를 위한 Gemini Google Cloud를 기반으로 하는 대화형 분석을 사용하면 직관적인 채팅 인터페이스를 통해 대화형 언어로 데이터에 관해 질문하여 데이터를 조사할 수 있습니다. 대화형 분석은 데이터와 '대화'할 수 있는 여러 방법을 제공합니다. Explore 데이터와 함께 대화형 분석을 사용하면 대화에서 단일 Explore에 관해 질문하거나 Explore 데이터 에이전트를 만들어 한 번에 최대 5개의 Explore와 채팅할 수 있습니다. 다른 사용자가 만들고 나와 공유한 Explore 데이터 에이전트를 사용할 수도 있습니다.
이 페이지에서는 대화형 분석을 사용하여 Explore 데이터와 상호작용하는 방법을 설명합니다. 다음 주제를 다룹니다.
를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법과 시점을 알아보세요. Google Cloud
시작하기 전에
대화형 분석을 사용하여 Explore 데이터와 상호작용하려면 Looker 인스턴스의 설정 및 요구사항이 충족되었고 이 페이지에 설명된 작업을 실행할 수 있는 적절한 권한이 부여되었는지 확인하세요.
단일 Explore로 대화 시작
채팅 인터페이스에서 일반적인 자연어로 데이터에 관한 개별 질문 및 답변 세트인 대화를 단일 Explore로 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
대화형 분석 인터페이스로 이동합니다.
- 기본 탐색 메뉴에서
대화 를 선택합니다. Explore 탭을 선택한 다음 쿼리하려는 Explore를 선택합니다. - 만들기 메뉴에서 대화를 선택합니다. Explore 탭을 선택한 다음 쿼리하려는 Explore를 선택합니다.
- Looker Explore에서 **대화 시작** 을 선택합니다. 새 Explore 환경을 사용하는 경우 이 옵션을 사용할 수 없습니다.
- 기본 탐색 메뉴에서
기본적으로 대화 이름은 '제목 없음'입니다. 대화에서 첫 번째 질문을 하면 대화형 분석에서 질문과 답변을 기반으로 대화 제목을 자동으로 생성합니다. 생성된 이름을 변경하려면 대화 페이지 상단의 제목을 클릭하고 새 대화 이름을 입력합니다. 변경사항을 저장하려면 페이지의 다른 위치를 클릭하거나 Return (Mac) 또는 Enter (PC)를 누릅니다.
대화를 만든 후 대화 내의 질문하기 필드에서 데이터에 관해 질문할 수 있습니다. 최근 대화 섹션에서 대화로 돌아갈 수 있습니다.
Explore를 쿼리하는 기존 데이터 에이전트로 대화 시작
데이터 에이전트는 데이터와 관련된 컨텍스트 및 안내로 맞춤설정됩니다. 내가 만들었거나 다른 사용자가 나와 공유한 기존 데이터 에이전트로 대화를 시작할 수 있습니다. 최대 5개의 Looker Explore에 연결된 기존 데이터 에이전트로 대화를 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
대화형 분석 인터페이스로 이동합니다.
기본적으로 대화 이름은 '제목 없음'입니다. 대화에서 첫 번째 질문을 하면 대화형 분석에서 질문과 답변을 기반으로 대화 제목을 자동으로 생성합니다. 생성된 이름을 변경하려면 대화 페이지 상단의 제목을 클릭하고 새 대화 이름을 입력합니다. 변경사항을 저장하려면 페이지의 다른 위치를 클릭하거나 Return (Mac) 또는 Enter (PC)를 누릅니다.
대화를 만든 후 대화 내의 질문하기 필드에서 데이터에 관해 질문할 수 있습니다. 최근 대화 섹션에서 대화로 돌아갈 수 있습니다.
Looker 데이터에 관해 질문하기
새 대화를 시작하면 대화형 분석에서 시작 질문을 제안합니다. 질문은 특정 형식을 따르거나 특정 구문을 사용할 필요가 없습니다. 하지만 선택한 Explore와 관련이 있어야 합니다.
질문하기 필드에 자연어로 질문을 입력합니다. 질문 모드를 선택하고 보내기를 클릭합니다. 쿼리를 제출한 후
응답 중지를 클릭하여 대화형 분석의 응답을 취소할 수 있습니다. 대화형 분석에서 쿼리 실행을 중지하고 The query was cancelled.라는 메시지를 표시합니다.
질문할 수 있는 질문 유형에 관한 자세한 내용은 질문 제한사항을 참고하세요.
질문 모드 선택
질문할 때 빠름 및 사고 모델 옵션이 포함된 드롭다운 메뉴에서 질문 모드를 선택할 수 있습니다. UI에서는 빠름 은 빠른 답변을 위한 것이고 사고 모델 은 복잡한 문제를 해결하기 위한 것이라고 설명합니다. 대화형 분석은 기본적으로 사고 모델 질문 모드를 사용합니다. 대화형 분석은 수동으로 변경하지 않는 한 멀티턴 대화 전반에 걸쳐 동일한 질문 모드를 유지합니다.
