Phân tích dữ liệu BigQuery của FCM bằng AI

Bộ công cụ BigQuery MCP cung cấp một nhóm công cụ MCP được thiết kế để đơn giản hoá quá trình tương tác với dữ liệu BigQuery. Bạn có thể dùng bộ công cụ này để truy vấn dữ liệu đã xuất của FCM BigQuery. Tài liệu này trình bày cách sử dụng Bộ công cụ BigQuery MCP và tác nhân AI để truy vấn và phân tích dữ liệu này một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Thiết lập BigQuery Export

  • Đảm bảo dự án FCM của bạn được định cấu hình để xuất dữ liệu sang BigQuery. Hãy xem bài viết Tìm hiểu về quá trình gửi thông báo để bắt đầu.
  • Sau khi bật, FCM sẽ tự động điền tập dữ liệu BigQuery bằng các sự kiện gửi thông báo.

Thiết lập Bộ công cụ BigQuery MCP

  1. Làm theo hướng dẫn trong bài viết Sử dụng BigQuery với các tác nhân để cài đặt và định cấu hình bộ công cụ BigQuery MCP.

Truy vấn dữ liệu BigQuery Export bằng tác nhân AI

Sau khi thiết lập xong, tác nhân AI sẽ có thể liệt kê các công cụ hiện có. Hãy kiểm tra tác nhân AI để đảm bảo các công cụ sau đây có sẵn:

  • execute_sql
  • get_dataset_info
  • get_table_info
  • list_dataset_ids
  • list_table_ids

Giờ đây, bạn có thể sử dụng các câu lệnh mẫu sau đây với tác nhân AI:

  • Có bao nhiêu thông báo FCM đã được gửi trong 7 ngày qua?
  • Vẽ biểu đồ dữ liệu theo ngày.
  • Một số lỗi thường gặp khi thông báo bị thiếu là gì?

Lợi ích của việc sử dụng tác nhân AI để khám phá dữ liệu

Một số lợi ích khi sử dụng tác nhân AI để khám phá dữ liệu bao gồm:

  • Khả năng tiếp cận: Điều này cho phép người dùng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
  • Dễ dàng trực quan hoá: Bạn có thể sử dụng các tính năng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để trực quan hoá dữ liệu được trả về từ BigQuery.

Kênh phản hồi

Để đưa ra ý kiến phản hồi, hãy liên hệ với:

  • Đối với các vấn đề về câu trả lời của tác nhân AI, hãy liên hệ với chủ sở hữu mô hình hoặc nhóm tác nhân AI.
  • Đối với các vấn đề về bộ công cụ BigQuery MCP, hãy liên hệ với nhóm hỗ trợ Google Cloud.