שיחה עם גרף

אתם יכולים להשתמש בניתוח נתונים בממשק שיחה כדי לשאול שאלות לגבי תרשים. סוכנים יכולים לכתוב שאילתות SQL ולספק הדמיות של הפלט. הסוכנים יכולים גם להשתמש בתיאורים, במילים נרדפות ובמדדים שמוגדרים בתרשים כדי לשפר את איכות התוצאות. אם יש לכם מהדורת Enterprise או Enterprise Plus, הסוכן יכול להריץ שאילתות GQL בגרף שלכם. אם אתם משתמשים בתמחור על פי דרישה, הסוכן יכול לקרוא לפונקציה GRAPH_EXPAND כדי להריץ שאילתות SQL בתרשים שלכם.

הגרפים מקודדים את הקשרים בין הטבלאות. כשמספקים לנציג גרף, אין יותר דו-משמעות לגבי הקשר בין הטבלאות. הבהירות הזו מצמצמת את התופעה של הזיות ויכולה לשפר את היעילות של השיחות.

לדוגמה, כדי לשאול סוכן לגבי גרף המסחר האלקטרוני של Look שזמין לציבור, צריך לבצע את הפעולות הבאות:

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

   כניסה לדף Agents

2. לוחצים על הכרטיסייה קטלוג הסוכנים.

3. בקטע סוכנים לדוגמה של Google, לוחצים על The Look Graph.

4. השיחה תיפתח. אפשר להזין שאלות לגבי התרשים של bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph.

מגבלות

• אפשר להשתמש בתרשים אחד לכל היותר כמקור נתונים לכל סוכן או שיחה.
• אי אפשר לשלב טבלאות וגרפים כמקורות נתונים.

שיחה עם גרף

כדי לשוחח עם גרף, אפשר ליצור סוכן נתונים עם הגרף כמקור הנתונים שלו, או ליצור שיחה ישירה עם הגרף. אם אתם לא בטוחים מה לשאול, נסו לשאול את השאלה הבאה: What questions can I ask about this data? לדוגמה, אם שואלים את השאלה הזו לגבי התרשים 'טבלת Look על מסחר אלקטרוני', התשובה מכילה סקירה כללית של סכימת התרשים והצעות לשאלות. יכול להיות שהתשובה תכלול את השאלות הבאות:

• ביצועים עסקיים

  • 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).

• תובנות לגבי משתמשים ולוגיסטיקה

  • 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?

• ניתוח מערכות יחסים

  • 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.

יצירת שאילתות גרף והמחשות

ניתוח נתונים שיחתי יכול לכתוב שאילתות GQL כדי לענות על שאלות לגבי הגרף שלכם ולהציג את הפלט כתרשים להמחשה. לדוגמה, אפשר להזין Show the connection between Tina Fletcher's orders and distribution centers בצ'אט. הסוכן עשוי להריץ שאילתת GQL שדומה לשאילתה הבאה:

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;

יכול להיות שהסוכן יספק גם הדמיה אינטראקטיבית.

שימוש במדדים של תרשימים

ניתוח שיחות יכול להשתמש במדדים שהוגדרו בתרשים כדי לענות בצורה מדויקת על שאלות שכוללות צבירות. לדוגמה, אתם יכולים לשאול את השאלה הבאה את נציג Look Graph: Which distribution centers process orders from the largest number of distinct customers?

הסוכן משתמש במדד user_count בצומת User כדי למנוע ספירה כפולה של מספר הלקוחות. השאילתה שמשמשת לחישוב התגובה עשויה להיראות כך:

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;

יכול להיות שהנציג יספק גם תרשים להמחשה.

המאמרים הבאים

• מידע נוסף על ניתוח נתונים בשיחה
• מידע נוסף על כתיבת שאילתות גרף
• מידע נוסף על עיצוב סכימת הגרף
• מידע נוסף על הצגת גרפים