Utilizzo
agent: agent_name { advanced_analytics: yes | no description: "string" instructions: "string" is_dashboard_agent: yes | no show_debuginfo: yes | no show_thinking: yes | no }
|
Gerarchia
File del modello o file LookML
agent |
Valore predefinito
Nessuno
Accetta
|
Definizione
Il parametro agent dichiara un agente dati in LookML. Con gli agenti della dashboard,
gli sviluppatori possono definire istruzioni personalizzate per gli agenti, comportamenti analitici e
preferenze di visualizzazione in LookML con controllo della versione e associare l'agente con
dashboard LookML utilizzando i
default_dashboard_agent
o dashboard_agents
parametri.
Per informazioni dettagliate sulla configurazione e sull'utilizzo degli agenti della dashboard LookML, consulta la pagina della documentazione Creare e gestire gli agenti dati della dashboard LookML.
Sottoparamentri
Le definizioni degli agenti della dashboard supportano i seguenti sottoparamentri:
advanced_analytics
Il sottoparamentro advanced_analytics controlla se l'agente può utilizzare
Advanced Analytics
per generare ed eseguire codice Python per calcoli complessi e visualizzazioni personalizzate.
Accetta yes o no. Il valore predefinito è no.
description
Il sottoparamentro description fornisce una descrizione di testo facoltativa dello scopo dell'agente.
agent: sales_agent {
description: "Executive sales overview dashboard agent"
is_dashboard_agent: yes
}
instructions
Il sottoparamentro instructions accetta una stringa in formato libero che fornisce all'agente il contesto aziendale, i campi preferiti, le regole di filtro o il tono di voce durante l'elaborazione delle domande conversazionali.
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue and filter by current quarter by default."
is_dashboard_agent: yes
}
Puoi fare riferimento alle costanti LookML
all'interno di instructions utilizzando la sintassi @{<var>CONSTANT_NAME</var>}:
agent: sales_agent {
instructions: "Focus on net revenue. @{FISCAL_YEAR_RULE}"
is_dashboard_agent: yes
}
Se omesso, l'agente opera senza un contesto di istruzioni personalizzato.
is_dashboard_agent
Il sottoparamentro is_dashboard_agent specifica se l'agente è configurato come agente della dashboard.
Accetta yes o no. Per utilizzare l'agente con una dashboard LookML, imposta questo parametro su yes.
show_debuginfo
Il sottoparamentro show_debuginfo determina se l'agente visualizza i log di esecuzione e le informazioni di diagnostica nelle risposte della conversazione.
Accetta yes o no. Il valore predefinito è no.
show_thinking
Il sottoparamentro show_thinking determina se l'agente visualizza i passaggi di ragionamento e la pianificazione delle query intermedie nelle risposte della conversazione.
Accetta yes o no. Il valore predefinito è no.
Esempi
Definizione di un agente della dashboard LookML
L'esempio seguente definisce un agente della dashboard LookML con istruzioni personalizzate, Advanced Analytics abilitato e visibilità del pensiero attivata:
agent: customer_insights_agent {
instructions: "Address the user politely. Prioritize active subscriber metrics and churn analysis."
description: "Dashboard agent for Customer Insights dashboard."
is_dashboard_agent: yes
advanced_analytics: yes
show_thinking: yes
show_debuginfo: no
}
Per utilizzare questo agente in una dashboard LookML, mappalo nel file .dashboard.lookml:
- dashboard: customer_insights
title: "Customer Insights"
layout: newspaper
enable_dashboard_agent: true
default_dashboard_agent: customer_insights_agent
dashboard_agents: [customer_insights_agent]
elements:
- name: active_subscribers
type: single_value
model: subscriptions
explore: customers
measures: [customers.count]