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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。对话是与您选择的数据代理或数据源（例如表、视图或图表）的持久聊天。

对话是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，这些问题使用“销售额”或“最受欢迎”等常用术语，而无需指定表字段名称或定义条件来过滤数据。您还可以提出有关 PDF 等对象中的数据的问题。智能体在构建回答时，可以确定要查询的数据源，并利用表分区或搜索索引等优化。智能体可以使用列值的现有嵌入，将您的问题与正确的数据进行匹配。例如，询问“Texas”会找到存储为“TX”的行。

返回给您的聊天回答提供以下功能：

以文本、代码或图片（多模态）形式回答您的问题。回答可以包含受支持的 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，例如使用的智能体和数据源。

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，直接对话结果可能不太准确。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

验证是否已为您的 Google Cloud 项目启用结算功能。
启用 BigQuery、Gemini 数据分析和 Gemini for Google Cloud API（如果尚未启用）。
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，则可能已通过 Owner 角色 (roles/owner) 拥有此权限。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：

如需查看与您共享的任何数据代理并与之创建对话，您必须在项目级拥有 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，您必须拥有 Gemini 数据分析 Stateless Chat User (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser) 角色。

此外，在以下情况下，您必须拥有以下角色：

如果数据代理使用数据集作为知识来源，您需要拥有针对该数据集的 BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) 角色。
如果数据代理为您运行 SQL 查询，您需要拥有针对该项目的 BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser) 角色。
如果数据代理使用表或视图作为知识来源，您需要拥有针对该表或视图的 BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) 角色。
如果表使用列级访问权限控制，您需要拥有 Fine-Grained Reader （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，请参阅用于查询遮盖数据的角色。
如需与数据集对话，您需要拥有针对该项目的 Data Catalog Viewer ( roles/datacatalog.viewer) 角色。

如果您没有数据代理使用的源数据表的相应角色，则在您与数据代理聊天时，系统会返回以下错误：

Schema_Resolution: Access Denied

最佳实践

对话式分析会自动代表您运行查询来回答您的问题。请考虑以下可能增加查询费用的因素：

表大小过大
在查询中使用数据联接
在查询中频繁调用 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，您首先需要创建数据代理并发布它。您还可以与他人与您共享的代理发起对话。

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

前往 BigQuery 代理页面。

前往“代理”页面
选择代理目录 标签页。
在我的代理 或组织中的其他人共享的代理 部分中，点击要与之对话的代理的代理卡片。

系统会打开一个新的聊天面板。
在提出问题 字段中，输入您的问题并选择一种模式：
- 快速（默认）：最适合大多数问题。
- 思考：详细推理。
您还可以点击 Gemini 建议的问题之一来开始。
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

您可以与以下 BigQuery 数据源（也称为知识来源）创建直接对话。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创建对话：

表
视图
数据集（预览版）
图表

使用“代理”页面与数据源对话

如需使用代理页面在 Google Cloud 控制台中与数据源创建对话，请按以下步骤操作：

如需从代理页面与数据源创建直接对话，请按以下步骤操作：

前往 BigQuery 代理页面。

前往“代理”页面
在对话标签页中，点击发起新对话 。
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，您可以搜索它。
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 与数据源创建直接对话，请选择以下选项之一。

与数据集、表、视图或图表对话

如需与数据集、表、视图或图表创建直接对话，请按以下步骤操作：

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

进入 BigQuery Studio
在左侧窗格中，点击 探索器。
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。
点击某个数据集以将其打开。
如需与数据集对话，请点击 chat_spark 对话。
如需与数据集中的表或视图对话，请按以下步骤操作：
1. 在概览标签页中，点击表。
2. 在表 ID 列中，点击指向表或视图的链接。
3. 点击 chat_spark 对话。
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. 点击 chat_spark 对话。

数据集

通过与数据集创建对话，您可以提出有关数据的问题，而无需明确列出数据源。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，并在必要时联接这些表以生成回答。

与查询结果对话

运行查询后，您可以与结果创建新对话。数据源是缓存结果的临时表，通常会保留 24 小时。缓存结果过期后，您无法提出有关数据的问题。

如需根据查询结果创建对话，请按以下步骤操作：

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

进入 BigQuery Studio
切换到 search_insights 查询编辑器标签页，或依次点击 arrow_drop_down > SQL 查询 。
输入 SQL 查询，然后点击 play_circle 运行。
在结果标签页中，点击 chat_spark 对话。

如何与数据源对话

点击数据源的对话选项后，您就可以开始对话了。如需进行对话，请执行以下操作：

在提出问题 字段中，输入您的问题并选择一种模式：
- 快速（默认）：最适合大多数问题。
- 思考：详细推理。
点击 send_spark 发送。

Conversational Analytics API 会处理您的问题并返回结果。如果数据合适，回答会提供图片、图表、表格和其他可视化图表。
如需查看数据代理为回答您的问题而采取的每个步骤，请展开回答中的显示推理过程 选项。
如需查看有关结果计算方式的信息，请点击 这是如何计算出来的？

摘要部分包含生成的查询，后跟查询结果。您可以选择在查询编辑器中打开查询。

根据对话创建数据代理

您可以根据与表或视图的对话创建数据代理。您无法根据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：

在对话的详细信息 窗格中，点击创建代理 。
在 Editor 部分的 代理名称 字段中，为数据代理输入一个描述性名称，例如 Q4 sales data 或 User activity logs。
在代理说明 字段中，输入数据代理的说明。好的说明应解释代理的用途、使用的数据，并帮助您了解何时与此数据代理对话是正确的选择，例如 Ask questions about customer orders and revenue。
在知识来源 部分中，验证知识来源 中的条目。您可以自定义现有数据源，也可以点击添加来源 以添加其他数据源。如果您的数据源未显示在列表中，您可以搜索它。
做出更改后，点击保存草稿 。
点击发布。

管理对话

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

在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery 代理页面。

前往“代理”页面
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

在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery 代理页面。

前往“代理”页面
在对话标签页的对话列表中，点击要重命名的对话。
依次点击 查看操作 > 重命名。
在重命名对话 对话框的对话名称 字段中，输入对话的新名称。
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：

在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery 代理页面。

前往“代理”页面
在对话标签页的对话列表中，点击要删除的对话。
点击 查看操作 > 删除。
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集中位置，用于搜索、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：

前往 BigQuery Studio 探索器页面。

前往“探索器”页面
在探索器 窗格中，展开项目名称。
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。