Analizzare i dati con le conversazioni

Questo documento descrive come creare, modificare, esportare ed eliminare le conversazioni in BigQuery. Le conversazioni sono chat persistenti con un agente di dati o origini dati, come tabelle, visualizzazioni o grafici, che selezioni.

Le conversazioni sono chat persistenti con un agente di dati o un'origine dati. Puoi porre agli agenti di dati domande in più parti che utilizzano termini comuni come "vendite" o "più popolari", senza dover specificare i nomi dei campi della tabella o definire le condizioni per filtrare i dati. Puoi anche porre domande sui dati che si trovano in oggetti come i PDF. Un agente può determinare le origini dati su cui eseguire query e sfruttare le ottimizzazioni, come le partizioni di tabelle o gli indici di ricerca, quando crea una risposta. Gli agenti possono utilizzare gli incorporamenti esistenti dei valori delle colonne per abbinare la domanda ai dati corretti. Ad esempio, se chiedi informazioni su "Texas", verranno trovate le righe archiviate come "TX".

La risposta della chat che ti viene restituita fornisce le seguenti funzionalità:

  • La risposta alla tua domanda come testo, codice o immagini (multimodale). La risposta può includere le funzioni di AI e ML di BigQuery supportate.
  • Grafici generati, se appropriato.
  • Il ragionamento dell'agente alla base dei risultati.
  • Metadati sulla conversazione, come l'agente e le origini dati utilizzati.

Quando crei una conversazione diretta con un'origine dati, la API Analisi conversazionale interpreta la tua domanda senza il contesto e le istruzioni di elaborazione offerte da un agente di dati. Per questo motivo, i risultati delle conversazioni dirette possono essere meno precisi. Utilizza gli agenti di dati per i casi che richiedono una maggiore precisione.

Puoi creare e gestire le conversazioni in BigQuery utilizzando la Google Cloud console. Per ulteriori informazioni, consulta Analizzare i dati con le conversazioni.

Prima di iniziare

  1. Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo Google Cloud progetto.

  2. Abilita BigQuery, Gemini Data Analytics e Gemini for Google Cloud APIs, se non sono già abilitati.

    Ruoli richiesti per abilitare le API

    Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.

    Abilita le API

Ruoli obbligatori

Per creare conversazioni, devi disporre di uno dei seguenti ruoli IAM dell'API Analisi conversazionale:

  • Per visualizzare e creare conversazioni con qualsiasi agente di dati condiviso con te, devi disporre del ruolo Utente agente di dati di Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) e del ruolo Utente Gemini in Google Cloud (roles/cloudaicompanion.user) a livello di progetto.
  • Per creare una conversazione diretta, devi disporre del ruolo Utente chat stateless di Gemini Data Analytics (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser).

Inoltre, nelle seguenti situazioni, devi disporre dei seguenti ruoli:

Se non disponi dei ruoli appropriati nelle tabelle di dati di origine utilizzate dall'agente di dati, il sistema restituisce il seguente errore quando chatti con l'agente di dati:

Schema_Resolution: Access Denied

Best practice

L'analisi conversazionale esegue automaticamente le query per tuo conto per rispondere alle tue domande. Tieni in considerazione i seguenti fattori che potrebbero aumentare il costo delle query:

  • Dimensioni delle tabelle di grandi dimensioni
  • Utilizzo dell'unione dei dati nelle query
  • Chiamate frequenti alle funzioni AI all'interno delle query

Creare una conversazione con un agente di dati

Per creare una conversazione con un agente di dati, devi prima creare un agente di dati e pubblicarlo. Puoi anche avviare una conversazione con gli agenti che altri condividono con te.

Per creare una conversazione con un agente di dati esistente nella Google Cloud console, segui questi passaggi:

  1. Vai alla pagina Agenti di BigQuery.

    Vai ad Agenti

  2. Seleziona la scheda Catalogo agenti.

  3. Nella sezione I miei agenti o Condivisi da altri nella tua organizzazione, fai clic sulla scheda dell'agente con cui vuoi chattare.

    Si apre un nuovo riquadro della chat.

  4. Nel campo Fai una domanda, inserisci la domanda e scegli una modalità:

    • Veloce (impostazione predefinita): ideale per la maggior parte delle domande.
    • Pensando: ragionamento dettagliato.

    Per iniziare, puoi anche fare clic su una delle domande suggerite da Gemini.

  5. Fai clic su send_spark Invia.

    L'API Analisi conversazionale elabora la tua domanda e restituisce i risultati.

