Conversar com um gráfico

Use a análise de conversação para fazer perguntas sobre um gráfico. Os agentes podem escrever consultas SQL e fornecer visualizações da saída. Os agentes também podem usar descrições, sinônimos, extensões e medidas definidas no gráfico para melhorar a qualidade dos resultados. Dependendo do esquema do grafo e da pergunta que você faz, o agente consulta um grafo usando a linguagem GraphQL (GQL) ou a função com valor de tabela GRAPH_EXPAND em SQL. As consultas GQL exigem uma reserva da edição BigQuery Enterprise ou Enterprise Plus. Em projetos com preços sob demanda, as consultas GQL falham com um erro. As consultas que contêm a função GRAPH_EXPAND podem ser executadas usando preços sob demanda, mas a função não é compatível com todos os tipos de gráficos. Para requisitos e limitações, consulte GRAPH_EXPAND.

Os gráficos codificam as relações entre as tabelas. Fornecer um gráfico para um agente remove a ambiguidade sobre como as tabelas se relacionam. Essa clareza reduz as alucinações e pode melhorar a eficiência das suas conversas.

Por exemplo, para perguntar a um agente sobre o gráfico público do Look Ecommerce, faça o seguinte:

  1. No console do Cloud de Confiance , acesse a página Agentes do BigQuery.

    Acessar "Agentes"

  2. Selecione a guia Catálogo de agentes.

  3. Na seção Exemplos de agentes do Google, clique em The Look Graph.

  4. Uma conversa é aberta. Você pode fazer perguntas sobre o gráfico bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph.

Conversar com um gráfico

Para conversar com um gráfico, você pode criar um agente de dados com o gráfico como fonte de dados ou criar uma conversa direta com o gráfico. Se você não souber o que perguntar, tente perguntar What questions can I ask about this data?. Por exemplo, se você fizer essa pergunta sobre o gráfico do Look Ecommerce, a resposta vai conter uma visão geral do esquema do gráfico e perguntas sugeridas. As perguntas a seguir podem aparecer na resposta:

  • Desempenho dos negócios

    • 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).

  • Insights de usuários e logística

    • 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?

  • Análise de relacionamento

    • 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.

Criar consultas e visualizações de gráficos

A análise de dados de conversação pode escrever consultas GQL para responder a perguntas sobre seu gráfico e mostrar a saída como uma visualização. Por exemplo, você pode digitar Show the connection between Tina Fletcher's orders and distribution centers no chat. O agente pode executar uma consulta GQL semelhante a esta:

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;

O agente também pode fornecer uma visualização interativa.

Uma visualização de pedidos que conecta um usuário a centros de distribuição.

Usar medidas de gráfico

A análise de conversação pode usar medições definidas no gráfico para ajudar a responder com precisão a perguntas que envolvem agregações. Por exemplo, você pode fazer a seguinte pergunta ao agente Look Graph: Which distribution centers process orders from the largest number of distinct customers?

O agente usa a medida user_count no nó User para evitar a contagem excessiva do número de clientes. A consulta usada para calcular a resposta pode ser semelhante a esta:

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;

O agente também pode fornecer uma visualização de gráfico.

Uma visualização de usuários distintos por centro de distribuição.

A seguir