk Google Cloud project yang berisi mesin Gemini Enterprise.

Admin Discovery Engine harus menyelesaikan langkah-langkah berikut di konsol Google Cloud :

• Impor agen ke instance Gemini Enterprise.
• Memberi pengguna akses ke agen data.

Untuk mengimpor agen data ke instance Gemini Enterprise, ikuti langkah-langkah berikut di konsol Google Cloud :

1. Buka project Google Cloud yang berisi mesin Gemini Enterprise.
2. Buka halaman Gemini Enterprise.
3. Pilih Agen di navigasi utama.
4. Pilih + Tambahkan agen. Tindakan ini akan membuka jendela Tambahkan agen.
5. Di jendela Add an agent, di bagian Import from agent registry, temukan agen, lalu pilih + Enable.

Untuk memberikan akses pengguna ke agen data, ikuti petunjuk untuk membagikan agen. Pengguna harus diberi peran Pengguna Mesin Penemuan untuk mengakses dan melakukan chat dengan agen.

Mulai percakapan dengan agen di Gemini Enterprise

Untuk menyelesaikan langkah-langkah yang dijelaskan di bagian ini, Anda harus memiliki peran Identity and Access Management Discover Engine User untuk project Google Cloud yang berisi mesin Gemini Enterprise.

Untuk memulai percakapan dengan agen data di instance Gemini Enterprise, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka instance Gemini Enterprise Anda.
2. Pilih Agen di navigasi utama.
3. Di halaman Agen, pilih agen yang ingin Anda ajak chat. Saat Anda memilih agen, jendela percakapan akan terbuka dan Anda dapat mengajukan pertanyaan tentang data Anda.

Menghapus agen data

Perhatian: Pengguna yang telah Anda beri akses ke agen data ini tidak akan dapat mengajukan pertanyaan baru setelah Anda menghapus agen; namun, percakapan yang ada dengan agen data akan dipertahankan.

Jika Anda menghapus agen, Anda juga akan menghapus dan membatalkan publikasi agen di Gemini Enterprise.

Untuk menghapus agen data, ikuti langkah-langkah berikut:

1.Di halaman Percakapan, klik sparkKelola agen di panel kiri. 1. Buka menu untuk agen yang dipilih dengan mengklik ikon Opsi lainnya , lalu klik Hapus. 1. Di jendela Hapus agen?, klik Pindahkan ke sampah untuk menghapus agen data.

Agen yang dipindahkan ke sampah akan dihapus secara permanen setelah 30 hari. Anda dapat menghapus agen data secara permanen secara manual, atau Anda dapat memulihkan agen data dari sampah sebelum agen data dihapus secara permanen. Jika Anda tidak mengambil tindakan, agen akan otomatis dihapus secara permanen setelah 30 hari.

Menghapus agen data secara permanen

Untuk menghapus agen data secara permanen, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka halaman Percakapan.
2. Di panel navigasi kiri, luaskan bagian Sampah.
3. Untuk membuka menu agen yang dipilih, pilih ikon -nya, lalu klik Hapus Permanen.
4. Di jendela Yakin?, klik Hapus selamanya.

Memulihkan agen data dari sampah

Untuk memulihkan agen data dari sampah, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka halaman Percakapan.
2. Di panel navigasi kiri, luaskan bagian Sampah.
3. Untuk membuka menu agen yang dipilih, pilih ikon -nya, lalu klik Pulihkan.

Referensi terkait

• Ringkasan Analisis Percakapan di Looker: Halaman landing untuk Analisis Percakapan dengan daftar link fitur utama ke semua dokumentasi Analisis Percakapan.

• Praktik terbaik untuk mengonfigurasi Analisis Percakapan di Looker: Strategi dan praktik terbaik untuk membantu administrator Looker dan developer LookML berhasil mengonfigurasi dan mengoptimalkan Analisis Percakapan.

• Aktifkan analisis lanjutan dengan Penafsir Kode: Penafsir Kode dalam Analisis Percakapan menerjemahkan pertanyaan bahasa alami Anda menjadi kode Python dan menjalankan kode tersebut. Dibandingkan dengan kueri berbasis SQL standar, penggunaan Python oleh Code Interpreter memungkinkan analisis dan visualisasi yang lebih kompleks.