通过对话分析数据

本文档介绍了如何在 BigQuery 中创建、修改和删除对话。对话是指与数据代理或您选择的数据源（例如表格、视图或图表）进行的持久聊天。

对话是指与数据代理或数据源的持久聊天。您可以向数据代理提出多部分问题，其中使用“销售额”或“最受欢迎”等常用字词，而无需指定表字段名称或定义条件来过滤数据。您还可以针对 PDF 等对象中的数据提问。智能体在构建回答时，可以确定要查询哪些数据源，并利用表分区或搜索索引等优化措施。

返回给您的聊天回答具有以下功能：

• 以文本、代码或图片（多模态）形式呈现的问题答案。答案可以包含受支持的 BigQuery AI 和 ML 函数。
• 在适当情况下生成图表。
• 智能体得出结果的推理过程。
• 有关对话的元数据，例如所用的代理和数据源。

当您创建与数据源的直接对话时，Conversational Analytics API 会在没有数据代理提供的上下文和处理指令的情况下解读您的问题。因此，直接对话结果的准确性可能会降低。对于需要更高准确性的情况，请使用数据代理。

您可以使用Google Cloud 控制台在 BigQuery 中创建和管理对话。如需了解详情，请参阅通过对话分析数据。

准备工作

1. 验证是否已为您的 Google Cloud 项目启用结算功能。

2. 启用 BigQuery、Gemini Data Analytics 和 Gemini for Google Cloud API。

   启用 API 所需的角色

   如需启用 API，您需要拥有 serviceusage.services.enable 权限。如果您创建了项目，则可能已经通过 Owner 角色 (roles/owner) 获得了此权限。否则，您可以通过 Service Usage Admin 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 获得此权限。了解如何授予角色。

   启用 API

所需的角色

如需创建对话，您必须拥有以下 Conversational Analytics API IAM 角色之一：

• 如需查看并创建与已与您共享的任何数据代理的对话，您必须在项目级层拥有 Gemini Data Analytics Data Agent User (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser) 角色和 Gemini for Google Cloud User (roles/cloudaicompanion.user) 角色。
• 如需创建直接对话，您必须具有 Gemini Data Analytics Stateless Chat User (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser) 角色。

此外，在以下情况下，您必须具有以下角色：

• 如果数据代理使用数据集作为知识源，您需要拥有该数据集的 BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) 角色。
• 如果数据代理为您运行 SQL 查询，您需要拥有项目的 BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser) 角色。
• 如果数据智能体使用表或视图作为知识源，您需要拥有相应表或视图的 BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) 角色。
• 如果表使用列级访问权限控制，您需要具有精细读取者 (roles/datacatalog.categoryFineGrainedReader) 角色。此角色会在您配置政策标记时分配给主账号。如需了解详情，请参阅用于列级访问权限控制的角色。
• 如果数据表使用行级访问权限控制，您必须通过该表上的角色级访问权限政策获得访问权限。如需了解详情，请参阅创建或更新行级访问权限政策。
• 如果数据表使用数据遮盖，您必须通过相应的数据政策获得 Masked Reader (roles/bigquerydatapolicy.maskedReader) 角色。如需了解详情，请参阅查询屏蔽数据的角色。
• 如需与数据集对话，您需要拥有项目的 Data Catalog Viewer (roles/datacatalog.viewer) 角色。

如果您没有数据智能体所用源数据表的相应角色，则在与数据智能体对话时，系统会返回以下错误：

Schema_Resolution: Access Denied

最佳做法

对话式分析会自动为您运行查询，以回答您的问题。请考虑以下可能增加查询费用的因素：

• 表格尺寸较大
• 在查询中使用数据联接
• 查询中频繁调用 AI 函数

创建与数据代理的对话

如需创建与数据代理的对话，您需要先创建数据代理并发布它。您还可以与他人分享给您的智能体发起对话。

如需在 Google Cloud 控制台中与现有数据代理进行对话，请按以下步骤操作：

1. 前往 BigQuery 代理页面。

   前往“代理”

2. 选择智能体目录标签页。

3. 在我的代理或组织中的其他人分享的代理部分中，点击要与之对话的代理的代理卡片。

   系统随即会打开一个新的聊天面板。

4. 在提问字段中，输入您的问题并选择一种模式：

   • 快速（默认）：最适合处理大多数问题。
   • 思考：详细推理。

   您也可以点击 Gemini 建议的问题开始提问。

5. 依次点击 send_spark 发送。

   Conversational Analytics API 会处理您的问题并返回结果。

创建与数据源的直接对话

您可以与这些 BigQuery 数据源（也称为知识源）直接对话。当您创建直接对话时，Conversational Analytics API 会在没有数据代理提供的上下文和处理指令的情况下解读您的问题。

您可以与以下数据源进行对话：

• 表
• 查看
• 数据集（预览版）
• 图表（预览版）

使用“代理”页面与数据源对话

如需使用Google Cloud 控制台中的代理页面创建与数据源的对话，请按以下步骤操作：

如需在代理页面中创建与数据源的直接对话，请按以下步骤操作：

1. 前往 BigQuery 代理页面。

   前往“代理”

2. 在对话标签页中，点击新对话。

3. 在与数据对话窗格中，点击知识来源标签页。如果您的数据源未显示在列表中，您可以搜索该数据源。

4. 选择一个或多个数据源，然后点击对话。

使用 BigQuery Studio 与数据源对话

如需使用 BigQuery Studio 直接与数据源对话，请选择以下任一选项。

与数据集、表格、视图或图表对话

如需创建与数据集、表、视图或图表的直接对话，请按以下步骤操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery Studio 页面。

