Créer et gérer des agents de données Explore

Les agents de données vous permettent de personnaliser l'expérience Conversational Analytics pour vos utilisateurs. Avec les agents, vous pouvez fournir à Conversational Analytics le contexte et les instructions nécessaires pour répondre plus efficacement aux questions dans des cas d'utilisation spécifiques. Les agents permettent aux analystes d'associer des termes commerciaux à des champs spécifiques, de spécifier les meilleurs champs pour le filtrage et de définir des calculs personnalisés.

Cette page vous guide tout au long des processus suivants :

Découvrez comment et quand Gemini pour Google Cloud utilise vos données.

Avant de commencer

L'utilisation de Conversational Analytics est gérée par une combinaison d'accès au contenu, d'accès aux données et d'accès aux fonctionnalités. Considérez un agent de données comme un autre type de contenu Looker, tel qu'un tableau de bord, une présentation ou un dossier. Pour interagir avec les agents de données, vous devez disposer d'un rôle Looker qui comporte les autorisations requises pour les modèles sous-jacents à l'exploration individuelle ou que l'agent de données interrogera. Dans certains cas, vous devrez également avoir accès à l'agent lui-même. Pour en savoir plus sur les autorisations et l'accès requis pour gérer et utiliser les agents de données, consultez le tableau des autorisations sur la page de documentation Configurer Conversational Analytics dans Looker.

Créer et modifier des agents de données

Pour créer un agent de données, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans l'onglet Agents, sélectionnez + Nouvel agent. Vous pouvez également sélectionner sparkGérer les agents dans le panneau de gauche, puis + Nouvel agent.

  3. Sur la page Nouvel agent, fournissez les informations suivantes sur votre agent de données.

    • Nom de l'agent : saisissez un nom pour l'agent. Le nom doit être unique et descriptif.
    • Description de l'agent : décrivez brièvement ce que cet agent peut faire et les données qu'il utilise. Les utilisateurs verront cette description lorsqu'ils sélectionneront l'agent pour démarrer une conversation ou lorsque vous le partagerez avec eux. Assurez-vous donc que la description explique clairement l'objectif de l'agent et comment il peut être utile.
    • Données : procédez comme suit pour vous connecter à un maximum de cinq explorations Looker existantes :
      1. Dans le champ Données, cliquez sur + Sélectionner des explorations.
      2. Dans la fenêtre Rechercher des explorations, cliquez sur les explorations que vous souhaitez inclure dans l'agent de données. Ces explorations s'affichent dans le panneau Explorations sélectionnées de la fenêtre.
      3. Pour ajouter l'exploration sélectionnée à l'agent de données, cliquez sur Enregistrer.

  4. Instructions : fournissez un contexte pour aider Conversational Analytics à comprendre comment interagir avec vos données et fournir des réponses précises et pertinentes. Pour obtenir des exemples de types de contexte que vous pouvez fournir, consultez Rédiger des instructions pour les agents.

  5. Si vous le souhaitez, pour activer Advanced Analytics pour toutes les conversations avec votre agent, sélectionnez Activer Advanced Analytics.

  6. Si vous le souhaitez, vous pouvez tester votre agent pour affiner vos instructions et ses paramètres.

  7. Pour enregistrer votre nouvel agent de données, cliquez sur Enregistrer.

Une fois l'agent de données enregistré, vous pouvez le partager avec d'autres utilisateurs et démarrer une conversation avec lui.

Rédiger des instructions pour les agents

Lorsque vous créez un agent de données, vous pouvez ajouter des instructions de forme libre qui définissent le comportement de base de votre agent de données et lui fournissent un contexte fondamental à prendre en compte avant de traiter une requête utilisateur.

Voici quelques exemples de types de contexte que vous pouvez fournir dans le champ Instructions :

  • Champs clés : champs les plus importants pour l'analyse
  • Champs exclus : champs que l'agent de données doit exclure
  • Filtrage et regroupement : champs que l'agent doit utiliser pour filtrer et regrouper les données
  • Requêtes de référence : paires de questions en langage naturel et leurs requêtes d'exploration correspondantes
  • Persona : rôle ou expertise, caractère ou ton que vous attribuez à l'agent

Pour obtenir des conseils et des bonnes pratiques sur la rédaction d'instructions pour les agents, consultez la page de documentation Bonnes pratiques pour configurer Conversational Analytics dans Looker.

