借助由 Gemini for Google Cloud 提供支持的对话式分析功能，您可以通过直观的聊天界面，使用对话式语言提出有关数据的问题，从而调查数据。对话式分析提供了多种与数据“对话”的方式。将对话分析与探索数据搭配使用时，您可以在对话中询问有关单个探索的问题，也可以创建探索数据智能体，一次性与最多五个探索进行对话。您还可以使用其他用户创建并与您分享的“探索数据”代理。
本页讨论了如何使用对话分析与探索数据互动。它涵盖以下主题：
了解 Gemini for Google Cloud 如何以及何时使用您的数据。
准备工作
在您可以使用对话式分析与探索数据互动之前，请确保已满足 Looker 实例的设置和要求，并且您已获得适当的权限来执行本页面中描述的任务。
与单个 Explore 开启对话
如需开始与单个探索进行对话（即在聊天界面中以常规自然语言提出的一组离散的问题并获得回答），请按以下步骤操作：
前往对话分析界面。
默认情况下，对话的名称为“无标题”。在对话中提出第一个问题后，对话式分析会自动根据您的问题和回答生成对话标题。如需更改生成的名称，请点击会话页面顶部的标题，然后输入新的会话名称。如需保存更改，请点击页面上的其他位置，或按 Return 键 (Mac) 或 Enter 键 (PC)。
对话。选择探索标签页，然后选择要查询的探索。创建对话后，您可以在对话中的 提问字段中提出问题。您可以从近期对话部分返回到相应对话。
开始与可查询探索的数据代理对话
数据代理会根据您的数据进行自定义，并提供与您的数据相关的上下文和指令。您可以与您创建的或另一用户与您分享的现有数据代理开始对话。如需与已连接到最多 5 个 Looker Explore 的现有数据代理开始对话，请按以下步骤操作：
前往对话分析界面。
默认情况下，对话的名称为“无标题”。在对话中提出第一个问题后，对话式分析会自动根据您的问题和回答生成对话标题。如需更改生成的名称，请点击会话页面顶部的标题，然后输入新的会话名称。如需保存更改，请点击页面上的其他位置，或按 Return 键 (Mac) 或 Enter 键 (PC)。
创建对话后，您可以在对话中的 提问字段中提出问题。您可以从近期对话部分返回到相应对话。
询问有关 Looker 数据的问题
当您开始新对话时，对话式分析会建议一些可提出的起始问题。问题不需要采用特定格式或使用特定语法。不过，它们必须与您选择的探索相关。
在提出问题字段中，以自然语言输入您的问题。选择提问模式，然后点击发送。提交查询后，您可以点击 停止回答来取消对话式分析的回答。对话式分析会停止运行查询，并显示以下消息：The query was cancelled.
如需详细了解您可以提出的问题类型，请参阅问题限制。
选择问题模式
提出问题时，您可以从下拉菜单中选择问题模式，该菜单包含快速和思考选项。界面将快速描述为旨在快速回答问题，将思考描述为旨在解决复杂问题。对话式分析默认采用思考问题模式。在任何多轮对话中，除非您手动更改，否则 Conversational Analytics 将始终保持相同的提问模式。
快速模式
当您在快速模式下提出问题时，对话式分析会尝试将您的自然语言查询直接映射到对话的探索所基于的 LookML 模型中定义的 LookML 参数。对话式分析功能之所以能够快速响应，是因为它依赖于 LookML 的受控定义，并且不使用或显示任何类型的推理。
例如，系统可以将“我们上个月的总收入是多少？”之类的查询快速转换为选择total_revenue指标并按上个月进行过滤的查询。
如果您的查询要求从数据中获取特定事实或预定义指标，请选择快速模式。
思考模式
思考模式适用于更复杂的分析请求，这些请求需要进行超出直接 LookML 查找范围的分析。在此模式下，代理会“规划”其方法，决定使用哪些工具以及如何组合结果。在此模式下，您可以解决多步问题并执行高级数据科学任务，而这些任务可能无法通过单个基于 SQL 的查询来完成。
当您询问有关数据的原因、比较趋势或提出可能需要多个步骤的更复杂的分析请求时，请选择思考模式。在测试代理以了解其如何使用数据源的底层 LookML 时，此模式也特别有用。
对话式分析如何处理您的问题
在您提交查询后，Conversational Analytics 可能会改述您的问题，改述后的问题会显示在对话窗口中，紧跟在您原来的问题之后。例如，对话式分析功能可能会将问题“What is the mean of user ages?”改述为“What is the average user age?”。
在对话式分析运行查询时，您可以观察其推理和思考过程。对话式分析可能会提出后续问题，以澄清原始查询中的任何不明确之处。例如，如果存在多个名称相似的字段，对话式分析可能会要求您明确说明哪个字段最适合用于处理您的查询。
多轮对话
在您继续对话时，对话式分析功能会考虑之前的问题和回答。您可以根据之前的回答，通过进一步优化结果或更改图表类型来继续分析。
如需详细了解如何创建问题，请参阅问题限制。
澄清式问题
