Konversationelle Analysen in Looker einrichten

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie die konversationelle Analyse in Looker einrichten. Dazu gehören die Einrichtungsvoraussetzungen, die erforderlichen Berechtigungen für die Verwendung der konversationellen Analyse und die unterstützten Datenquellen.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini forIhre Daten verwendet. Google Cloud

Hinweis

Wenn Sie die konversationelle Analyse in einer Looker-Instanz verwenden möchten, müssen Sie und Ihre Looker-Instanz die folgenden Anforderungen erfüllen:

  1. Gemini in Looker muss für die Looker-Instanz aktiviert sein.
    • Damit Sie in einer Instanz von Looker (Original) auf diese Funktionen zugreifen können, muss ein Looker-Administrator die Einstellung Gemini in Looker und die Einstellung Konversationelle Analyse in den Einstellungen der Instanz von Looker (Original) aktivieren. Wenn Sie Dashboard-Agenten oder agentische Workflows für die konversationelle Analyse verwenden möchten, aktualisieren Sie Ihre Instanz auf Looker 26.8 oder höher.
    • Damit Sie in einer Instanz von Looker (Google Cloud Core) auf diese Funktionen zugreifen können, muss ein Nutzer mit der IAM-Rolle Looker-Administrator (roles/looker.admin) Gemini in Looker aktivieren. Das erfolgt in den Einstellungen der Instanz von Looker (Google Cloud Core) in der Google Cloud Console. Ein Looker-Administrator muss die Einstellung Konversationelle Analyse auf der Seite Gemini in Looker im Bereich Verwaltung der Looker-Instanz (Google Cloud Core) aktivieren.
  2. Wenn Sie eine IP-Zulassungsliste für Ihre Instanz konfiguriert haben, müssen Sie sie so konfigurieren, dass Verbindungen von Google Cloud services:
  3. Optional kann ein Administrator die erweiterte Analyse aktivieren, um mit Python komplexe Fragen zu beantworten. Aktivieren Sie unter Konversationelle Analyse die Einstellung Erweiterte Analyse.
  4. Optional kann ein Administrator Dashboard-Datenagenten (Vorschau) aktivieren, um Looker-Dashboards abzufragen. Aktivieren Sie auf der Verwaltungsseite Gemini in Looker unter der Vorschau-Einstellung Trusted Tester-Funktionen aktivieren die Einstellung Dashboard-Agenten aktivieren. Die Einstellung Trusted Tester-Funktionen aktivieren muss ebenfalls aktiviert sein.
  5. Optional kann ein Administrator Dashboard-Zusammenfassungen (Vorschau) aktivieren, um eine Zusammenfassung des Dashboards in Unterhaltungen mit Dashboard-Datenagenten anzuzeigen. Aktivieren Sie auf der Verwaltungsseite Gemini in Looker unter der Vorschau-Einstellung Dashboard-Agenten aktivieren die Einstellung Dashboard-Zusammenfassung aktivieren. Für diese Einstellung müssen die Einstellungen Konversationelle Analyse, Trusted Tester-Funktionen aktivieren und Dashboard-Agenten aktivieren aktiviert sein.
  6. Optional kann ein Administrator den agentischen Workflow (Vorschau) aktivieren, um dynamische Workflows zu erstellen, mit denen Ihre Daten überwacht und Sie über Änderungen informiert werden. Aktivieren Sie auf der Verwaltungsseite Gemini in Looker unter den Vorschau-Einstellungen Trusted Tester-Funktionen aktivieren die Einstellung Agentische Workflows. Die Einstellung Trusted Tester-Funktionen aktivieren muss ebenfalls aktiviert sein.

Erforderliche Looker-Berechtigungen

Die Verwendung der konversationellen Analyse wird durch eine Kombination aus Zugriff auf Inhalte, Datenzugriff und Funktionszugriff verwaltet. Wenn Sie die in der folgenden Tabelle beschriebenen Aufgaben ausführen möchten, muss Ihnen eine Looker-Rolle zugewiesen sein, die die erforderlichen Berechtigungen für die Modelle enthält, die dem jeweiligen Explore zugrunde liegen oder die vom Datenagenten abgefragt werden, und in einigen Fällen Zugriff auf den Agenten selbst.

