Menyiapkan Analisis Percakapan di Looker

Halaman ini memandu Anda menyiapkan Conversational Analytics di Looker, termasuk persyaratan penyiapan, izin yang diperlukan untuk menggunakan Conversational Analytics, dan sumber data yang didukung.

Pelajari cara dan waktu Gemini untuk Google Cloud menggunakan data Anda.

Sebelum memulai

Untuk menggunakan Analisis Percakapan dalam instance Looker, Anda dan instance Looker Anda harus memenuhi persyaratan berikut:

  1. Gemini di Looker harus diaktifkan untuk instance Looker.
    • Untuk mengakses fitur ini di instance Looker (asli), admin Looker harus mengaktifkan setelan Gemini di Looker dan setelan Conversational Analytics di setelan instance Looker (asli). Instance harus menggunakan Looker 25.2 atau yang lebih baru dan dihosting oleh Looker. Sebaiknya pelanggan yang berpartisipasi dalam Program rilis dukungan yang diperpanjang Looker mengupdate ke Looker 25.6 atau yang lebih baru untuk menggunakan Analisis Percakapan. Untuk menggunakan agen data Analisis Percakapan, update instance Anda ke Looker 25.18.9 atau yang lebih baru.
    • Untuk mengakses fitur ini di instance Looker (Google Cloud core), pengguna dengan peran IAM Admin Looker (roles/looker.admin) harus mengaktifkan Gemini di Looker di setelan instance Looker (Google Cloud core) di konsol Google Cloud . Admin Looker harus mengaktifkan setelan Conversational Analytics di halaman Gemini di Looker pada panel Admin di instance Looker (Google Cloud core).
  2. Jika telah mengonfigurasi daftar IP yang diizinkan untuk instance, Anda harus mengonfigurasinya agar mengizinkan koneksi dari layanan Google Cloud :
  3. Secara opsional, admin dapat mengaktifkan Analisis Lanjutan untuk menggunakan Python dalam menjawab pertanyaan lanjutan. Di bagian Analisis Percakapan, aktifkan setelan Analisis Lanjutan.
  4. Secara opsional, admin dapat mengaktifkan agen data dasbor (Pratinjau) untuk membuat kueri dasbor Looker. Di setelan pratinjau Gemini di Looker, aktifkan setelan Aktifkan Chat dengan Dasbor.

Izin Looker yang diperlukan

Penggunaan Analisis Percakapan dikelola melalui kombinasi akses konten, akses data, dan akses fitur. Untuk melakukan tugas yang dijelaskan dalam tabel berikut, Anda harus diberi peran Looker yang memiliki izin yang diperlukan untuk model yang mendasari setiap Eksplorasi atau yang akan dikueri oleh agen data dan, dalam beberapa kasus, akses ke agen itu sendiri.

Admin Looker dapat memberikan peran dan izin Looker di halaman Peran di bagian Admin pada instance Looker. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang peran Looker, lihat halaman dokumentasi Setelan admin – Peran.

Pembuat agen data dapat mengelola akses setiap pengguna ke agen dengan membagikan agen.

Tugas Izin Looker yang diperlukan pada model yang mendasari data Tingkat akses konten yang diperlukan
Melakukan percakapan dengan agen data dari tab Agen di antarmuka Analisis Percakapan access_data

gemini_in_looker

Menambahkan 25.18 chat_with_agent		 Akses Lihat pada agen data
Mulai percakapan dengan Eksplorasi Looker dari tab Eksplorasi di antarmuka Analisis Percakapan access_data

gemini_in_looker

Menambahkan 25.18 chat_with_agent

Menambahkan 25.18 chat_with_explore
Membuat, mengedit, membagikan, dan menghapus agen data Analisis Percakapan access_data

gemini_in_looker

Menambahkan 25.18 chat_with_agent

Menambahkan 25.18 chat_with_explore

Menambahkan 25.18 save_agents

Pengguna dapat membuat agen yang hanya menggunakan Eksplorasi yang telah diberi izin save_agents pada model yang mendasarinya. Untuk mengedit, menghapus, atau membagikan agen data yang dibuat oleh pengguna lain, pengguna harus diberi peran yang berisi izin save_agents pada setiap model yang digunakan oleh agen.		 Kelola akses; Edit pada agen data (akses ini diberikan secara otomatis jika pengguna membuat agen; jika tidak, akses Kelola akses; Edit harus diberikan oleh pembuat agen dengan membagikan agen)