빠른 모드
빠름 모드에서 질문하면 대화형 분석에서 자연어 쿼리를 대화의 Explore를 기반으로 하는 LookML 모델에 정의된 LookML 매개변수에 직접 매핑하려고 시도합니다. 대화형 분석은 LookML의 관리되는 정의를 사용하고 추론을 사용하거나 표시하지 않으므로 빠르게 응답할 수 있습니다.
예를 들어 '지난달 총수익은 얼마였나요?'와 같은 쿼리는 total_revenue 측정항목을 선택하고 지난달을 필터링하는 쿼리로 빠르게 변환할 수 있습니다.
쿼리에서 데이터의 특정 사실 또는 미리 정의된 측정항목을 요청하는 경우 빠름 모드를 선택합니다.
사고 모드
사고 모델 모드는 직접 LookML 조회를 넘어 분석이 필요한 더 복잡한 분석 요청을 위한 것입니다. 이 모드에서 에이전트는 사용할 도구와 결과를 결합하는 방법을 결정하여 접근 방식을 '계획'합니다. 이 모드를 사용하면 단일 SQL 기반 쿼리로는 불가능할 수 있는 다단계 문제를 해결하고 고급 데이터 과학 작업을 실행할 수 있습니다.
데이터에 관해 이유 를 묻거나, 추세를 비교하거나, 여러 단계가 필요할 수 있는 더 복잡한 분석 요청을 할 때는 사고 모델 모드를 선택합니다. 이 모드는 에이전트를 테스트하여 데이터 소스의 기본 LookML을 사용하는 방법을 이해할 때도 특히 유용합니다.
대화형 분석에서 질문을 처리하는 방법
쿼리를 제출한 후 대화형 분석에서 질문을 다시 표현할 수 있으며, 다시 표현된 질문은 원래 질문 다음에 대화창에 표시됩니다. 예를 들어 대화형 분석에서 '사용자 연령의 평균은 얼마인가요?'라는 질문을 '사용자 연령의 평균은 얼마인가요?'로 다시 표현할 수 있습니다.
대화형 분석에서 쿼리를 실행하는 동안 추론 및 사고 과정을 관찰할 수 있습니다. 대화형 분석에서 원래 쿼리의 모호성을 명확히 하기 위해 후속 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 이름이 비슷한 필드가 여러 개 있는 경우 대화형 분석에서 쿼리를 처리하는 데 가장 적합한 필드를 명확히 해 달라고 요청할 수 있습니다.
멀티턴 대화
대화를 계속 진행하면 대화형 분석에서 이전 질문과 답변을 고려합니다. 이전 답변을 가져와 결과를 추가로 구체화하거나 시각화 유형을 변경하여 답변을 빌드할 수 있습니다.
질문 만들기에 관한 자세한 내용은 질문 제한사항을 참고하세요.
확인 질문
대화형 분석에서 쿼리를 실행하는 동안 추론 및 사고 과정을 관찰할 수 있습니다. 대화형 분석에서 원래 쿼리의 모호성을 명확히 하기 위해 후속 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 이름이 비슷한 필드가 여러 개 있는 경우 대화형 분석에서 쿼리를 처리하는 데 가장 적합한 필드를 명확히 해 달라고 요청할 수 있습니다.
대화 메타데이터
Explore 또는 데이터 에이전트와 대화할 때 접을 수 있는 데이터 패널에 대화에서 사용 중인 Looker Explore의 이름이 표시됩니다. 데이터 패널은 다음 옵션도 제공합니다.
- 필드 보기: Explore와 채팅할 때 필드 보기를 클릭하여 새 브라우저 창에서 Explore를 볼 수 있습니다.
- 에이전트 수정: 데이터 에이전트와 채팅할 때 에이전트 수정을 클릭하여 데이터 에이전트에 관한 세부정보를 수정할 수 있습니다.
- 새 대화: 현재 대화에서 사용 중인 Looker Explore로 새 대화를 시작합니다.
대화 내에서 쿼리 관리
데이터와 대화할 때 실행 중인 활성 쿼리 응답을 중지하거나 가장 최근 질문과 답변을 삭제하여 대화를 관리할 수 있습니다.
가장 최근 질문 삭제
가장 최근 질문과 답변을 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
- 가장 최근 질문 위로 커서를 가져간 다음 메시지 삭제 를 클릭합니다.
- 메시지를 완전히 삭제하시겠습니까? 대화상자에서 삭제 를 클릭하여 질문과 답변을 완전히 삭제합니다.
쿼리 결과 및 계산 이해
대화형 분석에서 데이터에 관해 질문하면 특정 쿼리 및 연결된 데이터에 따라 응답에 시각화, 데이터 테이블 또는 기타 세부정보가 포함될 수 있습니다. 쿼리 결과를 Explore로 열려면 쿼리 결과 내에서 Explore에서 열기를 클릭합니다.
이 쿼리 응답 외에도 대화형 분석은 쿼리 결과 및 계산을 이해하기 위한 다음 옵션을 제공합니다.