Définir une requête de référence Looker

Pour définir chaque requête de référence Looker pour une exploration donnée, fournissez des valeurs pour les deux champs suivants :

  • natural_language_questions: question en langage naturel qu'un utilisateur peut poser
  • looker_query: requête de référence Looker qui correspond à la question en langage naturel

Pour le champ natural_language_questions, réfléchissez aux questions qu'un utilisateur pourrait poser sur cette exploration et rédigez-les en langage naturel. Vous pouvez inclure plusieurs questions dans la valeur de ce champ. Vous pouvez obtenir la valeur du champ looker_query à partir des métadonnées de requête de l'exploration.

Les requêtes de référence sont compatibles avec les champs suivants :

  • model (chaîne) : modèle LookML utilisé pour générer la requête. Ce champ est obligatoire.
  • explore (chaîne) : exploration utilisée pour générer la requête. Ce champ est obligatoire.
  • fields[] (chaîne) : champs à récupérer à partir de l'exploration, y compris les dimensions et les mesures. Ce champ est facultatif.
  • filters[] (chaîne) : filtres à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • sorts[] (chaîne) : tri à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.
  • limit (chaîne) : limite de lignes de données à appliquer à l'exploration. Ce champ est facultatif.

Vous pouvez récupérer les métadonnées de requête de l'exploration directement à partir de l'exploration en procédant comme suit :

  1. Dans l'exploration, sélectionnez le menu Actions sur les explorations , puis Obtenir le code LookML.
  2. Sélectionnez l'onglet Tableau de bord.
  3. Copiez les détails de la requête à partir du code LookML. Par exemple, l'image suivante montre le code LookML d'une exploration appelée Order Items (Éléments de commande) :

Copiez les métadonnées sélectionnées pour les utiliser dans votre requête de référence Looker :

  model: thelook
  explore: order_items
  fields: [order_items.order_id, orders.status]
  sorts: [orders.status, order_items.order_id]
  limit: 500

Tester un agent

Lorsque vous créez ou modifiez un agent, la page d'informations de l'agent inclut le volet Prévisualiser votre agent. Vous pouvez tester les paramètres et les instructions de l'agent en démarrant une conversation avec lui.

Vous devez cliquer sur Mettre à jour pour qu'une modification soit reflétée dans l'aperçu. Si l'état d'enregistrement est Not saved (Non enregistré), les mises à jour des paramètres ne seront pas reflétées dans l'aperçu.

Modifier un agent de données existant

Pour modifier un agent de données existant, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, sélectionnez sparkGérer les agents.
  2. Sur la page Gérer les agents, sélectionnez l'agent de données que vous souhaitez modifier.
  3. Modifiez les détails de l'agent si nécessaire. Vous pouvez modifier les détails que vous avez spécifiés lors de la création de l'agent, y compris les champs Nom de l'agent, Description de l'agent, Données et Instructions. Vous pouvez également choisir d'activer l'interpréteur de code pour votre agent.
  4. Pour enregistrer vos modifications, cliquez sur Mettre à jour.

Partager des agents de données

Le partage permet à d'autres utilisateurs de discuter avec votre agent et ses explorations. Vous pouvez partager un agent de données avec d'autres utilisateurs en leur accordant l'accès au contenu de l'agent. Seul un utilisateur disposant des autorisations et de l'accès au contenu appropriés peut partager un agent. Une fois un agent créé, il peut s'écouler quelques minutes avant qu'il ne puisse être partagé.

Pour partager un agent de données, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, sélectionnez sparkGérer les agents dans le panneau de gauche.
  2. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur l'icône Autres options, puis cliquez sur Partager.
  3. Une fois que vous avez ajouté une personne ou des groupes à la section Qui peut accéder à cet agent et choisi le niveau d'autorisation qu'ils doivent avoir, cliquez sur Ajouter pour les placer dans la liste partagée.
  4. Si vous souhaitez que les nouveaux utilisateurs ou groupes reçoivent un e-mail de notification, cochez la case Envoyer un e-mail aux personnes que vous venez d'ajouter.
  5. Une fois toutes les modifications effectuées, cliquez sur Enregistrer.

