Conversational Analytics API: Daten-Agents erstellen und mit Daten chatten

Private Vorabversion

Dieses Produkt oder Feature unterliegt den „Nutzungsbedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Produkte und ‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter Beschreibungen der Startphase.

Entwickler können die Conversational Analytics API verwenden, auf die über geminidataanalytics.googleapis.com zugegriffen wird, um eine KI-gestützte Chatoberfläche oder einen Datenagenten zu erstellen, der Fragen zu strukturierten Daten in BigQuery, Looker und Looker Studio in natürlicher Sprache beantwortet. Mit der Conversational Analytics API stellen Sie Ihrem Datenagenten Geschäftsinformationen und Daten („Kontext“) sowie Zugriff auf Tools wie SQL, Python und Visualisierungsbibliotheken zur Verfügung. Diese Antworten des Kundenservicemitarbeiters werden dem Nutzer angezeigt und können von der Clientanwendung protokolliert werden. So wird ein nahtloser und überprüfbarer Datenchat ermöglicht.

Wichtig :Wenn Sie von der Data QnA API migrieren, finden Sie im Migrationsleitfaden einen Überblick über die wichtigsten Unterschiede und erforderlichen Migrationsschritte.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini für Google Cloud Ihre Daten verwendet Da es sich bei Gemini für Google Cloud -Produkte um eine Technologie im Frühstadium handelt, kann es zu Ergebnissen kommen, die zwar plausibel erscheinen, aber faktisch falsch sind. Wir empfehlen, alle Ausgaben von Gemini für Google Cloud -Produkte zu validieren, bevor Sie sie verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini für Google Cloud und verantwortungsbewusste Anwendung von KI.

Hinweis :Pre-GA-Vorabversionen sind (1) nur für die Verwendung in Testumgebungen vorgesehen und dürfen nicht in einer Produktionsumgebung oder zur Verarbeitung personenbezogener Daten oder anderer Daten verwendet werden, die rechtlichen oder behördlichen Compliance-Anforderungen unterliegen. Außerdem (2) unterliegen sie den Nutzungsbedingungen für Pre-GA-Angebote in den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen und dem Zusatz zur Einwilligung für das Gemini-Programm für Google Cloud Trusted Tester.

Erste Schritte mit der Conversational Analytics API

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Umgebung einzurichten und mithilfe der Conversational Analytics API Daten-Agents zu erstellen und mit ihnen zu interagieren.

Hinweis: Wenn Sie die Conversational Analytics API verwenden möchten, müssen Sie an der privaten Vorabversion teilnehmen. Wenn Sie Interesse haben, füllen Sie das Antragsformular für die Vorabversion aus.

Einrichtung und Voraussetzungen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, bevor Sie die API oder die Beispiele verwenden:

• Conversational Analytics API aktivieren: Hier finden Sie Informationen zu den Voraussetzungen für die Aktivierung der Conversational Analytics API.
• Mit der Conversational Analytics API eine Datenquelle authentifizieren und eine Verbindung herstellen: Hier finden Sie eine Anleitung zum Authentifizieren bei der API und zum Konfigurieren von Verbindungen zu Ihren BigQuery-, Looker- und Looker Studio-Daten.

Datenagenten erstellen und damit interagieren

Nachdem Sie die vorherigen Schritte ausgeführt haben, können Sie mit der Conversational Analytics API einen Datenagenten erstellen und mit ihm interagieren. Gehen Sie dazu so vor:

• Data Agent mit HTTP erstellen: Enthält ein vollständiges Beispiel zum Erstellen und Interagieren mit einem Data Agent mithilfe direkter HTTP-Anfragen in Python.
• Data Agent mit dem Python SDK erstellen: Enthält ein vollständiges Beispiel zum Erstellen und Interagieren mit einem Data Agent mit dem Python SDK.
• Mehrere Unterhaltungsschritte erstellen: Hier finden Sie Anleitungen und Beispiele für die Verarbeitung von Folgefragen (sowohl zustandsabhängig als auch zustandsunabhängig) mit dem Python SDK.
• Antwort einer Conversational Analytics API-Kundenservicemitarbeiter als Visualisierung rendern: Hier sehen Sie ein Beispiel für die Verarbeitung von Diagrammspezifikationen aus API-Antworten und deren Rendering als Visualisierungen mit dem Python SDK und der Vega-Altair-Bibliothek.

Wichtige API-Vorgänge

Die API bietet die folgenden Hauptendpunkte zum Verwalten von Datenagenten und Unterhaltungen:

API-Name	HTTP-Methode	Endpunkt	Beschreibung
Agent erstellen	POST	/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents	Erstellt einen neuen Datenagenten.
Agent abrufen	GET	/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents/*	Ruft Details zu einem bestimmten Datenagenten ab.
Agent aktualisieren	PATCH	/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents/*	Ändert einen vorhandenen Datenagenten.
Agent löschen	DELETE	/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents/*	Entfernt einen Datenagenten.
Agents auflisten	GET	/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents	Listet die verfügbaren Datenagenten in einem Projekt auf.
Chat	POST	/v1alpha/projects/*/locations/*:chat	Hiermit wird eine Chatnachricht an einen Datenagenten gesendet.
Unterhaltung erstellen	POST	/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations	Startet eine neue Unterhaltung.
Unterhaltung abrufen	GET	/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations/*	Ruft Details zu einer bestimmten Unterhaltung ab.
Unterhaltungen auflisten	GET	/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations	Listet die Unterhaltungen in einem bestimmten Projekt auf.
Nachrichten auflisten	GET	/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations/*/messages	Listet Nachrichten in einer bestimmten Unterhaltung auf.

Zusätzliche Ressourcen

• Referenzdokumentation zur Conversational Analytics API: Enthält detaillierte Beschreibungen von Methoden, Endpunkten und Typdefinitionen für Anfrage- und Antwortstrukturen.