- 쿼리가 해석된 방식에 관한 세부정보
- 답변이 계산된 방식에 관한 세부정보
- 에이전트에 사용 설정된 경우 분석 세부정보 및 디버그 정보와 같은 추가 세부정보
쿼리가 해석된 방식 확인
사고 모델 모드를 사용하여 질문하면 대화형 분석에서 쿼리를 추론한 방식을 확인할 수 있습니다. 추론을 보려면 추론 표시 옵션을 펼칩니다. 추론을 숨기려면 추론 숨기기 를 클릭합니다.
대화형 분석은 각 쿼리를 분석하고 응답 방법을 고려하며, 쿼리의 키워드를 사용하여 대화의 연결된 데이터 세트의 시맨틱 레이어에서 관련 측정기준, 측정항목, 기타 매개변수를 추론하고 쿼리에서 실행해야 할 수 있는 집계를 해석합니다. 추론 표시를 펼치면 대화형 분석에서 쿼리를 해석하는 데 사용한 단계에 관한 일반 텍스트 설명이 표시됩니다. 설명에는 대화형 분석에서 쿼리를 고려한 기간도 포함됩니다.
추론에 따라 대화형 분석에서 쿼리에 관한 명확한 요청이 포함될 수 있는 응답을 생성합니다.
답변이 계산된 방식 확인
대화형 분석에서 답변을 얻거나 시각화를 만든 방법을 보려면 쿼리 결과 내에서 계산 방법을 클릭합니다.
계산 방법을 클릭하면 대화형 분석에서 텍스트 섹션을 표시합니다. 텍스트 섹션은 대화형 분석에서 지정된 답변을 얻기 위해 취한 단계에 관한 일반 텍스트 설명을 제공합니다. 이 설명에는 사용된 원시 필드 이름, 실행된 계산, 적용된 필터, 정렬 순서, 기타 세부정보가 포함됩니다.
데이터 에이전트에 고급 분석을 사용할 수 있는 경우 코드 탭에 고급 쿼리에 관해 생성된 추가 Python 코드가 표시됩니다.
분석 세부정보 및 디버그 정보
대화에 사용되는 데이터 에이전트에 특정 고급 옵션이 사용 설정되어 있는 경우 응답에 다음 세부정보가 포함될 수 있습니다.
- 분석 세부정보 표시: 사용 설정된 경우 에이전트의 응답에 추론 단계, 생성된 Looker 쿼리, 기본 데이터 테이블이 표시됩니다.
- 디버그 정보 표시: 사용 설정된 경우 에이전트의 응답에 해당 응답에 관해 에이전트가 실행한 단계가 표시되므로 문제 해결에 도움이 될 수 있습니다.
이러한 설정은 에이전트를 만들거나 수정할 때 고급 옵션에서 구성됩니다.
대화 관리
대화는 최근 섹션에 제목별로 나열됩니다. 대화 이름을 변경하거나, 대화를 삭제하거나, 휴지통 폴더에서 대화를 복원할 수 있습니다.
대화 삭제
대화를 휴지통으로 이동하려면 대화를 열고 휴지통으로 이동을 클릭합니다.
대화 복원 또는 완전히 삭제
휴지통에서 대화를 복원하거나 완전히 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
- 대화형 분석의 왼쪽 탐색 패널에서 휴지통을 선택하여 휴지통으로 이동된 대화 목록을 확인합니다.
- 휴지통 섹션에서 복원하거나 완전히 삭제하려는 대화의 이름을 클릭합니다.
- 정말 삭제하시겠습니까? 대화상자에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 취소: 작업을 취소합니다.
- 복원: 대화를 복원합니다. 대화형 분석 내의 왼쪽 탐색 메뉴의 최근 섹션에서 대화에 액세스할 수 있습니다.
- 영구 삭제: 대화를 영구 삭제합니다.
관련 리소스
Looker의 대화형 분석 개요: 주요 기능 목록이 포함된 대화형 분석의 방문 페이지로, 모든 대화형 분석 문서에 연결됩니다.
Explore 데이터 에이전트 만들기 및 관리: Explore 데이터 에이전트를 사용하면 Explore 데이터와 관련된 컨텍스트 및 안내를 제공하여 AI 기반 데이터 쿼리 에이전트를 맞춤설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 대화형 분석에서 더 정확하고 컨텍스트와 관련된 응답을 생성할 수 있습니다.
대시보드 에이전트로 사용자 정의 대시보드 쿼리: 대시보드 데이터 에이전트를 사용하여 Looker 사용자 정의 대시보드와 채팅합니다.
LookML 대시보드 데이터 에이전트 만들기 및 관리 [미리보기]: LookML을 사용하여 LookML 대시보드의 버전 제어 데이터 에이전트를 구성하고 관리합니다.
Looker에서 대화형 분석을 구성하기 위한 권장사항: Looker 관리자와 LookML 개발자가 대화형 분석을 성공적으로 구성하고 최적화하는 데 도움이 되는 전략 및 권장사항입니다.
고급 분석 사용 설정: 대화형 분석 내의 고급 분석은 자연어 질문을 Python 코드로 변환하고 해당 코드를 실행합니다. 표준 SQL 기반 쿼리와 비교할 때 고급 분석 기능에서 Python을 사용하면 더 복잡한 분석과 시각화가 가능합니다.