Ein Looker-Administrator kann Looker-Rollen und -Berechtigungen auf der Seite Rollen im Bereich Verwaltung der Looker-Instanz gewähren. Weitere Informationen zu Looker-Rollen finden Sie auf der Dokumentationsseite Administratoreinstellungen – Rollen.

Der Ersteller des Datenagenten kann den Zugriff einzelner Nutzer auf den Agenten verwalten, indem er den Agenten freigibt.

Aufgabe Erforderliche Looker-Berechtigungen für das Modell, das den Daten zugrunde liegt Erforderliche Zugriffsebene für Inhalte
Auf dem Tab Agenten in der Benutzeroberfläche für die konversationelle Analyse mit einem Datenagenten chatten access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent		 Zugriff Ansehen auf den Datenagenten
Auf dem Tab Explores in der Benutzeroberfläche für die konversationelle Analyse mit einem Looker-Explore chatten access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore
Datenagenten für die konversationelle Analyse erstellen, bearbeiten, freigeben und löschen access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore

save_agents

Nutzer können nur Agenten erstellen, die die Explores verwenden, für die ihnen die Berechtigung save_agents für das zugrunde liegende Modell gewährt wurde. Wenn Nutzer einen Datenagenten bearbeiten, löschen oder freigeben möchten, der von einem anderen Nutzer erstellt wurde, muss ihnen eine Rolle zugewiesen werden, die die Berechtigung save_agents für jedes Modell enthält, das vom Agenten verwendet wird.		 Zugriff verwalten; Bearbeiten für den Datenagenten (dieser Zugriff wird automatisch gewährt, wenn der Nutzer den Agenten erstellt. Andernfalls muss der Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten vom Ersteller des Agenten gewährt werden, indem der Agent freigegeben wird)

Zugriff verwalten; Bearbeiten für das Dashboard
Mit einem Dashboard-Agenten über ein Looker-Dashboard chatten (Vorschau) access_data (für mindestens ein Modell, das dem Dashboard zugrunde liegt)

see_user_dashboards (um mit nutzerdefinierten Dashboards zu interagieren) oder see_lookml_dashboards (um mit LookML-Dashboards zu interagieren)

gemini_in_looker

chat_with_agent (für mindestens ein Modell, das dem Dashboard zugrunde liegt)		 Zugriff verwalten; Bearbeiten für den Datenagenten (dieser Zugriff wird automatisch gewährt, wenn der Nutzer den Agenten erstellt. Andernfalls muss der Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten vom Ersteller des Agenten gewährt werden, indem der Agent freigegeben wird)

Zugriff verwalten; Bearbeiten für das Dashboard
Agenten für andere Google Cloud Anwendungen (Vorschau) access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore

save_agents

In Version 26.6 hinzugefügt: publish_agent_externally

Nutzer veröffentlichen vorhandene Agenten für andere Google Cloud Anwendungen wie Gemini Enterprise.		 Zugriff verwalten; Bearbeiten (dieser Zugriff wird automatisch gewährt, wenn der Nutzer den Agenten erstellt. Andernfalls muss der Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten vom Ersteller des Agenten gewährt werden, indem der Agent freigegeben wird)
Einen agentischen Workflow mit einem Dashboard-Agenten erstellen (Vorschau) access_data (für mindestens ein Modell, das dem Dashboard zugrunde liegt)

see_user_dashboards (um mit nutzerdefinierten Dashboards zu interagieren) oder see_lookml_dashboards (um mit LookML-Dashboards zu interagieren)

gemini_in_looker

chat_with_agent (für mindestens ein Modell, das dem Dashboard zugrunde liegt)

see_looks

create_alerts

see_alerts (um die von Ihnen erstellten Workflows auf der Nutzerseite Workflows verwalten anzusehen)		 Zugriff verwalten; Bearbeiten für den Datenagenten (dieser Zugriff wird automatisch gewährt, wenn der Nutzer den Agenten erstellt. Andernfalls muss der Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten vom Ersteller des Agenten gewährt werden, indem der Agent freigegeben wird)

