ניתוח נתונים באמצעות שיחות

במאמר הזה מוסבר איך ליצור, לערוך, לייצא ולמחוק שיחות ב-BigQuery. שיחות הן צ'אטים מתמשכים עם סוכן לאינטראקציה עם נתונים או עם מקורות נתונים, כמו טבלאות, תצוגות או תרשימים, שאתם בוחרים.

שיחות הן צ'אטים קבועים עם סוכן לאינטראקציה עם נתונים או עם מקור נתונים. אתם יכולים לשאול את סוכני לאינטראקציה עם נתונים שאלות מרובות חלקים שכוללות מונחים נפוצים כמו "מכירות" או "הכי פופולרי", בלי לציין שמות של שדות בטבלה או להגדיר תנאים לסינון הנתונים. אתם יכולים גם לשאול שאלות על נתונים שנמצאים באובייקטים כמו קובצי PDF. הסוכן יכול:

• להחליט לאילו מקורות נתונים לשלוח שאילתות.
• להשתמש באופטימיזציות, כמו מחיצות בטבלאות או אינדקסים של חיפוש.
• משתמשים בהטמעות קיימות של ערכי העמודות כדי להתאים את השאלה לנתונים הנכונים. לדוגמה, אם תשאלו על "Texas", המערכת תמצא שורות שבהן כתוב "TX".
• להביא בחשבון את כל ההקשר של מקור נתונים שמאוחסן ב-Knowledge Catalog.

התשובה שמתקבלת בצ'אט כוללת את התכונות הבאות:

• התשובה לשאלה שלכם כטקסט, קוד או תמונות (מולטי-מודאלי). התשובה יכולה לכלול פונקציות AI ו-ML נתמכות של BigQuery.
• תרשימים שנוצרו במקומות המתאימים.
• ההסבר של הסוכן לתוצאות.
• מטא-נתונים על השיחה, כמו הסוכן ומקורות הנתונים שבהם השתמשתם.

כשיוצרים שיחה ישירה עם מקור נתונים, Conversational Analytics API מפרש את השאלה בלי ההקשר והוראות העיבוד שסוכן לאינטראקציה עם נתונים מציע. לכן, התוצאות של המרות ישירות יכולות להיות פחות מדויקות. כדאי להשתמש בסוכנים לאינטראקציה עם נתונים במקרים שבהם נדרש דיוק רב יותר.

אתם יכולים ליצור ולנהל שיחות ב-BigQuery באמצעות מסוףCloud de Confiance . מידע נוסף זמין במאמר ניתוח נתונים באמצעות שיחות.

לפני שמתחילים

1. מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט ב- Cloud de Confiance .

2. מפעילים את ממשקי ה-API של BigQuery, של Gemini Data Analytics ושל Gemini for Cloud de Confiance by S3NS , אם הם עדיין לא מופעלים.

   התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

   כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם אתם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, אתם יכולים לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

   הפעלת ממשקי ה-API

התפקידים הנדרשים

כדי ליצור שיחות, צריך אחד מתפקידי ה-IAM הבאים ב-Conversational Analytics API:

• כדי לראות וליצור שיחות עם כל סוכן לאינטראקציה עם נתונים ששותף איתכם, אתם צריכים את התפקיד Gemini Data Analytics Data Agent User (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) ואת התפקיד Gemini ל-Google Cloud User (roles/cloudaicompanion.user) ברמת הפרויקט.
• כדי ליצור שיחה ישירה, צריך את התפקיד Stateless Chat User‏ (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser) ב-Gemini Data Analytics.

