Preguntas frecuentes sobre la API de Conversational Analytics

Este producto o función se encuentra sujeto a las "Condiciones de la Oferta de la Fase Previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Los productos y las funciones de la fase previa a la DG están disponibles "sin modificaciones" y pueden estar sujetos a asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

¿La API de Conversational Analytics puede alterar o borrar mis datos?

La API de Conversational Analytics está diseñada con medidas de seguridad para evitar que se alteren o borren tus datos.

A continuación, se explica cómo se maneja la seguridad de los datos para diferentes fuentes de datos:

• BigQuery: La API bloquea las instrucciones del lenguaje de definición de datos (DDL) y del lenguaje de manipulación de datos (DML). Específicamente, el sistema realiza una ejecución de prueba en el código SQL generado y solo permite consultas de tipo SELECT.
• Looker: La API interactúa con Looker a través de métodos como run_inline_query, que se restringen a operaciones de lectura, como selecciones, filtros y límites. Estos métodos no admiten operaciones de DDL o DML, ni incluyen operaciones de eliminación o descarte.
• Looker Studio (para archivos CSV y Hojas de cálculo de Google): Looker Studio usa un formato estructurado para definir y recuperar datos para visualizaciones e informes. Las consultas que se ejecutan con este método son de solo lectura y no admiten mutaciones de datos.

La API de Conversational Analytics está diseñada para ser de solo lectura en todas estas fuentes de datos.

¿Cómo controlo los errores de autenticación y permisos?

Nota: Consulta nuestra guía para solucionar problemas de la API de Conversational Analytics y obtener más información sobre los errores y las posibles soluciones.

Estos son algunos errores comunes de autenticación y permisos que puedes encontrar cuando usas la API de Conversational Analytics:

1. Error: PERMISSION_DENIED o 403 Write access to project ... was denied

   • Causa probable: Este mensaje suele indicar problemas con los Google Cloud roles de IAM. El usuario o la cuenta de servicio que intenta usar la API no tiene los permisos necesarios en el proyecto Google Cloud .
   • Solución de problemas:
     • El propietario del proyecto Google Cloud debe asegurarse de que el usuario o la cuenta de servicio tengan los roles de IAM correctos asignados en el proyecto Google Cloud . Es posible que se necesiten roles como Project Editor para ciertas operaciones, como habilitar la API o probar sus funciones.
     • Si encuentras un error 403, como Write access to project 'us-gcp-project-name' was denied, cuando cambias de región, verifica la configuración de IAM de tu proyecto.

2. Error: 500 Internal Server Error cuando un usuario de Looker con el rol de Usuario intenta chatear con un agente de datos.

   • Causa probable: Es posible que el usuario de Looker no tenga los permisos suficientes.
   • Solución de problemas: Asegúrate de que los usuarios tengan los roles adecuados en IAM y en Looker para chatear con un agente de datos. Consulta la respuesta a la pregunta ¿Cuáles son los requisitos de Looker para usar la API de Conversational Analytics? en estas preguntas frecuentes para obtener más información.

¿Cuáles son los requisitos de Looker para usar la API de Conversational Analytics?

Para usar la API de Conversational Analytics, necesitas los permisos adecuados tanto en Google Cloud IAM como en Looker, según la fuente de datos y las acciones que quieras realizar:

1. Google Cloud Roles de IAM:

   • Necesitas roles de IAM suficientes en tu proyecto Google Cloud para interactuar con la API degeminidataanalytics.googleapis.com. Las funciones de IAM configuradas de forma incorrecta suelen generar errores de PERMISSION_DENIED.
   • Los roles específicos necesarios pueden depender de las acciones, pero los roles generales, como Editor del proyecto, pueden ser necesarios para ciertas operaciones.

2. Permisos y roles de Looker:

   • Permisos a nivel del modelo: Para usar Conversational Analytics y la API de Conversational Analytics, se debe asignar a un usuario de Looker un rol que contenga el permiso gemini_in_looker para los modelos con los que interactúa.

Para obtener más información sobre los permisos y los roles necesarios para usar la API de Conversational Analytics, consulta la página de documentación Otorga permisos y roles de IAM de la API de Conversational Analytics.

Además, tu instancia de Looker debe cumplir con requisitos específicos:

• Looker (original)
• Looker (Google Cloud Core)

Para usar la API de Conversational Analytics con Looker Studio Pro, tu suscripción a Pro debe estar fuera de un perímetro de VPC-SC.

¿Cómo migro de la API de Data QnA a la API de Conversational Analytics?

Si usaste la versión experimental anterior de la API de Data QnA (dataqna.googleapis.com), consulta la guía de migración para migrar al nuevo extremo oficial de la API de Conversational Analytics (geminidataanalytics.googleapis.com).

¿Cuál es la diferencia entre el nombre y el ID de un agente de datos?

El ID del agente de datos, que se define como el valor de data_agent_id, es el identificador único del agente de datos. El nombre del agente de datos, data_agent.name, se deriva automáticamente de data_agent_id como un nombre completamente calificado (FQN), que adopta la forma projects/<project>/locations/<location>/dataAgents/<data_agent_id>.

Cuando creas un agente de datos, se ignora cualquier valor que hayas ingresado para data_agent.name. Cuando se realizan operaciones get, update o delete, el data_agent.name completo se considera el identificador único del agente de datos.

