Este guia foi criado para ajudar a planejar o lançamento da API Conversational Analytics para usuários de uma instância do Looker. Ele recomenda a seguinte abordagem gradual para implementar a Análise Conversacional no Looker:
- Fase 1: organizar os dados e definir o escopo inicial
- Fase 2: configurar agentes e validar internamente
- Fase 3: aumentar a adoção da análise de conversas para mais usuários
Com essa abordagem, você começa com um escopo pequeno e controlado, valida sua configuração e depois expande para mais usuários e dados.
Fase 1: organize os dados e defina o escopo inicial
Nesta fase, prepare seus dados para que os usuários possam consultar com a Análise Conversacional e defina o escopo da implantação inicial. Siga estas recomendações para começar com um escopo pequeno e controlado:
- Configuração inicial: siga as etapas de configuração em Configurar a análise de conversas no Looker para sua instância.
- Limite o acesso inicial dos usuários: para ativar testes e validações internas, use o sistema de permissões do Looker para conceder as permissões necessárias para usar a Análise Conversacional a um pequeno grupo de usuários que conhecem os dados. Para começar, limite o acesso a um ou dois modelos que você selecionou para a Análise conversacional.
- Selecione análises detalhadas selecionadas: comece com uma ou duas análises bem estruturadas, baseadas em dados relativamente limpos e que ofereçam um valor comercial claro. Siga as instruções detalhadas em Práticas recomendadas para configurar a Análise Conversacional no Looker e otimize essas análises detalhadas para a Análise Conversacional no Looker.
Fase 2: configurar agentes e validar internamente
Nesta fase, crie e refine seus agentes da Análise Conversacional e teste-os com usuários internos para confirmar a precisão e a eficácia. Essa fase envolve as seguintes etapas:
- Criar agentes selecionados: crie agentes de análise conversacional com base apenas nas análises detalhadas que você preparou durante a fase de seleção e configuração inicial.
Refinar com instruções do agente: use instruções do agente para fornecer mais contexto e orientações. Exemplo:
- Use o parâmetro
synonymdo LookML para definir sinônimos de nomes ou valores de campo. - Forneça contexto ou regras específicas sobre como determinados campos devem ser usados.
- Use o parâmetro
Validar internamente e iterar: teste os agentes com usuários que conhecem os dados. Faça várias perguntas, teste casos extremos e identifique pontos fracos. Faça as seguintes mudanças com base no feedback dos testes:
- Refine o LookML. Por exemplo, ajuste os valores dos parâmetros do LookML
label,descriptionouhidden. - Ajuste as instruções do agente.
- Continue sinalizando problemas com a qualidade de dados.
- Refine o LookML. Por exemplo, ajuste os valores dos parâmetros do LookML
Fase 3: aumentar a adoção da Análise Conversacional para mais usuários
Nesta fase, expanda a adoção da Análise Conversacional para mais usuários concedendo acesso, coletando feedback e fazendo iterações nos seus agentes. Essa fase envolve as seguintes etapas:
- Conceder acesso segmentado: conceda acesso à Análise de conversas a mais usuários e incentive-os a usar os agentes específicos e aprovados que você criou.
Lançar e coletar feedback: peça feedback ativamente sobre os seguintes temas:
- Precisão das respostas
- Facilidade de uso
- Informações ausentes ou resultados confusos
Itere continuamente: use o feedback para fazer mais refinamentos nas instruções do LookML e do agente e priorize os esforços de limpeza de dados.
Ampliar o acesso: depois que os agentes se mostrarem estáveis e valiosos, amplie o acesso a outros grupos de usuários relevantes e apresente novos agentes selecionados concedendo a esses usuários as permissões adequadas. Você também pode apresentar novos agentes selecionados e ampliar o acesso aos modelos disponíveis para a função do Gemini, seguindo os mesmos processos usados nas fases anteriores.