בנוסף, במצבים הבאים אתם צריכים את התפקידים הבאים:

• אם סוכן לאינטראקציה עם נתונים משתמש במערך נתונים כמקור ידע, צריך את התפקיד צפייה בנתונים ב-BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) במערך הנתונים.
• אם סוכן לאינטראקציה עם נתונים מריץ בשבילכם שאילתת SQL, אתם צריכים את התפקיד משתמש במשימות של BigQuery (roles/bigquery.jobUser) בפרויקט.
• אם סוכן לאינטראקציה עם נתונים משתמש בטבלה או בתצוגה כמקור ידע, צריך את התפקיד BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) בטבלה או בתצוגה.
• אם בטבלה מוגדרת בקרת גישה ברמת העמודה, צריך את התפקיד Fine-Grained Reader‏ (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader). התפקיד הזה מוקצה לחשבונות משתמשים כחלק מהגדרת תג מדיניות. מידע נוסף זמין במאמר תפקידים שמשמשים לבקרת גישה ברמת העמודה.
• אם בטבלת נתונים מוגדרת בקרת גישה ברמת השורה, צריך לקבל גישה דרך מדיניות הגישה ברמת התפקיד באותה טבלה. מידע נוסף זמין במאמר יצירה או עדכון של כללי מדיניות גישה ברמת השורה.
• אם בטבלת נתונים נעשה שימוש בהסתרת נתונים, צריך להקצות לכם את התפקיד קורא נתונים מוסתרים (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) באמצעות מדיניות הנתונים המתאימה. מידע נוסף זמין במאמר תפקידים לשליחת שאילתות על נתונים מוסתרים.

• כדי לנהל שיחה עם קבוצת נתונים או פרויקט, צריך את התפקיד צפייה ב-Dataplex Catalog (roles/dataplex.catalogViewer) בפרויקט.

• אם בסוכן לאינטראקציה עם נתונים מופעלת האפשרות לתיעוד שיחות, צריך את התפקיד BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) בטבלאות של מקורות הידע ואת התפקיד BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser) בפרויקט שבו מריצים את השאילתות, כדי שבדיקת הפרטיות לפני הפנייה תוכל לאמת שהטבלאות לא משתמשות באבטחה ברמת השורה, באבטחה ברמת העמודה או במסכת נתונים. לחלופין, תפקיד בהתאמה אישית עם ההרשאות bigquery.tables.get ו-bigquery.rowAccessPolicies.list בטבלאות של מקורות הידע גם עומד בדרישות של הבדיקה הזו. אתם לא צריכים גישת כתיבה למערך הנתונים של היומן.

אם אין לכם את התפקידים המתאימים בטבלאות של מקורות הנתונים שמשמשות את הסוכן לאינטראקציה עם נתונים, המערכת מחזירה את השגיאה הבאה כשאתם מתכתבים בצ'אט עם הסוכן:

Schema_Resolution: Access Denied

שיטות מומלצות

הכלי "ניתוח נתונים בשיחה" מריץ שאילתות באופן אוטומטי כדי לענות על השאלות שלכם. כדאי להביא בחשבון את הגורמים הבאים, שעשויים להגדיל את עלות השאילתה:

• טבלאות גדולות
• שימוש באיחודי נתונים בשאילתות
• קריאות תכופות לפונקציות AI בתוך שאילתות

איך מתחילים שיחה עם סוכן לאינטראקציה עם נתונים

כדי להתחיל שיחה עם סוכן לאינטראקציה עם נתונים, קודם צריך ליצור סוכן לאינטראקציה עם נתונים ולפרסם אותו. אתם יכולים גם להתחיל שיחה עם סוכנים שאנשים אחרים שיתפו איתכם.

כדי ליצור שיחה עם סוכן לאינטראקציה עם נתונים קיים במסוף Cloud de Confiance :

1. נכנסים לדף Agents ב-BigQuery.

   מעבר אל Agents

2. לוחצים על הכרטיסייה קטלוג הסוכנים.

3. בקטע הסוכנים שלי או שותפו על ידי אחרים בארגון שלך, לוחצים על כרטיס הסוכן שרוצים לשוחח איתו.

   חלונית צ'אט חדשה נפתחת.