在对话式分析运行查询时，您可以观察其推理和思考过程。对话式分析可能会提出后续问题，以澄清原始查询中的任何不明确之处。例如，如果存在多个名称相似的字段，对话式分析可能会要求您明确说明哪个字段最适合用于处理您的查询。
话题元数据
当您与探索或数据代理进行对话时，可折叠的 数据面板会显示对话所使用的 Looker 探索的名称。 Data（数据）面板还提供以下选项：
- 查看字段：与“探索”对话时，您可以点击 查看字段，在新浏览器窗口中查看“探索”。
- 修改代理：与数据代理聊天时，您可以点击 修改代理，修改数据代理的详细信息。
- 新对话：与当前对话所用的 Looker 探索发起新对话。
管理对话中的查询
在与数据对话时，您可以在正在运行的查询响应时停止该响应，也可以删除最近的问题及其回答，从而管理对话。
删除最近提出的问题
如需删除最近提出的问题及其回答，请按以下步骤操作：
- 将光标悬停在最新问题上，然后点击 删除消息。
- 在永久删除消息？对话框中，点击删除以永久删除问题及其回答。
了解查询结果和计算
当您在对话分析中询问有关数据的问题时，系统可能会根据您的具体查询和关联的数据，在回答中提供可视化图表、数据表格或其他详细信息。如需将查询结果作为探索打开，请点击查询结果中的 在探索中打开。
除了此查询响应之外，对话式分析还提供以下选项，帮助您了解查询结果和计算：
确定您的查询是如何解读的
如果您使用思考模式提问，则可以查看对话分析功能如何推理您的查询。如需查看其推理过程，请展开显示推理过程选项。如需隐藏推理，请点击隐藏推理。
对话式分析会分析每个查询，并考虑如何回答，同时使用查询中的关键字从对话关联数据集的语义层推断相关的维度、指标和其他参数，并根据查询内容解读可能需要执行的汇总。展开显示推理过程后，对话式分析会以纯文本形式显示其解读查询所采取的步骤。说明中还包含对话式分析考虑查询的时间。
根据其推理，对话式分析会生成回答，其中可能包含要求您澄清查询的请求。
确定答案的计算方式
如需了解对话式分析功能如何得出答案或创建可视化图表，请点击查询结果中的 这是如何计算出来的？。
点击这是如何计算出来的？后，对话式分析会显示文字部分。文本部分以纯文本形式说明了对话分析功能为得出给定答案而采取的步骤。此说明包括所用的原始字段名称、执行的计算、应用的过滤条件、排序顺序和其他详细信息。
如果数据代理支持高级分析，则代码标签页会显示针对任何高级查询额外生成的 Python 代码。
管理会话
对话按标题列在 最近部分中。您可以更改对话的名称、删除对话或从回收站文件夹中恢复对话。
删除对话
如需将对话移至回收站，请打开相应对话，然后依次点击 移至回收站。
恢复或永久删除对话
如需从回收站中恢复或永久删除对话，请按以下步骤操作：
- 在“对话分析”中，选择左侧导航面板中的 回收站，以查看已移至回收站的对话列表。
- 在回收站部分中，点击要恢复或永久删除的对话的名称。
在确定吗？对话框中，选择以下选项之一：
- 取消：取消操作。
- 恢复：恢复对话。您可以在对话分析的左侧导航菜单中的 最近部分访问对话。
- 永久删除：永久删除对话。
已知限制
Conversational Analytics 存在以下已知限制。
可视化图表的限制
对话式分析利用 Vega-lite 生成对话图表。以下 Vega 图表类型完全受支持：
- 折线图（一个或多个序列）
- 面积图
- 条形图（横向、纵向、堆叠）
- 散点图（一个或多个群组）
- 饼图
系统支持以下 Vega 图表类型，但在呈现这些图表时，您可能会遇到意外行为：
- 地图
- 热图
- 带有提示的图表
不支持 Vega 目录之外的图表类型。本部分中未指定的任何图表均被视为不受支持。
数据源限制
Conversational Analytics 在数据源方面存在以下限制：
问题限制
Conversational Analytics 支持可通过单个可视化图表回答的问题，例如：
- 指标随时间变化的趋势
- 指标按维度细分或分布的情况
- 一个或多个维度的唯一值
- 单个指标值
- 维度值排行榜（按指标排序）
Conversational Analytics 尚不支持只能通过以下类型的复杂可视化图表回答的问题：
- 预测
- 高级统计分析，包括相关性和异常检测
启用高级分析后，系统可以回答更高级的问题，例如预测。
相关资源
Looker 中的对话式分析概览：对话式分析的着陆页，其中包含关键功能列表，并链接到所有对话式分析文档。
创建和管理“探索”数据代理：借助“探索”数据代理，您可以提供与“探索”数据相关的背景信息和指令，从而自定义 AI 赋能的数据查询代理，帮助对话式分析生成更准确且与上下文相关的回答。
使用信息中心代理查询信息中心：使用信息中心数据代理与 Looker 信息中心 Chat。
在 Looker 中配置对话式分析的最佳实践：相关策略和最佳实践可帮助 Looker 管理员和 LookML 开发者成功配置和优化对话式分析。
启用高级分析：对话式分析中的高级分析功能会将您的自然语言问题转换为 Python 代码并执行该代码。与基于标准 SQL 的查询相比，高级分析功能使用 Python 可以实现更复杂的分析和可视化效果。