Kelola akses; Edit di dasbor
Chat dengan agen dasbor dari dasbor Looker (Pratinjau) access_data (pada setidaknya satu model yang mendasari dasbor)

see_user_dashboards (untuk berinteraksi dengan dasbor yang ditentukan pengguna) atau see_lookml_dashboards (untuk berinteraksi dengan dasbor LookML)gemini_in_looker

Menambahkan 25.18 chat_with_agent (pada setidaknya satu model yang mendasari dasbor)
Memublikasikan agen ke aplikasi Google Cloud lainnya access_data

gemini_in_looker

Menambahkan 25.18 chat_with_agent

Menambahkan 25.18 chat_with_explore

Menambahkan 25.18 save_agents

Menambahkan 26.6 publish_agent_externally

Pengguna memublikasikan agen yang ada ke aplikasi Google Cloud lain, seperti Gemini Enterprise.		 Kelola akses; Edit (akses ini diberikan secara otomatis jika pengguna membuat agen; jika tidak, akses Kelola akses; Edit harus diberikan oleh pembuat agen dengan membagikan agen)
Membuat, mengedit, membagikan, dan menghapus agen data Analisis Percakapan access_data

gemini_in_looker

Menambahkan 25.18 admin_agents		 Akses konten tidak perlu diberikan

Looker juga memiliki peran default berikut yang berisi subset izin ini untuk semua model di instance:

  • Pengelola Agen Analisis Percakapan: Dengan peran ini, pengguna dapat membuat, mengedit, membagikan, menghapus, dan memulai percakapan dengan agen yang memiliki akses Kelola akses; Edit untuk dan memulai percakapan dengan Eksplorasi
  • Pengguna Analytics Percakapan: Dengan peran ini, pengguna dapat melakukan chat dengan agen yang akses Lihat-nya telah diberikan kepada pengguna tersebut
  • Admin: Secara default, peran ini (Admin Looker) memiliki semua izin dan akses konten di seluruh instance

Sumber data yang didukung

Anda dapat melakukan percakapan dengan sumber data berikut melalui antarmuka Analisis Percakapan:

Saat Anda "melakukan chat" dengan Explore atau agen data, pada dasarnya Anda melakukan percakapan dengan set data tertentu yang telah ditentukan sebelumnya. Ini adalah cara langsung untuk mengajukan pertanyaan tentang data dalam Eksplorasi tersebut. Anda dapat melakukan percakapan dengan maksimal lima Eksplorasi.

Agen eksplorasi data adalah asisten yang didukung AI yang dapat Anda buat dan sesuaikan. Agen dasbor dibuat secara otomatis saat Anda "melakukan chat" dengan dasbor. Anda dapat memberikan petunjuk dan konteks khusus untuk data Anda kepada agen data.

Untuk mengetahui strategi dan praktik terbaik guna membantu admin Looker dan developer LookML berhasil mengonfigurasi, men-deploy, dan mengoptimalkan Analisis Percakapan, termasuk praktik terbaik LookML untuk Analisis Percakapan, tips tentang kapan harus menambahkan konteks ke LookML versus Analisis Percakapan, dan praktik terbaik untuk menyiapkan Eksplorasi untuk digunakan dengan Analisis Percakapan, lihat halaman dokumentasi Praktik terbaik untuk mengonfigurasi Analisis Percakapan di Looker.

Langkah berikutnya