Cuando usas la API de Conversational Analytics para crear agentes de datos, se aplican las siguientes situaciones:

• Si no defines data_agent_id, se generará un ID único automáticamente.
• Si defines data_agent_id como, por ejemplo, TestID, cualquier valor que hayas ingresado para data_agent.name se reemplazará por projects/<project>/locations/<location>/dataAgents/TestID.
• Si defines data_agent_id con un FQN, recibirás un error de "nombre con formato incorrecto".

¿Cuáles son las capacidades de memoria del agente de datos de la API de Conversational Analytics?

• Dentro de una sola sesión: La API de Conversational Analytics admite conversaciones de varios turnos, lo que significa que puede hacer referencia a partes anteriores de la conversación actual.
• En varias sesiones: La API de Conversational Analytics incluye funciones para el historial de conversaciones administrado, lo que permite a los usuarios chatear en varias sesiones. También admite agentes con estado y conversaciones de varios turnos administradas por Google.
• Memoria a largo plazo: Los agentes de datos de la API de Conversational Analytics no admiten capacidades explícitas de memoria a largo plazo.

Nota: Es posible que tus mensajes no se conserven en las conversaciones con tu agente de datos si la API de Conversational Analytics devuelve algo que no sea una respuesta de éxito.

¿Un agente de datos de la API de Conversational Analytics me dará la misma respuesta cada vez que haga la misma pregunta?

• Las respuestas en lenguaje natural del agente de datos de la API de Conversational Analytics no son determinísticas, por lo que la respuesta en lenguaje natural que proporciona el agente puede variar incluso para una pregunta formulada de forma idéntica.
• Respuestas a consultas de datos: Sin embargo, para una pregunta específica de búsqueda de datos, se espera que la consulta subyacente generada (consulta de SQL o de Looker) sea determinística. Los datos recuperados deben ser los mismos, suponiendo que los datos subyacentes no hayan cambiado.

¿Cómo puedo mejorar la precisión de las respuestas de un agente de datos de la API de Conversational Analytics?

Como tecnología en etapa inicial, los productos de Gemini para Google Cloud pueden generar resultados que parecen posibles, pero que no son correctos. Te recomendamos que valides todos los resultados de Gemini para los productos de Google Cloud antes de usarlos. Para obtener más información, consulta Gemini para Google Cloud y la IA responsable.

Una forma de mejorar la precisión de las respuestas de los agentes de datos es proporcionarles información contextual sólida. Puedes agregar contexto de las siguientes maneras:

• En la capa semántica de Looker, puedes proporcionar contexto dentro de las definiciones de LookML. Para obtener más información y ejemplos, consulta la página de documentación Guía el comportamiento del agente con contexto creado en Looker.
• Cuando creas un agente de datos, puedes proporcionar instrucciones del sistema, que son orientaciones definidas por el usuario que pueden moldear el comportamiento de un agente de datos. Esta orientación incluye lógica específica de la empresa, formato de respuesta o presentación de datos. También puedes proporcionar "consultas de referencia", que son preguntas de muestra en lenguaje natural que se vinculan con sus consultas correctas de SQL o Looker. Para obtener más información sobre las instrucciones del sistema, consulta la página de documentación Guía el comportamiento del agente con contexto creado.

¿Puedo integrar la API de Conversational Analytics con aplicaciones de terceros?

La integración de la API de Conversational Analytics con aplicaciones de terceros permite que los usuarios interactúen con sus datos directamente en las herramientas que usan a diario.

Cualquier aplicación de terceros que interactúe con los extremos de la API de geminidataanalytics.googleapis.com debe poder enviar mensajes del usuario desde la aplicación al agente y mostrar las respuestas.

Para compilar una integración, consulta el repositorio de guías de inicio rápido de Conversational Analytics para ver ejemplos o bibliotecas. También puedes visitar los Foros para desarrolladores de Google para buscar ejemplos de otros usuarios.

¿Cuánto cuesta la API de Conversational Analytics?

La API de Conversational Analytics se encuentra en fase de versión preliminar, y Google no cobra por los productos en versión preliminar. En el futuro, te informaremos con anticipación sobre cualquier cambio en los precios.

¿Qué fuentes de datos admite la API de Conversational Analytics?

La API de Conversational Analytics admite las siguientes fuentes de datos:

• BigQuery
• Exploraciones de Looker
• Looker Studio

También puedes conectarte a fuentes como SAP y Salesforce a través de BigQuery, y a archivos CSV y Hojas de cálculo de Google a través de Looker Studio.

¿Cuáles son las limitaciones conocidas de la API de Conversational Analytics?

Para obtener más información sobre las limitaciones conocidas de la API de Conversational Analytics, consulta la página de documentación Limitaciones conocidas de la API de Conversational Analytics.

¿Qué cuotas debo tener en cuenta para los proyectos de Google Cloud ?

No hay restricciones sobre la Google Cloud selección del proyecto o la ubicación. Puedes crear agentes de datos para consultar fuentes de datos compatibles que pertenezcan a cualquier proyecto o región.

¿La API de Conversational Analytics admite la regionalización de datos?

Debido a que la API de Conversational Analytics aún no admite la residencia de datos (DRZ) ni los perímetros de control de servicio (VPC-SC), aún no puedes alojar agentes en regiones geográficas específicas. No se admite la regionalización de datos.

¿La API de Conversational Analytics admite idiomas distintos del inglés?

El único idioma admitido oficialmente para la API de Conversational Analytics es el inglés. Si bien los modelos subyacentes de Gemini admiten muchos idiomas y algunos usuarios informaron haber tenido éxito de forma anecdótica con búsquedas en otros idiomas, la API de Conversational Analytics no admite oficialmente idiomas que no sean el inglés.