이 출시 노트는 Conversational Analytics API 업데이트에 관한 내용입니다.
2025년 9월 25일
Conversational Analytics API 업데이트:
이제 새 API인 ListAccessibleDataAgents를 사용하여 프로젝트에서 사용자가 액세스할 수 있는 데이터 에이전트를 나열할 수 있습니다. API를 호출하는 사용자에게 에이전트에 대한 get 권한이 있는 경우 데이터 에이전트에 액세스할 수 있는 것으로 간주됩니다. creator_filter 필드를 사용하여 이 메서드가 반환하는 에이전트를 관리할 수 있습니다.
NONE(기본값): 생성자와 관계없이 사용자가 액세스할 수 있는 모든 데이터 에이전트를 반환합니다.CREATOR_ONLY: 사용자가 만든 데이터 에이전트만 반환합니다.NOT_CREATOR_ONLY: 다른 사용자가 만든 데이터 에이전트만 반환합니다.
이제 systemMessage.text.textType enum을 FINAL_RESPONSE 및 THOUGHT 값과 함께 사용할 수 있어 클라이언트가 다양한 유형의 문자 메시지를 구분할 수 있습니다. 이제 Conversational Analytics API는 textType = THOUGHT가 포함된 systemMessage.text 메시지를 사용하여 사고 단계를 생성합니다.
이 API는 이제 컨텍스트에서 최대 5개의 Looker Explore 데이터 소스를 지원합니다. 채팅 요청이 가장 관련성이 높은 Explore에서 쿼리를 생성합니다. 자세한 내용은 HTTP 및 Python SDK를 사용해 Looker 데이터에 연결하는 방법에 관한 문서를 참조하세요.
systemMessage.data.generatedLookerQuery 필드가 systemMessage.data.query.looker로 변경되었습니다.
2025년 8월 25일
Conversational Analytics API가 이제 공개 프리뷰 버전으로 제공됩니다.
클라이언트 라이브러리 업데이트:
이제 다음 클라이언트 라이브러리를 여러 언어로 사용할 수 있습니다.
Conversational Analytics API 업데이트:
이제 HTTP REST용 v1beta 엔드포인트 지원을 사용할 수 있습니다.
GetLocation 및 ListLocations API 메서드 지원이 REST API 및 SDK에 추가되었습니다.
이제 GetIamPolicy 및 SetIamPolicy API 메서드를 사용하여 데이터 에이전트를 공유할 수 있습니다.
이제 비공개 IP 네트워크를 사용하는 Looker(Google Cloud 핵심 서비스) 인스턴스를 기반으로 하는 Looker 데이터 소스에서 데이터 에이전트를 빌드할 수 있습니다. (Conversational Analytics API는 가상 프라이빗 클라우드 경계 내에 있는 Looker(Google Cloud 핵심 서비스) 인스턴스를 기반으로 하는 데이터 소스를 지원하지 않습니다.)
이제 BigQuery 데이터 소스의 구조화된 컨텍스트를 사용할 수 있습니다. 여기에는 API를 사용하여 테이블 및 필드 수준에서 예시 질문/쿼리 쌍, 테이블 설명, 동의어, 태그를 추가하는 기능이 포함됩니다.
이제 위치 및 작업 API가 지원됩니다. 이제 DataAgentCreator 및 DataAgentEditor ID 및 액세스 관리 역할에 작업 API 권한이 부여됩니다.
데이터 에이전트의 게시된 컨텍스트가 업데이트될 때마다 서버 레이어에 Last Published Context가 자동으로 저장되도록 개선되었습니다.
Identity and Access Management 역할의 표시 이름이 'Gemini 데이터 분석 스테이트리스(Stateless) 채팅 사용자' 및 'Gemini 데이터 분석 데이터 에이전트 생성자'로 업데이트되었습니다. API와 함께 사용되는 Identity and Access Management 역할에 대한 자세한 내용은 Conversational Analytics API Identity and Access Management 역할 및 권한 부여 문서 페이지를 참조하세요.
이제 Colaboratory 버전 1.1을 사용할 수 있습니다.
스테이트풀(Stateful) 채팅의 대화 관련 500 내부 오류를 처리하도록 오류 처리가 업데이트되었습니다.
400 클라이언트 오류에 대한 예외 처리 메시지가 개선되었습니다.
문서 업데이트:
이제 GitHub의 Streamlit 빠른 시작 애플리케이션을 사용하여 몇 분 만에 Conversational Analytics API 데모를 설정할 수 있습니다.
