Cloud SQL for PostgreSQL の会話型分析では、自然言語を使用してデータベース データについてエージェントとチャットできます。データに関する回答を得るには、次の操作を行います。
- 選択したテーブルやビューなどのナレッジソースのセットに対してデータ エージェントを作成します。
- [省略可] エージェントのコンテキストと指示を作成して、特定のユースケースの質問に対してデータ エージェントが効果的に回答するように構成します。
エージェントをカスタマイズする前に、まずエージェントが作成するコンテキストと指示を操作することをおすすめします。
会話分析では、次の種類のコンテキストが提供されます。
- ガイド付き - このコンテキストは Google Cloud コンソールで作成します。このオプションは、コードを直接記述したくないユーザーに適しています。
- 高度なコンテキスト - Gemini CLI または IDE で作成します。このアプローチは、エージェントの品質をより細かく管理したいユーザーにおすすめです。このコンテキストは、QueryData メソッドのコンテキストを再利用します。
データ エージェントを作成すると、自然言語を使用して Cloud SQL for PostgreSQL データに関する質問をすることができます。
会話型分析は Gemini for Google Cloud を基盤としています。
Gemini for Google Cloud がデータを使用する方法とタイミングを確認する。
Gemini for Google Cloud プロダクトは初期段階のテクノロジーであるため、もっともらしく見えても事実に反する出力を生成する場合があります。Gemini for Google Cloud プロダクトからの出力は、使用する前に検証することをおすすめします。詳細については、Gemini for Google Cloud と責任ある AI をご覧ください。
データ エージェント
データ エージェントは、1 つ以上のナレッジソースと、そのデータベース データを処理するためのユースケース固有の指示のセットで構成されています。データ エージェントを作成するときに、次のオプションを使用してデータ エージェントを構成できます。
- データ エージェントでテーブルやビューなどのナレッジソースを使用する。
- 特定のユースケースに最適な形でデータベース データを記述するカスタム テーブルとフィールド メタデータを提供します。
- データの解釈とクエリ処理に関する指示を提供します。たとえば、次のものを定義します。
- フィールド名の類義語とビジネス用語
- 最も重要なフィールドと、フィルタリングとグループ化のデフォルト
- ガイド付きまたは高度なコンテキスト生成を使用して、データ エージェントがエージェントの回答構造を形成し、組織で使用されるビジネス ロジックを学習するために使用できる構造化コンテキストを提供します。
データ エージェントを管理する
Google Cloud コンソールの [会話] ページで、次のタイプのデータ エージェントを作成、管理、操作できます。
- 各 Google Cloud プロジェクトの事前定義されたサンプル エージェント。
- 下書き、作成、公開したエージェントのリスト。
- 他のユーザーが作成して自分と共有しているエージェントのリスト。
詳細については、データ エージェントを作成するをご覧ください。
データ エージェントをサポートするプロジェクト内の他のサービス（Conversational Analytics API など）は、Cloud SQL for PostgreSQL で作成したデータ エージェントにアクセスできます。 Google Cloud コンソールで作成したエージェントにアクセスするには、Conversational Analytics API を使用して呼び出します。
会話
会話とは、データ エージェントまたはデータベース データソースとの永続化されたチャットです。ユーザーは、テーブル フィールド名を指定したり、データベース データのフィルタ条件を定義したりすることなく、「売上」や「最も人気がある」といった一般的な言葉を使用してデータ エージェントにマルチパートの質問をすることができます。
返されるチャット レスポンスには、次の機能があります。
- 質問に対する回答（テキスト、コード、グラフ（必要に応じて））
- 結果の背後にあるエージェントの推論。
- 会話に関するメタデータ（使用されたエージェントやデータベース データソースなど）。
データベース データソースとの直接会話を作成すると、Conversational Analytics API は、データ エージェントから提供されるコンテキストと処理の指示を使用せずにユーザーからの質問を解釈します。そのため、直接会話の結果は正確さが低い可能性があります。正確さが求められる場合は、データ エージェントを使用してください。
Cloud SQL for PostgreSQL で会話を作成して管理するには、 Google Cloud コンソールを使用します。詳細については、会話でデータを分析するをご覧ください。
セキュリティ
Cloud SQL for PostgreSQL の会話型分析へのアクセスを管理するには、Conversational Analytics API の IAM ロールと権限を使用します。特定の操作に必要なロールについては、データ エージェントに必要なロールと会話に必要なロールをご覧ください。
ロケーション
会話型分析を使用してエージェントを作成する場合、プランニング、ワークフローの管理、ツールの呼び出し（オーケストレーション）を行うコントロール プレーンは、グローバル エンドポイントのみを使用します。データプレーン（実際のデータベース レコードとベクトル ドキュメントを取得、取得、処理する）は、リージョン エンドポイントを使用します。
料金
データ エージェントを作成し、データ エージェントまたはデータベース データソースと会話するときに実行されるクエリに対して、Cloud SQL for PostgreSQL のコンピューティング料金が発生します。プレビュー期間中は、データ エージェントおよび会話の作成と使用に対して追加料金はかかりません。
動的共有割り当て
Vertex AI の動的共有割り当て（DSQ）は、Gemini モデルの容量を管理します。従来の割り当てとは異なり、DSQ では、モデルのスループットにプロジェクトごとの固定の上限を設けることなく、大規模な共有リソースプールにアクセスできます。
レイテンシなどのパフォーマンスは、システム全体の負荷によって異なる場合があります。共有プール全体で需要が高い場合は、一時的な 429 Resource Exhausted エラーが発生することがあります。これらのエラーは、共有プールの容量が一時的に制限されていることを示しますが、プロジェクトの特定の割り当て上限に達したことを示すものではありません。容量を確認するには、少し時間を置いてからリクエストを再試行してください。
次のステップ
- Conversational Analytics API について詳細を確認する。
- データ エージェントを作成する。
- 会話でデータを分析する。