4. בשדה יש לך שאלה?, כותבים את השאלה ובוחרים מצב:

   • זריז (ברירת המחדל): הכי מתאים לרוב השאלות.
   • חשיבה: חשיבה רציונלית מעמיקה.

   אתם יכולים גם ללחוץ על אחת מהשאלות ש-Gemini מציע כדי להתחיל.

5. לוחצים על send_spark שליחה.

   ‫Conversational Analytics API מעבד את השאלה ומחזיר את התוצאות.

איך יוצרים שיחה ישירה עם מקור נתונים

אתם יכולים ליצור שיחה ישירה עם מקורות הנתונים האלה ב-BigQuery (שנקראים גם מקורות ידע). כשיוצרים שיחה ישירה, Conversational Analytics API מפרש את השאלה בלי ההקשר והוראות העיבוד שסוכן לאינטראקציה עם נתונים מספק.

אתם יכולים ליצור שיחה עם מקורות הנתונים הבאים:

• Tables
• תצוגות
• מערכי נתונים
• פרויקטים
• גרפים

איך משוחחים עם מקור נתונים באמצעות הדף "סוכנים"

כדי להתחיל שיחה ישירה עם טבלה, תצוגה או תרשים מהדף Agents:

1. נכנסים לדף Agents ב-BigQuery.

   מעבר אל Agents

2. בכרטיסייה שיחות, לוחצים על שיחה חדשה.

3. בחלונית צ'אט עם הנתונים שלך, לוחצים על הכרטיסייה מקורות ידע. אם מקור הנתונים לא מופיע ברשימה, אפשר לחפש אותו.

4. בוחרים מקור נתונים אחד או יותר ולוחצים על צ'אט.

כדי ליצור שיחה ישירה עם כמה פרויקטים, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. נכנסים לדף Agents ב-BigQuery.

   מעבר אל Agents

2. בשדה אפשר לשאול שאלה, כותבים שאלה. כברירת מחדל, השיחה מתייחסת לכל מקורות הנתונים בפרויקט הנוכחי.

3. כדי לבחור פרויקטים אחרים, לוחצים על התפריט הנפתח של שם הפרויקט ובוחרים פרויקט אחד או יותר. השיחה מתייחסת לכל מקורות הנתונים בפרויקטים שנבחרו.

4. לוחצים על send_spark שליחה.

   תיפתח שיחה חדשה עם הפרויקטים שנבחרו.

שיחה עם מקור נתונים באמצעות BigQuery Studio

כדי ליצור שיחה ישירה עם מקור נתונים באמצעות BigQuery Studio, בוחרים אחת מהאפשרויות הבאות.

שיחה עם מערך נתונים, טבלה, תצוגה או תרשים

כדי ליצור שיחה ישירה עם קבוצת נתונים, טבלה, תצוגה או תרשים, בצעו את השלבים הבאים:

1. נכנסים לדף BigQuery Studio במסוף Cloud de Confiance .

   כניסה ל-BigQuery Studio

2. בחלונית הימנית, לוחצים על exploreExplorer.

3. בחלונית Explorer, מרחיבים את הפרויקט, לוחצים על Datasets ובוחרים מערך נתונים. הדף Datasets נפתח.

4. לוחצים על מערך נתונים כדי לפתוח אותו.

5. כדי להתכתב בצ'אט עם מערך הנתונים, לוחצים על chat_spark Chat.

6. כדי להתכתב בצ'אט עם טבלה או תצוגה בקבוצת הנתונים:

   1. בכרטיסייה סקירה כללית, לוחצים על טבלאות.

   2. בעמודה Table ID, לוחצים על הקישור לטבלה או לתצוגה.

   3. לוחצים על chat_spark צ'אט.

7. כדי לשוחח עם תרשים, פועלים לפי השלבים הבאים:

   1. בכרטיסייה סקירה כללית, לוחצים על תרשימים.

   2. בעמודה Graph ID, לוחצים על הקישור לתרשים.

   3. לוחצים על chat_spark צ'אט.

