Configurer Conversational Analytics dans Looker

Cette page vous explique comment configurer Conversational Analytics dans Looker, y compris les exigences de configuration, les autorisations requises pour utiliser Conversational Analytics et les sources de données compatibles.

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

Avant de commencer

Pour utiliser Conversational Analytics dans une instance Looker, vous et votre instance Looker devez répondre aux exigences suivantes :

  1. Gemini dans Looker doit être activé pour l'instance Looker.
  2. Si vous avez configuré une liste d'autorisation d'adresses IP pour votre instance, vous devez la configurer pour autoriser les connexions à partir des services suivants : Google Cloud
  3. Si vous le souhaitez, un administrateur peut activer Advanced Analytics pour utiliser Python afin de répondre à des questions avancées. Sous Conversational Analytics, activez le paramètre Advanced Analytics.
  4. Si vous le souhaitez, un administrateur peut activer les agents de données de tableau de bord (aperçu) pour interroger les tableaux de bord Looker. Sur la page d'administration Gemini dans Looker, sous les paramètres d'aperçu Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance, activez le paramètre Activer le chat avec le tableau de bord. Le paramètre Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance doit également être activé.
  5. Si vous le souhaitez, un administrateur peut activer le workflow agentique (aperçu) pour créer des workflows dynamiques qui surveillent vos données et vous alertent en cas de modification. Sur la page d'administration Gemini dans Looker, sous les paramètres d'aperçu Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance, activez le paramètre Workflows agentiques. Le paramètre Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance doit également être activé.

Autorisations Looker requises

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

Un administrateur Looker peut accorder des rôles et des autorisations Looker 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 Admin – Rôles.

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

Tâche Autorisations Looker requises sur le modèle sous-jacent aux données Niveau d'accès au contenu requis
Discuter avec un agent de données depuis l'onglet Agents de l'interface Conversational Analytics access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent		 Accès Afficher à l'agent de données
Discuter avec une exploration Looker depuis l'onglet Explorations de l'interface Conversational Analytics access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore
Créer, modifier, partager et supprimer des agents de données Conversational Analytics access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore

save_agents

Les utilisateurs ne peuvent créer que des agents qui utilisent les explorations pour lesquelles ils ont reçu l'autorisation save_agents 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 l'autorisation save_agents sur chaque modèle utilisé par l'agent.		 Gérer l'accès ; Modifier sur l'agent de données (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)

Gérer l'accès ; Modifier sur le tableau de bord
Discuter avec un agent de tableau de bord depuis un tableau de bord Looker (aperçu) access_data (sur au moins un modèle sous-jacent au tableau de bord)

see_user_dashboards (pour interagir avec les tableaux de bord définis par l'utilisateur) ou see_lookml_dashboards (pour interagir avec les tableaux de bord LookML)

gemini_in_looker

chat_with_agent (sur au moins un modèle sous-jacent au tableau de bord)		 Gérer l'accès ; Modifier sur l'agent de données (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)

Gérer l'accès ; Modifier sur le tableau de bord
Publier des agents dans d'autres Google Cloud applications (aperçu) access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore

save_agents

Ajouté dans la version 26.6 publish_agent_externally

Les utilisateurs publient des agents existants dans d'autres Google Cloud applications, telles que 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)
Créer un workflow agentique avec un agent de tableau de bord (aperçu) access_data (sur au moins un modèle sous-jacent au tableau de bord)

see_user_dashboards (pour interagir avec les tableaux de bord définis par l'utilisateur) ou see_lookml_dashboards (pour interagir avec les tableaux de bord LookML)

gemini_in_looker

chat_with_agent (sur au moins un modèle sous-jacent au tableau de bord)

see_looks

create_alerts

see_alerts (pour afficher les workflows que vous avez créés sur la page utilisateur Gérer les workflows)		 Gérer l'accès ; Modifier sur l'agent de données (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)

Gérer l'accès ; Modifier sur le tableau de bord
Créer un workflow agentique avec un agent de données d'exploration (aperçu) access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

see_looks

create_alerts

see_alerts (pour afficher les workflows que vous avez créés sur la page utilisateur Gérer les workflows)		 Gérer l'accès ; Modifier sur l'agent de données (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)

Gérer l'accès ; Modifier sur le tableau de bord
Créer un workflow agentique dans une conversation d'exploration (aperçu) access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore

see_looks

create_alerts

see_alerts (pour afficher les workflows que vous avez créés sur la page utilisateur Gérer les workflows)		 Gérer l'accès ; Modifier sur l'agent de données (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)

Gérer l'accès ; Modifier sur le tableau de bord
Créer, modifier, partager et supprimer des agents de données Conversational Analytics access_data

gemini_in_looker

admin_agents		 L'accès au contenu n'a pas besoin d'être accordé

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

  • Gestionnaire d'agents Conversational Analytics : avec ce rôle, un utilisateur peut créer, modifier, partager, supprimer et discuter avec des agents pour lesquels il dispose d'un accès Gérer l'accès ; Modifier et discuter avec des explorations.
  • Utilisateur Conversational Analytics : avec ce rôle, un utilisateur peut 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 au contenu de l'instance.

Sources de données prises en charge

Vous pouvez discuter avec les sources de données suivantes via l'interface Conversational Analytics :

Lorsque vous "discutez" avec une exploration ou un agent de données, vous avez essentiellement une conversation avec un ensemble de données spécifique et prédéfini. Il s'agit d'un moyen direct de poser des questions sur les données de cette exploration. Vous pouvez avoir une conversation avec jusqu'à cinq explorations.

Les agents de données d'exploration sont des assistants basés sur l'IA que vous pouvez créer et personnaliser. Les agents de tableau de bord sont créés automatiquement lorsque vous "discutez" avec un tableau de bord. Vous pouvez fournir aux agents de données des instructions et un contexte spécifiques à vos données.

Pour obtenir des stratégies et des bonnes pratiques qui aident les administrateurs Looker et les développeurs LookML à configurer, déployer et optimiser Conversational Analytics, y compris les bonnes pratiques LookML pour Conversational Analytics, des conseils sur le moment où ajouter du contexte à LookML par rapport à Conversational Analytics, et les bonnes pratiques pour configurer une exploration à utiliser avec Conversational Analytics, consultez la page de documentation Bonnes pratiques pour configurer Conversational Analytics dans Looker.

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