Conversational Analytics API 핵심 데모가 이제 GitHub에서 제공됩니다. Conversational Analytics API 핵심 데모를 사용하면 Conversational Analytics API를 웹 애플리케이션에 통합하는 예시와 TypeScript의 전체 프로덕션 데모를 볼 수 있습니다. 이 프로젝트는 데모용으로만 제공됩니다. 프로덕션 환경에서 사용하기 위한 것이 아닙니다.
Conversational Analytics API 아키텍처, 워크플로, 역할: 데이터 에이전트 작동 방식, 일반적인 데이터 에이전트 워크플로, 대화 모드, Identity and Access Management 역할, 여러 데이터 에이전트를 사용하는 시스템 설계 방법 등 Conversational Analytics API 사용에 관한 주요 개념을 자세히 알아봅니다.
Conversational Analytics API의 알려진 제한사항: 데이터 소스 수, 시각화 스타일, 데이터 세트 크기에 관한 제한사항에 대해 자세히 알아봅니다.
Conversational Analytics API 오류 문제 해결: Conversational Analytics API의 잠재적 문제 또는 오류와 추천되는 해결 방법을 자세히 알아봅니다.
Conversational Analytics API 에이전트의 BigQuery 비용 모니터링 및 관리: Conversational Analytics API 에이전트의 비용 관리를 구현하는 방법을 자세히 알아봅니다.
데이터 에이전트를 공유하는 데 사용할 수 있도록 Conversational Analytics API 개요 문서 페이지에서 SetIAMPolicy 및 GetIAMPolicy 메서드를 확인할 수 있습니다.
Conversational Analytics API에 관한 자주 묻는 질문에 대한 답변이 포함된 새로운 문서 페이지가 제공됩니다.
BigQuery 데이터 소스의 데이터 에이전트 컨텍스트 정의: BigQuery 데이터 소스의 시스템 요청 사항을 작성하는 방법을 자세히 알아봅니다.
Looker 데이터 소스의 데이터 에이전트 컨텍스트 정의: Looker 데이터 소스의 시스템 요청 사항을 작성하는 방법을 자세히 알아봅니다.
2025년 7월 15일
이제 사전 정의된 IAM 역할을 할당하여 특정 데이터 에이전트에서 공동작업하도록 사용자를 초대할 수 있습니다. 자세한 내용은 Conversational Analytics API IAM 역할 및 권한을 참조하세요.
새로운 권장사항 가이드를 통해 에이전트에 효과적인 비즈니스 및 데이터 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 작성된 컨텍스트로 에이전트 동작 안내를 참조하세요.
SDK 업데이트:
이제 Python 패키지 색인(PyPI)에서 Python SDK를 설치할 수 있습니다.
2025년 6월 25일
API 업데이트:
새로운 사전 정의된 IAM 역할은 데이터 에이전트의 생성, 관리, 상호작용에 대한 액세스를 제어합니다.
geminidataanalytics.dataAgentCreatorgeminidataanalytics.dataAgentOwnergeminidataanalytics.dataAgentEditorgeminidataanalytics.dataAgentUsergeminidataanalytics.dataAgentViewergeminidataanalytics.dataAgentStatelessUser
역할과 권한의 전체 목록은 Conversational Analytics API IAM 역할 및 권한 부여를 참조하세요.
2025년 6월 5일
Conversational Analytics API의 초기 비공개 프리뷰에서는 데이터 에이전트를 생성하고 상호작용하는 기능이 도입되었습니다.
다음 대화형 Colaboratory 노트북을 사용하여 REST와 Python SDK를 모두 시작할 수 있습니다.
API 업데이트:
데이터 에이전트 서비스를 사용하면 Looker, Looker Studio, BigQuery를 사용하여 영구적인 컨텍스트 인식 AI 에이전트를 프로그래매틱 방식으로 만들고 구성하고 관리할 수 있습니다.
데이터 채팅 서비스를 사용하면 여러 채팅 모드를 사용하여 에이전트와 대화할 수 있습니다. 이러한 모드에는 Google에서 대화 기록을 관리하는 스테이트풀(Stateful) 모드, 애플리케이션에서 대화를 관리하는 스테이트풀(Stateful) 옵션, 애플리케이션에서 각 요청과 함께 전체 컨텍스트를 제공하는 스테이트리스(Stateless) 모드가 포함됩니다.
API는 Python을 사용한 고급 분석을 지원하고 실패한 쿼리를 자동으로 재시도합니다.
Conversational Analytics API(geminidataanalytics.googleapis.com)가 지원 중단된 Data QnA API(dataqna.googleapis.com)를 대체합니다. 여기에는 DataQuestionService에서 새로운 DataChatService로의 마이그레이션이 포함됩니다. 요청을 업데이트하는 방법에 관한 자세한 내용은 마이그레이션 가이드를 참조하세요.