מערכי נתונים

כשיוצרים שיחה עם מערך נתונים, אפשר לשאול שאלות לגבי הנתונים בלי לציין במפורש את מקורות הנתונים. כשיוצרים שיחה עם מערך נתונים, לסוכן הנתונים יש גישה לכל הטבלאות במערך הנתונים הזה. כששואלים שאלה, הסוכן לאינטראקציה עם נתונים מחפש טבלאות רלוונטיות ומצרף אותן לפי הצורך כדי ליצור תשובה.

איך לנהל שיחה על תוצאת שאילתה

אחרי שמריצים שאילתה, אפשר ליצור שיחה חדשה עם התוצאות. מקור הנתונים הוא הטבלה הזמנית של התוצאות שנשמרו במטמון, שבדרך כלל נשמרת למשך 24 שעות. אחרי שהתוצאות שנשמרו במטמון נמחקות, אי אפשר לשאול שאלות לגבי הנתונים.

כדי ליצור שיחה מתוצאת שאילתה, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. נכנסים לדף BigQuery Studio במסוף Cloud de Confiance .

   כניסה ל-BigQuery Studio

2. עוברים לכרטיסייה של עורך השאילתות search_insights או לוחצים על arrow_drop_down > שאילתת SQL.

3. מזינים את שאילתת ה-SQL ולוחצים על play_circle Run.

4. בכרטיסייה תוצאות, לוחצים על chat_spark צ'אט.

איך מנהלים שיחה עם מקור נתונים

אחרי שלוחצים על האפשרות צ'אט במקור הנתונים, אפשר להתחיל את השיחה. כדי לנהל שיחה:

1. בשדה יש לך שאלה?, כותבים את השאלה ובוחרים מצב:

   • זריז (ברירת המחדל): הכי מתאים לרוב השאלות.
   • חשיבה: חשיבה רציונלית מעמיקה.

2. לוחצים על send_spark שליחה.

   ‫Conversational Analytics API מעבד את השאלה ומחזיר את התוצאות. אם זה מתאים לנתונים, התשובה כוללת תמונות, תרשימים, טבלאות ורכיבים חזותיים אחרים.

3. כדי לראות כל שלב שהסוכן לאינטראקציה עם נתונים ביצע כדי לספק את התשובה לשאלה, מרחיבים את האפשרות הצגת תהליך החשיבה בתשובה.

   

4. כדי לראות מידע על אופן החישוב של התוצאות, לוחצים על keyboard_arrow_downאיך הגענו לתשובה הזו?.

   

   בקטע Summary מופיעה השאילתה שנוצרה ואחריה תוצאת השאילתה. אפשר גם לפתוח את השאילתה בעורך השאילתות.

איך יוצרים סוכן לאינטראקציה עם נתונים משיחה

אתם יכולים ליצור סוכן לאינטראקציה עם נתונים משיחה עם טבלה או תצוגה. אי אפשר ליצור סוכן מותאם אישית משיחה עם קבוצת נתונים.

כדי ליצור סוכן לאינטראקציה עם נתונים מתוך שיחה, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. בחלונית Details של השיחה, לוחצים על Create Agent.

2. בקטע Editor, בשדה Agent name, מקלידים שם תיאורי לסוכן לאינטראקציה עם נתונים – לדוגמה, Q4 sales data או User activity logs.

3. בשדה Agent description, מקלידים תיאור של הסוכן לאינטראקציה עם נתונים. תיאור טוב מסביר מה הסוכן עושה, באילו נתונים הוא משתמש ועוזר לכם לדעת מתי זה הסוכן המתאים לאינטראקציה עם נתונים – לדוגמה, Ask questions about customer orders and revenue.

4. בקטע Knowledge sources, מאמתים את הרשומה ב-Knowledge sources. אתם יכולים להתאים אישית את מקור הנתונים הקיים, או ללחוץ על Add source כדי להוסיף עוד מקורות נתונים. אם מקור הנתונים לא מופיע ברשימה, אפשר לחפש אותו.