   进入 BigQuery Studio

2. 在左侧窗格中，点击 探索器。

3. 在探索器窗格中，展开您的项目，点击数据集，然后选择一个数据集。系统会打开数据集页面。

4. 点击某个数据集即可将其打开。

5. 如需与数据集对话，请依次点击 chat_spark 对话。

6. 如需与数据集中的表格或视图对话，请按以下步骤操作：

   1. 在概览标签页上，点击表格。

   2. 在表 ID 列中，点击指向相应表或视图的链接。

   3. 依次点击 chat_spark Chat。

7. 如需与图表对话，请按以下步骤操作：

   1. 在概览标签页中，点击图表。

   2. 在图表 ID 列中，点击指向图表的链接。

   3. 依次点击 chat_spark Chat。

数据集

预览

此功能受服务专用条款的“通用服务条款”部分中的“非正式版产品条款”的约束。 非正式版功能“按原样”提供，可能只能获得有限的支持。 如需了解详情，请参阅发布阶段说明。

注意： 如需提供反馈或请求支持，请发送电子邮件至 [e-mail]。

创建与数据集的对话后，您无需明确列出数据源，即可提出与数据相关的问题。当您与数据集创建对话时，数据代理可以访问该数据集中的所有表。当您提出问题时，数据代理会查找相关表格，并在必要时将它们联接起来以生成回答。

与查询结果对话

运行查询后，您可以根据结果创建新的对话。 数据源是通常会保留 24 小时的缓存结果临时表。缓存结果过期后，您将无法询问有关数据的问题。

如需根据查询结果创建对话，请按以下步骤操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery Studio 页面。

   进入 BigQuery Studio

2. 切换到 search_insights 查询编辑器标签页，或依次点击 arrow_drop_down > SQL 查询。

3. 输入 SQL 查询，然后点击 play_circle 运行。

4. 在结果标签页中，依次点击 chat_spark 聊天。

如何与数据源对话

点击数据源的聊天选项后，即可开始对话。如需进行对话，请执行以下操作：

1. 在提问字段中，输入您的问题并选择一种模式：

   • 快速（默认）：最适合处理大多数问题。
   • 思考：详细推理。

2. 依次点击 send_spark 发送。

   Conversational Analytics API 会处理您的问题并返回结果。 如果数据适合，回答会提供图片、图表、表格和其他可视化图表。

3. 如需查看数据智能体为回答您的问题而采取的每个步骤，请展开回答中的显示思考过程选项。

   

4. 如需查看有关结果计算方式的信息，请点击 How was this calculated?（这是如何计算出来的？）。

   

   摘要部分包含生成的查询以及查询结果。您可以选择在查询编辑器中打开查询。

从对话中创建数据代理

您可以从与表或视图的对话中创建数据代理。您无法通过与数据集的对话创建自定义代理。

如需根据对话创建数据代理，请按以下步骤操作：

1. 在对话的详细信息窗格中，点击创建智能体。

2. 在编辑器部分的代理名称字段中，输入数据代理的描述性名称，例如 Q4 sales data 或 User activity logs。

3. 在数据代理说明字段中，输入数据代理的说明。好的说明会解释智能体的用途、使用的数据，并帮助您了解何时应与此数据智能体对话，例如 Ask questions about customer orders and revenue。

4. 在知识源部分中，验证知识源中的条目。您可以自定义现有数据源，也可以点击添加来源来添加其他数据源。如果您的数据源未显示在列表中，您可以进行搜索。

5. 做出更改后，点击保存草稿。

6. 点击发布。

管理会话

您可以在代理页面上打开、重命名或删除对话，并在 BigQuery Studio 探索器中管理对话。

打开现有对话

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery 代理页面。

   前往“代理”

2. 在对话标签页的对话列表中，点击要打开的对话。

重命名对话

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery 代理页面。

   前往“代理”

2. 在对话标签页的对话列表中，点击要重命名的对话。

3. 依次点击 查看操作 > 重命名。

4. 在重命名对话对话框中，在对话名称字段中输入对话的新名称。

5. 点击重命名。

删除对话

即使底层数据源被删除，对话中问题的结果也会保留。如需删除对话及其包含的所有结果，请按以下步骤操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery 代理页面。

   前往“代理”

2. 在对话标签页的对话列表中，点击要删除的对话。

3. 点击 查看操作 > 删除。

4. 在删除对话？对话框中，点击删除。

如果您在 180 天内未更新对话，BigQuery 会自动将其删除。

使用 BigQuery Studio 探索器管理对话

使用 BigQuery Studio 探索器管理对话。此对话列表提供了一个中心位置，您可以在其中搜索、打开或创建对话。您还可以复制对话 ID 或刷新对话列表。

如需管理对话，请按以下步骤操作：

1. 前往 BigQuery Studio 探索器页面。

   前往“探索器”页面

2. 在探索器窗格中，展开项目名称。

3. 点击对话。

   1. 如需过滤对话列表，请在过滤条件字段中输入属性名称或值。
   2. 如需打开对话，请依次点击 查看操作 > 打开。
   3. 如需复制对话 ID，请依次点击 查看操作 > 复制 ID。
   4. 如需创建对话，请在菜单栏中点击创建对话。
   5. 如需刷新列表，请在菜单栏中点击刷新。

后续步骤

• 了解 BigQuery 中的对话式分析。
• 了解 Conversational Analytics API。
• 创建数据代理。