Creare una conversazione diretta con un'origine dati

Puoi creare una conversazione diretta con queste origini dati BigQuery (chiamate anche origini di conoscenza). Quando crei una conversazione diretta, l'API Analisi conversazionale interpreta la tua domanda senza il contesto e le istruzioni di elaborazione offerte da un agente di dati.

Puoi creare una conversazione con le seguenti origini dati:

  • Tabelle
  • Visualizzazioni
  • Set di dati
  • Progetti
  • Grafici

Conversare con un'origine dati utilizzando la pagina Agenti

Per creare una conversazione diretta con una tabella, una vista o un grafico dalla pagina Agenti:

  1. Vai alla pagina Agenti di BigQuery.

    Vai ad Agenti

  2. Nella scheda Conversazioni, fai clic su Nuova conversazione.

  3. Nel riquadro Chatta con i tuoi dati, fai clic sulla scheda Origini di conoscenza. Se l'origine dati non viene visualizzata nell'elenco, puoi cercarla.

  4. Seleziona una o più origini dati e fai clic su Chat.

Per creare una conversazione diretta con più progetti:

  1. Vai alla pagina Agenti di BigQuery.

    Vai ad Agenti

  2. Nel campo Fai una domanda, inserisci una domanda. Per impostazione predefinita, la conversazione fa riferimento a tutte le origini dati del progetto corrente.

  3. Per selezionare altri progetti, fai clic sul menu a discesa del nome del progetto e seleziona uno o più progetti. La conversazione fa riferimento a tutte le origini dati dei progetti selezionati.

  4. Fai clic su send_spark Invia.

    Si apre una nuova conversazione con i progetti selezionati.

Conversare con un'origine dati utilizzando BigQuery Studio

Per creare una conversazione diretta con un'origine dati utilizzando BigQuery Studio, scegli una delle seguenti opzioni.

Conversare con un set di dati, una tabella, una vista o un grafico

Per creare una conversazione diretta con un set di dati, una tabella, una vista o un grafico:

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina BigQuery Studio.

    Vai a BigQuery Studio

  2. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Explorer.

  3. Nel riquadro Explorer , espandi il progetto, fai clic su Set di dati e seleziona un set di dati. Viene visualizzata la pagina Set di dati.

  4. Fai clic su un set di dati per aprirlo.

  5. Per chattare con il set di dati, fai clic su chat_spark Chat.

  6. Per chattare con una tabella o una vista nel set di dati:

    1. Nella scheda Panoramica, fai clic su Tabelle.

    2. Nella colonna ID tabella, fai clic sul link alla tabella o alla vista.

    3. Fai clic su chat_spark Chat.

  7. Per chattare con un grafico:

    1. Nella scheda Panoramica, fai clic su Grafici.

    2. Nella colonna ID grafico, fai clic sul link al grafico.

    3. Fai clic su chat_spark Chat.

Set di dati

La creazione di una conversazione con un set di dati ti consente di porre domande sui tuoi dati senza dover elencare esplicitamente le origini dati. Quando crei una conversazione con un set di dati, l'agente di dati ha accesso a tutte le tabelle del set di dati. Quando poni una domanda, l'agente di dati cerca le tabelle pertinenti e le unisce, se necessario, per produrre una risposta.

Conversare con un risultato di query

Puoi creare una nuova conversazione con i risultati dopo aver eseguito una query. L'origine dati è la tabella temporanea dei risultati memorizzati nella cache che in genere persiste per 24 ore. Una volta scaduti i risultati memorizzati nella cache, non puoi porre domande sui dati.

Per creare una conversazione da un risultato di query:

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina BigQuery Studio.

    Vai a BigQuery Studio

  2. Passa alla scheda dell'editor di query search_insights o fai clic su arrow_drop_down > Query SQL.

  3. Inserisci la query SQL e fai clic su play_circle Esegui.

  4. Nella scheda Risultati, fai clic su chat_spark Chat.

Come avviare una conversazione con un'origine dati

Dopo aver fatto clic sull'opzione Chat per l'origine dati, puoi avviare la conversazione. Per avviare una conversazione:

  1. Nel campo Fai una domanda, inserisci la domanda e scegli una modalità:

    • Veloce (impostazione predefinita): ideale per la maggior parte delle domande.
    • Pensando: ragionamento dettagliato.

  2. Fai clic su send_spark Invia.

    L'API Analisi conversazionale elabora la tua domanda e restituisce i risultati. Se appropriato per i dati, la risposta fornisce immagini, grafici, tabelle e altre visualizzazioni.

  3. Per visualizzare ogni passaggio eseguito dall'agente di dati per fornire la risposta alla tua domanda, espandi l'opzione Mostra ragionamento nella risposta.

