تحليل بيانات BigQuery في FCM باستخدام الذكاء الاصطناعي

توفّر أداة BigQuery MCP Toolbox مجموعة من أدوات MCP المصمّمة لتبسيط التفاعل مع بيانات BigQuery. يمكن استخدامها لطلب البحث عن البيانات التي تم تصديرها إلى FCM BigQuery. توضّح هذه المستندات كيفية استخدام BigQuery MCP Toolbox ووكيل الذكاء الاصطناعي لإجراء طلبات بحث عن هذه البيانات وتحليلها بسرعة وفعالية.

إعداد BigQuery Export

  • تأكَّد من ضبط مشروع FCM لتصدير البيانات إلى BigQuery. يمكنك الاطّلاع على مقالة فهم حالة تسليم الرسائل للبدء.
  • بعد تفعيل هذه الميزة، ستعمل FCM تلقائيًا على تعبئة مجموعة بيانات BigQuery بأحداث تسليم الرسائل.

إعداد BigQuery MCP Toolbox

  1. اتّبِع التعليمات الواردة في استخدام BigQuery مع العملاء لتثبيت وتكوين مجموعة أدوات BigQuery MCP.

طلب بيانات BigQuery Export باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي

بعد اكتمال عملية الإعداد، من المفترض أن يتمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من إدراج الأدوات المتاحة. تحقَّق من توفُّر الأدوات التالية في وكيل الذكاء الاصطناعي:

  • execute_sql
  • get_dataset_info
  • get_table_info
  • list_dataset_ids
  • list_table_ids

يمكنك الآن استخدام طلبات المثال التالية مع وكيل الذكاء الاصطناعي:

  • كم عدد الإشعارات التي تم إرسالها من خلال خدمة "المراسلة عبر السحابة الإلكترونية من Firebase" خلال آخر 7 أيام؟
  • إنشاء رسم بياني للبيانات حسب التاريخ
  • ما هي بعض الأخطاء الشائعة التي تؤدي إلى عدم تلقّي الإشعارات؟

مزايا استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لاستكشاف البيانات

في ما يلي بعض مزايا استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لاستكشاف البيانات:

  • إمكانية الوصول: تتيح هذه الميزة للمستخدمين طلب البيانات باستخدام اللغة الطبيعية.
  • عرض البيانات بسهولة: يمكنك استخدام إمكانات النماذج اللغوية الكبيرة لعرض البيانات التي تم استرجاعها من BigQuery.

قنوات تلقّي الملاحظات

لتقديم ملاحظات، يُرجى التواصل مع ما يلي:

  • في حال حدوث مشاكل في ردود وكيل الذكاء الاصطناعي، يُرجى التواصل مع مالك النموذج أو فريق وكيل الذكاء الاصطناعي.
  • لحلّ مشاكل MCP Toolbox for BigQuery، يُرجى التواصل مع فريق دعم Google Cloud.