5. אחרי שמבצעים את השינויים, לוחצים על שמירת הטיוטה.

6. לוחצים על פרסום.

ייצוא תשובה של סוכן לאינטראקציה עם נתונים

כדי לייצא תשובה שסוכן לאינטראקציה עם נתונים סיפק כקובץ PDF או CSV:

1. עוברים לתשובה של הסוכן שרוצים לשמור.

2. לוחצים על הכפתור file_download Download. בוחרים באחת מהאפשרויות הבאות:

   • ‫PDF: כולל עד 20 שורות בכל טבלה.
   • קובץ PDF מפורט: כולל עד 1,000 שורות בכל טבלה.
   • ‫CSV: כולל עד 5,000 שורות לכל טבלה.

הקובץ יורד דרך הדפדפן.

ניהול השיחות

אתם יכולים לפתוח, לשנות את השם או למחוק שיחה בדף Agents, ולנהל שיחות ב-BigQuery Studio Explorer.

פותחים שיחה קיימת.

1. במסוף Cloud de Confiance , נכנסים לדף Agents ב-BigQuery.

   מעבר אל Agents

2. בכרטיסייה Conversations, לוחצים על השיחה שרוצים לפתוח ברשימת השיחות.

שינוי שם של שיחה

1. במסוף Cloud de Confiance , נכנסים לדף Agents ב-BigQuery.

   מעבר אל Agents

2. בכרטיסייה Conversations, ברשימת השיחות, לוחצים על השיחה שרוצים לשנות את השם שלה.

3. לוחצים על more_vert הצגת פעולות > שינוי שם.

4. בתיבת הדו-שיח שינוי שם השיחה, מזינים שם חדש לשיחה בשדה שם השיחה.

5. לוחצים על שינוי שם.

למחוק שיחה

התוצאות של שאלות בשיחה נשמרות גם אם מקורות הנתונים הבסיסיים נמחקים. כדי למחוק שיחה ואת כל התוצאות שבה:

1. במסוף Cloud de Confiance , נכנסים לדף Agents ב-BigQuery.

   מעבר אל Agents

2. בכרטיסייה Conversations, ברשימת השיחות, לוחצים על השיחה שרוצים למחוק.

3. לוחצים על more_vert הצגת פעולות > מחיקה.

4. בתיבת הדו-שיח למחוק את השיחה?, לוחצים על מחיקה.

אם לא מעדכנים שיחה במשך 180 יום, BigQuery מוחק אותה באופן אוטומטי.

ניהול שיחות באמצעות BigQuery Studio Explorer

ניהול השיחות באמצעות BigQuery Studio Explorer. רשימת השיחות הזו היא מקום מרכזי שבו אפשר לחפש, לפתוח או ליצור שיחות. אפשר גם להעתיק את מזהה השיחה או לרענן את רשימת השיחות.

כדי לנהל את השיחות:

1. נכנסים לדף Explorer ב-BigQuery Studio.

   כניסה ל-Explorer

2. בחלונית Explorer, מרחיבים את שם הפרויקט.

3. לוחצים על שיחות.

   1. כדי לסנן את רשימת השיחות, מזינים שם או ערך של מאפיין בשדה הסינון.
   2. כדי לפתוח שיחה, לוחצים על more_vert הצגת הפעולות > פתיחה.
   3. כדי להעתיק מזהה שיחה, לוחצים על more_vert הצגת פעולות > העתקת המזהה.
   4. כדי ליצור שיחה, לוחצים על יצירת שיחה בסרגל התפריטים.
   5. כדי לרענן את הרשימה, לוחצים על רענון בסרגל התפריטים.

המאמרים הבאים

• מידע ולמידה על ניתוח נתוני שיחות ב-BigQuery
• מידע על Conversational Analytics API
• יצירת סוכנים לאינטראקציה עם נתונים.