Google introduceert Conversational Analytics API voor directe interactie met data

De Google Cloud Conversational Analytics API, nu beschikbaar in public preview, is ontwikkeld om data-analyse eenvoudiger en intuïtiever te maken. Met deze API kunnen gebruikers via natuurlijke taalvragen direct interactie hebben met data uit BigQuery of Looker – geïntegreerd in dashboards, Slack, interne tools of bedrijfsapplicaties.

De API combineert Google’s geavanceerde AI-modellen met de semantische laag van Looker en de contextuele kracht van BigQuery, zodat organisaties betrouwbare en nauwkeurige inzichten krijgen, ingebed in hun dagelijkse werkprocessen.

Belangrijkste functies en voordelen

• Vragen in natuurlijke taal: Stel complexe vragen in gewone taal en ontvang antwoorden in de vorm van data, grafieken of tekst.
• Integratie en flexibiliteit: Ontwikkelaars kunnen conversatie-analyse embedden in verschillende omgevingen, multi-agent systemen bouwen en agents coördineren met het Agent Development Kit (ADK).
• Betrouwbare data: Door gebruik te maken van Looker’s semantisch model wordt de kans op fouten aanzienlijk verkleind, zodat queries altijd gebaseerd zijn op de juiste bedrijfsdata.
• Geavanceerde AI-tools: Onder andere Text-to-SQL (powered by Gemini in BigQuery), contextherkenning op basis van gebruik binnen de organisatie, Looker’s natuurlijke-taal-queryengine, een Python-code-interpreter, visualisatietools en inzichten in gewone taal.
• AI-ondersteunde context: Met retrieval augmented generation (RAG) en Gemini-modellen leert de API organisatiespecifieke terminologie en context, waardoor queries relevanter en accurater worden.
• Weinig onderhoud: Stateful API’s maken het beheer van agents en gesprekken eenvoudiger, terwijl stateless chat-API’s volledige controle over de gebruikerservaring geven. Agents zijn bovendien versieerbaar en eenvoudig te updaten.
• Enterprise-grade beveiliging: Rolgebaseerde toegangsrechten, restricties op rij- en kolomniveau en ingebouwde querylimieten beschermen data en houden kosten onder controle.
• Cross-platform inzetbaar: Agents zijn overal te gebruiken – van supporttickets en tablets in het veld tot berichtenapps – en zijn nuttig voor zowel zakelijke gebruikers, analisten als ontwikkelaars.
• Uitgebreide ontwikkeltools: Van documentatie en REST-API’s tot SDK’s, Colab-notebooks, een Streamlit-app en een TypeScript-referentie-applicatie voor snelle adoptie.

Architectuur en AI-capaciteiten

De API maakt gebruik van een agent-architectuur, waardoor ontwikkelaars AI-gestuurde agents kunnen samenstellen met configureerbare functies. Deze agents gebruiken modellen die zijn afgestemd op data-analyse en kunnen nauwkeurige antwoorden en geavanceerde berekeningen leveren, zoals forecasting en oorzaakanalyse via de Code Interpreter. Ook wordt ondersteuning geboden voor multi-agent systemen en de nieuwste Gemini-modellen van Google.

Contextueel begrip en leren

Conversational Analytics-agents benutten uitgebreide context over data en gebruikersvragen. Ze herkennen synoniemen en organisatieterminologie, passen zich aan veelgestelde vragen aan en onthouden eerdere interacties om relevantere antwoorden te geven. Daarnaast helpen AI-gestuurde metadatasuggesties bij het opbouwen van bedrijfswoordenlijsten en kolombeschrijvingen, wat de training van agents versnelt.

Voorbeeld uit de praktijk

Een toepassing van deze API is de ontwikkeling van de Google Health Population-app, die laat zien hoe de technologie in realistische scenario’s kan worden ingezet voor conversatiegestuurde data-inzichten.

Questions about this blog? Contact

Alanah van der Windt