    Come aprire i risultati di **Mostra ragionamento**

  4. Per visualizzare le informazioni su come sono stati calcolati i risultati, fai clic su Come è stato calcolato?

    I dettagli di calcolo dell'API, inclusi la query generata e il risultato della query.

    La sezione Riepilogo include la query generata seguita dal risultato della query. Se vuoi, puoi aprire la query nell'editor di query.

Creare un agente di dati da una conversazione

Puoi creare un agente di dati da una conversazione con una tabella o una vista. Non puoi creare un agente personalizzato da una conversazione con un set di dati.

Per creare un agente di dati da una conversazione:

  1. Nel riquadro Dettagli di una conversazione, fai clic su Crea agente.

  2. Nella sezione Editor, nel campo Nome agente, digita un nome descrittivo per l'agente di dati, ad esempio Q4 sales data o User activity logs.

  3. Nel campo Descrizione agente, digita una descrizione dell'agente di dati. Una buona descrizione spiega cosa fa l'agente, quali dati utilizza e ti aiuta a capire quando è l'agente di dati giusto con cui chattare, ad esempio Ask questions about customer orders and revenue.

  4. Nella sezione Origini di conoscenza, verifica la voce in Origini di conoscenza. Puoi personalizzare l'origine dati esistente oppure fare clic su Aggiungi origine per aggiungere altre origini dati. Se l'origine dati non viene visualizzata nell'elenco, puoi cercarla.

  5. Dopo aver apportato le modifiche, fai clic su Salva bozza.

  6. Fai clic su Pubblica.

Esportare la risposta di un agente di dati

Per esportare una risposta fornita da un agente di dati come file PDF o CSV:

  1. Vai alla risposta dell'agente che vuoi salvare.

  2. Fai clic sul pulsante Scarica. Seleziona una delle seguenti opzioni:

    • PDF: include fino a 20 righe per ogni tabella.
    • PDF dettagliato: include fino a 1000 righe per ogni tabella.
    • CSV: include fino a 5000 righe per ogni tabella.

Il file viene scaricato tramite il browser.

Gestire le conversazioni

Puoi aprire, rinominare o eliminare una conversazione nella pagina Agenti e gestire le conversazioni in BigQuery Studio Explorer.

Aprire una conversazione esistente

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Agenti di BigQuery.

    Vai ad Agenti

  2. Nella scheda Conversazioni, nell'elenco delle conversazioni, fai clic sulla conversazione che vuoi aprire.

Rinominare una conversazione

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Agenti di BigQuery.

    Vai ad Agenti

  2. Nella scheda Conversazioni, nell'elenco delle conversazioni, fai clic sulla conversazione che vuoi rinominare.

  3. Fai clic su Visualizza azioni > Rinomina.

  4. Nella finestra di dialogo Rinomina conversazione, inserisci un nuovo nome per la conversazione nel campo Nome conversazione.

  5. Fai clic su Rinomina.

Eliminare una conversazione

I risultati delle domande in una conversazione persistono anche se le origini dati sottostanti vengono eliminate. Per eliminare una conversazione e tutti i risultati che contiene:

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Agenti di BigQuery.

    Vai ad Agenti

  2. Nella scheda Conversazioni, nell'elenco delle conversazioni, fai clic sulla conversazione che vuoi eliminare.

  3. Fai clic su Visualizza azioni > Elimina.

  4. Nella finestra di dialogo Eliminare la conversazione?, fai clic su Elimina.

Se non aggiorni una conversazione per 180 giorni, BigQuery la elimina automaticamente.

Gestire le conversazioni utilizzando BigQuery Studio Explorer

Gestisci le conversazioni utilizzando BigQuery Studio Explorer. Questo elenco di conversazioni fornisce un luogo centralizzato per cercare, aprire o creare conversazioni. Puoi anche copiare l'ID della conversazione o aggiornare l'elenco delle conversazioni.

Per gestire le conversazioni:

  1. Vai alla pagina BigQuery Studio Explorer.

    Vai a Explorer

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il nome di un progetto.

  3. Fai clic su Conversazioni.

    1. Per filtrare l'elenco delle conversazioni, inserisci il nome o il valore di una proprietà nel campo del filtro.
    2. Per aprire una conversazione, fai clic su Visualizza azioni > Apri.
    3. Per copiare l'ID di una conversazione, fai clic su Visualizza azioni > Copia ID.
    4. Per creare una conversazione, nella barra dei menu, fai clic su Crea conversazione.
    5. Per aggiornare l'elenco, nella barra dei menu, fai clic su Aggiorna.

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