Zugriff verwalten; Bearbeiten für das Dashboard
Einen agentischen Workflow mit einem Explore-Datenagenten erstellen (Vorschau) access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

see_looks

create_alerts

see_alerts (um die von Ihnen erstellten Workflows auf der Nutzerseite Workflows verwalten anzusehen)		 Zugriff verwalten; Bearbeiten für den Datenagenten (dieser Zugriff wird automatisch gewährt, wenn der Nutzer den Agenten erstellt. Andernfalls muss der Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten vom Ersteller des Agenten gewährt werden, indem der Agent freigegeben wird)

Zugriff verwalten; Bearbeiten für das Dashboard
Einen agentischen Workflow in einer Explore-Unterhaltung erstellen (Vorschau) access_data

gemini_in_looker

chat_with_agent

chat_with_explore

see_looks

create_alerts

see_alerts (um die von Ihnen erstellten Workflows auf der Nutzerseite Workflows verwalten anzusehen)		 Zugriff verwalten; Bearbeiten für den Datenagenten (dieser Zugriff wird automatisch gewährt, wenn der Nutzer den Agenten erstellt. Andernfalls muss der Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten vom Ersteller des Agenten gewährt werden, indem der Agent freigegeben wird)

Zugriff verwalten; Bearbeiten für das Dashboard
Datenagenten für die konversationelle Analyse erstellen, bearbeiten, freigeben und löschen access_data

gemini_in_looker

admin_agents		 Es muss kein Zugriff auf Inhalte gewährt werden

Looker bietet auch die folgenden Standardrollen, die Teilmengen dieser Berechtigungen für alle Modelle in der Instanz enthalten:

  • Agentenmanager für die konversationelle Analyse: Mit dieser Rolle kann ein Nutzer Agenten erstellen, bearbeiten, freigeben, löschen und mit ihnen chatten, für die er den Zugriff Zugriff verwalten; Bearbeiten hat, und mit Explores chatten.
  • Nutzer der konversationellen Analyse: Mit dieser Rolle kann ein Nutzer mit einem Agenten chatten, für den er den Zugriff Ansehen hat.
  • Administrator: Standardmäßig hat diese Rolle (Looker-Administrator) alle Berechtigungen und den Zugriff auf Inhalte für die gesamte Instanz.

Unterstützte Datenquellen

Über die Benutzeroberfläche für die konversationelle Analyse können Sie mit den folgenden Datenquellen interagieren:

Wenn Sie mit einem Explore oder einem Datenagenten „chatten“, führen Sie im Grunde eine Unterhaltung mit einem bestimmten, vordefinierten Dataset. So können Sie direkt Fragen zu den Daten in diesem Explore stellen. Sie können mit bis zu fünf Explores gleichzeitig interagieren.

Explore-Datenagenten sind KI-gestützte Assistenten, die Sie erstellen und anpassen können. Dashboard-Agenten werden automatisch erstellt, wenn Sie mit einem Dashboard „chatten“. Sie können Datenagenten Anweisungen und Kontext geben, die speziell auf Ihre Daten zugeschnitten sind.

Strategien und Best Practices, die Looker-Administratoren und LookML-Entwicklern helfen, die konversationelle Analyse erfolgreich zu konfigurieren, bereitzustellen und zu optimieren, einschließlich LookML-Best Practices für die konversationelle Analyse, Tipps dazu, wann Kontext zu LookML im Vergleich zur konversationellen Analyse hinzugefügt werden sollte, und Best Practices für die Einrichtung eines Explore zur Verwendung mit der konversationellen Analyse finden Sie auf der Dokumentationsseite Best Practices für die Konfiguration der konversationellen Analyse in Looker.

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