Analizowanie danych FCM BigQuery za pomocą AI

Narzędzia BigQuery MCP to zestaw narzędzi MCP, które upraszczają interakcję z danymi BigQuery. Można ich używać do wykonywania zapytań dotyczących danych wyeksportowanych z FCM do BigQuery. Z tej dokumentacji dowiesz się, jak używać narzędzi BigQuery MCP i agenta AI do szybkiego i skutecznego wykonywania zapytań i analizowania tych danych.

Konfiguracja funkcji BigQuery Export

  • Sprawdź, czy projekt FCM jest skonfigurowany do eksportowania danych do BigQuery. Aby rozpocząć, przeczytaj artykuł o zrozumieniu dostarczania wiadomości.
  • Po włączeniu tej opcji FCM będzie automatycznie wypełniać zbiór danych BigQuery zdarzeniami dostarczania wiadomości.

Konfigurowanie narzędzi BigQuery MCP

  1. Aby zainstalować i skonfigurować narzędzia BigQuery MCP, postępuj zgodnie z instrukcjami w artykule Korzystanie z BigQuery z agentami.

Wykonywanie zapytań dotyczących danych wyeksportowanych z BigQuery Export za pomocą agenta AI

Po zakończeniu konfiguracji agent AI powinien być w stanie wyświetlić listę dostępnych narzędzi. Sprawdź, czy agent AI ma dostęp do tych narzędzi:

  • execute_sql
  • get_dataset_info
  • get_table_info
  • list_dataset_ids
  • list_table_ids

Teraz możesz używać tych przykładowych promptów z agentem AI:

  • Ile powiadomień FCM zostało wysłanych w ciągu ostatnich 7 dni?
  • Wyświetl dane na wykresie według daty.
  • Jakie są typowe błędy związane z brakiem powiadomień?

Zalety korzystania z agenta AI do eksplorowania danych

Oto niektóre zalety korzystania z agenta AI do eksplorowania danych:

  • Dostępność: umożliwia użytkownikom wykonywanie zapytań dotyczących danych w języku naturalnym.
  • Łatwa wizualizacja: możesz używać funkcji LLM do wizualizacji danych zwracanych z BigQuery.

Kanały opinii

Aby przesłać opinię, skontaktuj się z:

  • Jeśli masz problemy z odpowiedzią agenta AI, skontaktuj się z właścicielem modelu lub zespołem agenta AI.
  • Jeśli masz problemy z narzędziami BigQuery MCP, skontaktuj się z zespołem pomocy Google Cloud.