Vous pouvez également partager un agent que vous venez de créer ou que vous modifiez en cliquant sur Partager sur la page des paramètres de l'agent et en suivant les étapes mentionnées ci-dessus.

Révoquer l'accès à un agent de données

Pour révoquer l'accès à un agent, procédez comme suit :

  1. Sur la page Conversations, cliquez sur sparkGérer les agents dans le panneau de gauche.
  2. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur l'icône Autres options, puis cliquez sur Partager.
  3. Cliquez sur le X à côté de l'utilisateur ou des groupes dont l'accès doit être supprimé.
  4. Une fois toutes les modifications effectuées, cliquez sur Enregistrer.

Si les utilisateurs supprimés ont une conversation en cours, ils y auront toujours accès pendant une ou deux minutes pendant la propagation des modifications.

Si un utilisateur tente de poser d'autres questions une fois l'accès à un agent supprimé, le message suivant s'affiche : The agent in this conversation may not be shared with you, or may have been deleted. You can view any past conversations with the agent, but can't ask new questions.

Publier un agent de données

Vous pouvez publier votre agent de données dans Gemini Enterprise, ce qui rend le contexte prédéfini et les analyses de votre agent accessibles à une audience plus large, y compris les utilisateurs qui ne connaissent peut-être pas l'interface Looker. Gemini Enterprise sert de hub central où les utilisateurs peuvent gérer les agents de données créés dans différentes applications Google Cloud , ce qui les aide à trouver le meilleur agent pour leurs besoins analytiques.

Avant de commencer

La procédure permettant de créer un agent de données dans Looker et de le rendre disponible pour les utilisateurs dans Gemini Enterprise implique des tâches effectuées dans l'instance Looker, sur la page Gemini Enterprise de la Google Cloud console et dans l'instance Gemini Enterprise.

Les utilisateurs disposant des rôles suivants doivent suivre les étapes décrites dans les sections associées :

  1. Éditeurs d'agents de données (fonctionnalité Looker) : publiez l'agent dans Looker.
  2. Administrateur Gemini Enterprise (rôle IAM) : accordez l'accès à l'agent dans la Google Cloud console.
  3. Utilisateur Gemini Enterprise (rôle IAM) ; utilisateur d'agent de données (fonctionnalité Looker) : discutez avec l'agent dans l'instance Gemini Enterprise.

Avant de pouvoir publier un agent, les conditions suivantes doivent être remplies :

  • Un administrateur Looker doit activer le paramètre Publier dans Gemini Enterprise sur la page Gemini dans Looker du panneau Admin.
  • Un administrateur Looker doit vous accorder un rôle contenant l'publish_agent_externally autorisation. Vous devez également pouvoir modifier un agent de données.
  • Le compte de service Looker du Google Cloud projet qui héberge le moteur Gemini Enterprise doit disposer du rôle Identity and Access Management Administrateur Gemini Enterprise. L'attribution de ce rôle attribue une licence Gemini Enterprise au compte lors de la publication du premier agent de données publié. Si aucune licence Gemini Enterprise n'est disponible pour être attribuée au compte de service Looker, la page du moteur Gemini Enterprise de la Google Cloud console affiche l'erreur "Failed to allocate quota for agent creation." (Échec de l'allocation de quota pour la création d'agent.) Un utilisateur disposant du rôle Identity and Access Management Administrateur Gemini Enterprise doit ensuite provisionner une nouvelle licence Gemini Enterprise ou réattribuer une licence existante pour le compte de service Looker.

Publier un agent de données dans Gemini Enterprise

Pour suivre les étapes décrites dans cette section, vous devez disposer d'un rôle Looker contenant l'publish_agent_externally autorisation ainsi que des autorisations et de l'accès au contenu appropriés pour modifier les agents de données.

Pour publier un agent, procédez comme suit :

  1. Modifiez l'agent.
  2. Sélectionnez Paramètres de publication pour ouvrir la fenêtre Paramètres de publication de l'agent.
  3. Dans la fenêtre Paramètres de publication de l'agent , activez le paramètre Gemini Enterprise , puis sélectionnez Mettre à jour. L'activation de ce paramètre publie l'agent dans l'instance Gemini Enterprise affichée sur la page Gemini dans Looker du panneau Admin.
  4. Une fois votre agent publié, vous pouvez sélectionner Partager pour accorder à d'autres utilisateurs Looker l'accès à votre agent de données, ou sélectionner Démarrer une conversation pour ouvrir une nouvelle conversation avec l'agent de données.

