Mit einem Graphen chatten

Mit der konversationellen Analyse können Sie Fragen zu einem Graphen stellen. KI-Agenten können SQL- und GQL-Abfragen schreiben und Visualisierungen Ihrer Ausgabe bereitstellen. KI-Agenten können auch Beschreibungen, Synonyme und Messwerte verwenden, die in Ihrem Graphen definiert sind, um die Qualität der Ergebnisse zu verbessern. Wenn Sie beispielsweise einen KI-Agenten zum öffentlich verfügbaren Look Ecommerce-Graphen befragen möchten, gehen Sie so vor:

  1. Rufen Sie in der Cloud de Confiance Console die Seite KI-Agenten von BigQuery auf.

    Zu „KI-Agenten“

  2. Wählen Sie den Tab KI-Agentenkatalog aus.

  3. Klicken Sie im Abschnitt Beispiel-KI-Agenten von Google auf The Look Graph.

  4. Eine Unterhaltung wird geöffnet. Sie können Fragen zum bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph Graphen eingeben.

Beschränkungen

  • Sie können pro KI-Agent oder Unterhaltung maximal einen Graphen als Datenquelle verwenden.
  • Tabellen und Graphen können nicht als Datenquellen kombiniert werden.

Mit einem Graphen chatten

Wenn Sie mit einem Graphen chatten möchten, können Sie entweder einen KI-Datenagenten mit Ihrem Graphen als Datenquelle erstellen oder Sie können eine direkte Unterhaltung mit Ihrem Graphen starten. Wenn Sie nicht wissen, was Sie fragen sollen, versuchen Sie es mit What questions can I ask about this data? Wenn Sie diese Frage beispielsweise zum Look E-Commerce-Graphen stellen, enthält die Antwort eine Übersicht über das Graphenschema und vorgeschlagene Fragen. Die folgenden Fragen können in der Antwort enthalten sein:

  • Unternehmensleistung

    • What is the total revenue for each product category, sorted from highest to lowest?
    • What are the top 5 brands by total revenue among users from 'Brasil'?
    • Rank the product categories based on their total revenue for each product department (Men/Women).

  • Informationen zu Nutzern und Logistik

    • How many users do we have in each country?
    • What is the distribution of user ages in the United States?
    • Which distribution centers handle the most orders with a 'Complete' status?

  • Beziehungsanalyse

    • Show the connection between users and the distribution centers their products are shipped from.
    • Find all products that have been ordered by users who came from a 'Search' traffic source.

Graphabfragen und ‑visualisierungen erstellen

Mit der konversationellen Analyse können GQL-Abfragen geschrieben werden, um Fragen zu Ihrem Graphen zu beantworten und die Ausgabe als Visualisierung anzuzeigen. Sie können beispielsweise Show the connection between Tina Fletcher's orders and distribution centers in den Chat eingeben. Der KI-Agent führt möglicherweise eine GQL-Abfrage aus, die der folgenden ähnelt:

GRAPH `bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph`
MATCH p = (u:User {id: 32})
          <-[:placed_order]-(o:`Order`)
          <-[:belongs_to_order]-(oi:OrderItem)
          -[:includes_product]->(pr:Product)
          -[:product_stocked_at]->(dc:DistributionCenter)
RETURN TO_JSON(p) AS path;

Der KI-Agent kann auch eine interaktive Visualisierung bereitstellen.

Eine Visualisierung von Bestellungen, die einen Nutzer mit Verteilzentren verbinden.

Graphmesswerte verwenden

Mit der konversationellen Analyse können Messwerte verwendet werden, die in Ihrem Graphen definiert sind, um Fragen mit Aggregationen genau zu beantworten. Sie können dem KI-Agenten Look Graph beispielsweise die folgende Frage stellen: Which distribution centers process orders from the largest number of distinct customers?

Der KI-Agent verwendet den Messwert user_count für den Knoten User, um eine Überzählung der Anzahl der Kunden zu vermeiden. Die Abfrage zur Berechnung der Antwort sieht möglicherweise so aus:

SELECT
  DistributionCenter_id,
  DistributionCenter_name,
  AGG(User_user_count) AS distinct_customer_count
FROM
  GRAPH_EXPAND("bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph")
GROUP BY
  DistributionCenter_id,
  DistributionCenter_name
ORDER BY
  distinct_customer_count DESC;

Der KI-Agent kann auch eine Diagrammvisualisierung bereitstellen.

Eine Visualisierung der einzelnen Nutzer nach Verteilzentrum.

Nächste Schritte