개발자는 geminidataanalytics.googleapis.com을 통해 액세스할 수 있는 Conversational Analytics API를 사용하여, 자연어로 BigQuery, Looker, Looker Studio의 정형 데이터에 대한 질문에 대답하는 인공지능(AI) 기반 채팅 인터페이스 또는 데이터 에이전트를 빌드할 수 있습니다. Conversational Analytics API를 사용하면 데이터 에이전트에게 비즈니스 정보 및 데이터('컨텍스트')와 SQL, Python, 시각화 라이브러리와 같은 도구에 대한 액세스 권한을 제공할 수 있습니다. 이러한 에이전트 응답은 사용자에게 표시되며 클라이언트 애플리케이션에서 로깅할 수 있으므로 원활하고 감사 가능한 데이터 채팅 환경을 만들 수 있습니다.
Google Cloud 를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법과 시점을 알아보세요.
Conversational Analytics API 시작하기
다음 단계에 따라 환경을 설정하고 Conversational Analytics API를 사용하여 데이터 에이전트를 빌드하고 상호작용을 시작하세요.
설정 및 기본 요건
API 또는 예시를 사용하기 전에 다음 단계를 완료하세요.
- Conversational Analytics API 사용 설정: Conversational Analytics API를 사용 설정하기 위한 기본 요건을 설명합니다.
- Conversational Analytics API IAM 역할 및 권한 부여: 데이터 에이전트에 대한 액세스를 관리하기 위한 사전 정의된 IAM 역할을 설명합니다.
- Conversational Analytics API로 데이터 소스 인증 및 연결: API를 인증하고 BigQuery, Looker, Looker Studio 데이터에 연결을 구성하는 방법을 안내합니다.
데이터 에이전트 빌드 및 상호작용
이전 단계를 완료한 후 다음 단계에 따라 Conversational Analytics API를 사용하여 데이터 에이전트를 빌드하고 상호작용합니다.
- HTTP를 사용하여 데이터 에이전트 빌드: Python으로 직접 HTTP 요청을 사용하여 데이터 에이전트를 빌드하고 상호작용하는 전체 예시를 제공합니다.
- Python SDK를 사용하여 데이터 에이전트 빌드: Python SDK를 사용하여 데이터 에이전트를 빌드하고 상호작용하는 전체 예시를 제공합니다.
- 대화형 분석 API 에이전트 응답을 시각화로 렌더링: Python SDK 및 Vega-Altair 라이브러리를 사용하여 API 응답의 차트 사양을 처리하고 시각화로 렌더링하는 예시를 제공합니다.
주요 API 작업
이 API는 데이터 에이전트 및 대화를 관리하기 위한 다음과 같은 핵심 엔드포인트를 제공합니다.
| 작업 | HTTP 메서드 | 엔드포인트 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 에이전트 만들기 | POST |
/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents |
새 데이터 에이전트를 만듭니다. |
| 에이전트 가져오기 | GET |
/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents/* |
특정 데이터 에이전트의 세부정보를 가져옵니다. |
| 에이전트 업데이트 | PATCH |
/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents/* |
기존 데이터 에이전트를 수정합니다. |
| 에이전트 나열 | GET |
/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents |
프로젝트에서 사용 가능한 데이터 에이전트를 나열합니다. |
| 에이전트 삭제 | DELETE |
/v1alpha/projects/*/locations/*/dataAgents/* |
데이터 에이전트를 삭제합니다. |
| 대화 만들기 | POST |
/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations |
새로운 지속적인 대화를 시작합니다. |
| 대화 참조를 사용하여 채팅하기 | POST |
/v1alpha/projects/*/locations/*:chat |
기존 대화와 연결된 에이전트 컨텍스트를 참조하는 채팅 메시지를 전송하여 스테이트풀(Stateful) 대화를 계속합니다. 멀티턴 대화의 경우 Google Cloud 에서 대화 기록을 저장하고 관리합니다. |
| 데이터 에이전트 참조를 사용하여 채팅 | POST |
/v1alpha/projects/*/locations/*:chat |
컨텍스트를 위해 저장된 데이터 에이전트를 참조하는 스테이트리스(Stateless) 채팅 메시지를 전송합니다. 멀티턴 대화의 경우 애플리케이션이 각 요청과 함께 대화 기록을 관리하고 제공해야 합니다. |
| 인라인 컨텍스트를 사용하여 채팅하기 | POST |
/v1alpha/projects/*/locations/*:chat |
저장된 데이터 에이전트를 사용하지 않고 요청에 모든 컨텍스트를 직접 제공하여 스테이트리스(Stateless) 채팅 메시지를 전송합니다. 멀티턴 대화의 경우 애플리케이션이 각 요청과 함께 대화 기록을 관리하고 제공해야 합니다. |
| 대화 가져오기 | GET |
/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations/* |
특정 대화의 세부정보를 가져옵니다. |
| 대화 나열 | GET |
/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations |
특정 프로젝트의 대화를 나열합니다. |
| 대화의 메시지 나열 | GET |
/v1alpha/projects/*/locations/*/conversations/*/messages |
특정 대화 내의 메시지를 나열합니다. |
추가 리소스
- Conversational Analytics API 참고 문서: 요청 및 응답 구조의 메서드, 엔드포인트, 유형 정의에 대한 자세한 설명을 제공합니다.