Accorder aux utilisateurs l'accès à l'agent dans Gemini Enterprise

Pour suivre les étapes décrites dans cette section, vous devez disposer du rôle Identity and Access Management Administrateur Gemini Enterprise pour le Google Cloud projet contenant le moteur Gemini Enterprise.

Pour pouvoir discuter avec un agent dans Gemini Enterprise, un utilisateur doit avoir accès à l'instance Gemini Enterprise et à l'agent individuel.

Pour accorder à un utilisateur l'accès à l'instance Gemini Enterprise, un administrateur Gemini Enterprise doit lui attribuer le rôle IAM Utilisateur Gemini Enterprise pour le Google Cloud projet contenant le moteur Gemini Enterprise.

Pour accorder à un utilisateur l'accès à un agent individuel, l'administrateur Gemini Enterprise doit procéder comme suit dans la Google Cloud console :

  1. Accédez au Google Cloud projet contenant le moteur Gemini Enterprise.
  2. Ouvrez la page produit Gemini Enterprise.
  3. Sélectionnez la page Applications dans le menu de navigation principal, puis sélectionnez le nom de l'instance Gemini Enterprise.
  4. Dans le menu de navigation principal, sélectionnez Agents.
  5. Sélectionnez l'agent auquel vous souhaitez accorder l'accès.
  6. Sélectionnez l'onglet Autorisations utilisateur.
  7. Sélectionnez Ajouter un utilisateur.
  8. Dans la fenêtre Ajouter des rôles avec des autorisations utilisateur à l'agent, ajoutez chaque utilisateur et attribuez-lui le rôle Utilisateur de l'agent.

Discuter avec l'agent dans Gemini Enterprise

Pour suivre les étapes décrites dans cette section, vous devez disposer du rôle Identity and Access Management Utilisateur Gemini Enterprise pour le Google Cloud projet contenant le moteur Gemini Enterprise. Vous devez également disposer des autorisations et de l'accès au contenu appropriés pour discuter avec l'agent dans l'instance Looker.

Pour discuter avec un agent de données dans une instance Gemini Enterprise, procédez comme suit :

  1. Ouvrez votre instance Gemini Enterprise.
  2. Sélectionnez Agents dans le menu de navigation principal.
  3. Sur la page Agents, sélectionnez l'agent avec lequel vous souhaitez discuter. Lorsque vous sélectionnez un agent, une fenêtre de conversation s'ouvre et vous permet de poser des questions sur vos données.

La première fois que vous discutez avec un agent, vous devez autoriser l'accès de l'agent à votre identité Looker.

Supprimer un agent de données

Pour supprimer un agent de données, procédez comme suit :

1.Sur la page Conversations, cliquez sur sparkGérer les agents dans le panneau de gauche. 1. Ouvrez le menu de l'agent choisi en cliquant sur l'icône Autres options, puis cliquez sur Supprimer. 1. Dans la fenêtre Supprimer l'agent ?, cliquez sur Placer dans la corbeille pour supprimer l'agent de données.

Les agents placés dans la corbeille sont supprimés définitivement au bout de 30 jours. Vous pouvez supprimer définitivement un agent de données manuellement ou vous pouvez le restaurer à partir de la corbeille avant qu'il ne soit supprimé définitivement. Si vous ne faites rien, l'agent sera supprimé définitivement au bout de 30 jours.

Supprimer définitivement un agent de données

Pour supprimer définitivement un agent de données, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans le panneau de navigation de gauche, développez la section Corbeille.
  3. Pour ouvrir le menu de l'agent choisi, sélectionnez son icône, puis cliquez sur Supprimer définitivement.
  4. Dans la fenêtre Êtes-vous sûr ?, cliquez sur Supprimer définitivement.

Restaurer un agent de données à partir de la corbeille

Pour restaurer un agent de données à partir de la corbeille, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Conversations.
  2. Dans le panneau de navigation de gauche, développez la section Corbeille.
  3. Pour ouvrir le menu de l'agent choisi, sélectionnez son icône, puis cliquez sur Restaurer.