Tối ưu hóa tương tác người dùng với Conversational Analytics API

Tối ưu hóa tương tác người dùng với Conversational Analytics API

Các developer có thể sử dụng Conversational Analytics API thông qua geminidataanalytics.googleapis.com, để xây dựng các data agent - những giao diện chat được hỗ trợ bởi AI. Các agents này có khả năng trả lời câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên về dữ liệu có cấu trúc trong BigQuery, Looker và Looker Studio. Để Conversational Analytics API hoạt động hiệu quả, người dùng cần cho các data agents bối cảnh (dữ liệu và thông tin kinh doanh) cùng quyền truy cập vào các công cụ như SQL, Python và thư viện trực quan hóa.

Mọi phản hồi từ agents sẽ được hiển thị cho người dùng và có thể được ứng dụng ghi nhận lại. Giúp nâng cao trải nghiệm tương tác với dữ liệu một cách mình bạch, liên mạch cho người dùng.

Để tối ưu hóa các tương tác, việc ứng dụng công cụ truy xuất ngữ cảnh là yếu tố then chốt. Với BigQuery, công cụ này có khả năng trích xuất chi tiết thông tin lược đồ, mô tả cột và bảng từ Dataplex. Khi làm việc với Looker, công cụ sẽ truy cập trực tiếp vào mô hình LookML để lấy các định nghĩa trường thông tin, nhãn và những chỉ số quan trọng đã được thiết lập.

Sự am hiểu sâu sắc và chính xác về cấu trúc, các mối liên hệ và logic dữ liệu cho phép các agent xử lý thông tin như một chuyên gia. Điều này đảm bảo mọi phản hồi được đưa ra đều có cơ sở vững chắc, phù hợp cao và là câu trả lời đáng tin cậy cho hoạt động của doanh nghiệp.

Trọng tâm của Conversational Analytics API là công cụ NL2Query, được thiết kế để hỗ trợ các nguồn dữ liệu BigQuery và Looker. Công cụ này có nhiệm vụ diễn giải các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó chuyển đổi chúng thành các truy vấn có cú pháp chính xác và ngữ nghĩa tương đương cho nguồn dữ liệu được chỉ định.

VD: một người dùng có thể hỏi: "Giá trị bán hàng trung bình trên mỗi mặt hàng trong đơn hàng được phân tích theo phương thức thanh toán là bao nhiêu?". Hệ thống sẽ tự động xử lý câu hỏi này để tạo và thực thi truy vấn cần thiết, mang lại câu trả lời chính xác mà người dùng không cần phải viết bất kỳ lệnh SQL nào.

Năng lực vượt trội của công cụ NL2Query còn thể hiện ở khả năng xử lý sự không rõ ràng và suy luận ý định của người dùng từ dữ liệu đầu vào. Điều này đảm bảo yêu cầu luôn được ánh xạ một cách chuẩn xác đến cấu trúc của tập dữ liệu nền tảng.

Conversational Analytics API tích hợp Trình thông dịch mã (code interpreter), sử dụng Python để thực hiện các phân tích phức tạp vượt xa khả năng của SQL. Người dùng chỉ cần đưa ra yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ: "phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ theo phân khúc và vẽ biểu đồ". Hệ thống sẽ tự động tạo và chạy mã Python để trả về các số liệu chi tiết và biểu đồ trực quan mà không đòi hỏi người dùng phải lập trình.

Việc khai thác và diễn giải dữ liệu thô là một thách thức lớn đối với nhiều tổ chức. Nền tảng visualization engine được tích hợp trong Conversational Analytics API, được thiết kế để tự động chuyển đổi các kết quả truy vấn thành biểu đồ phân tích chuyên nghiệp. Quy trình này giúp tự động hóa toàn diện, loại bỏ các thao tác thủ công phức tạp như lựa chọn tập dữ liệu, gán nhãn, định dạng và tùy chỉnh biểu đồ. Nhờ đó, dữ liệu định lượng được chuyển hóa thành những insight trực quan, dễ tiếp nhận, cho phép doanh nghiệp nhanh chóng nắm bắt các xu hướng thị trường và quy luật vận hành tiềm ẩn.

Cloud Ace

Google Cloud Managed Service Provider