Анализируйте данные FCM BigQuery с помощью ИИ

BigQuery MCP Toolbox предоставляет набор инструментов MCP, разработанных для упрощения взаимодействия с данными BigQuery. Его можно использовать для запросов к экспортированным данным FCM BigQuery. В этой документации показано, как использовать BigQuery MCP Toolbox и ИИ-агент для быстрого и эффективного запроса и анализа этих данных.

Настройка BigQuery Export

  • Убедитесь, что ваш проект FCM настроен на экспорт данных в BigQuery. Чтобы начать работу, ознакомьтесь с разделом «Основы доставки сообщений» .
  • После включения FCM автоматически заполнит набор данных BigQuery событиями доставки сообщений.

Настройте набор инструментов BigQuery MCP

  1. Следуйте инструкциям в разделе Использование BigQuery с агентами для установки и настройки набора инструментов BigQuery MCP.

Запрос данных BigQuery Export с использованием ИИ-агента

После завершения настройки ваш ИИ-агент должен получить список доступных инструментов. Проверьте ИИ-агент, чтобы убедиться, что следующие инструменты доступны: * execute_sql * get_dataset_info * get_table_info * list_dataset_ids * list_table_ids

Теперь вы можете использовать следующие примеры запросов с вашим ИИ-агентом: * Сколько уведомлений FCM было отправлено за последние 7 дней? * Отобразите данные в графическом виде по датам. * Каковы распространённые ошибки, связанные с отсутствием уведомлений?

Преимущества использования ИИ-агента для исследования данных

Некоторые преимущества использования ИИ-агента для исследования данных:

  • Доступность: позволяет пользователям запрашивать данные, используя естественный язык.
  • Простая визуализация: вы можете использовать возможности LLM для визуализации данных, возвращаемых BigQuery.

Каналы обратной связи

Чтобы оставить отзыв, свяжитесь со следующими контактными данными:

  • По вопросам реагирования ИИ-агента обращайтесь к владельцу модели или к команде ИИ-агента.
  • По вопросам, связанным с набором инструментов BigQuery MCP, обращайтесь в службу поддержки Google Cloud .