ניתוח נתוני FCM BigQuery באמצעות AI

‫BigQuery MCP Toolbox מספקת קבוצה של כלי MCP שנועדו לפשט את האינטראקציה עם נתוני BigQuery. אפשר להשתמש בו כדי לשלוח שאילתות לנתונים שמיוצאים מ-BigQuery אל FCM. במסמכי התיעוד האלה מוסבר איך להשתמש בערכת הכלים BigQuery MCP ובסוכן AI כדי להריץ שאילתות על הנתונים האלה ולנתח אותם במהירות וביעילות.

הגדרת BigQuery Export

  • מוודאים שהפרויקט ב-FCM מוגדר לייצוא נתונים ל-BigQuery. כדי להתחיל, כדאי לעיין במאמר בנושא הסבר על מסירת הודעות.
  • אחרי ההפעלה, FCM יאכלס אוטומטית מערך נתונים ב-BigQuery עם אירועים של מסירת הודעות.

הגדרת BigQuery MCP Toolbox

  1. פועלים לפי ההוראות במאמר שימוש ב-BigQuery עם סוכנים כדי להתקין ולהגדיר את ערכת הכלים BigQuery MCP.

ביצוע שאילתות על נתונים מ-BigQuery Export באמצעות סוכן AI

אחרי שתסיימו את ההגדרה, נציג ה-AI יוכל לפרט את הכלים הזמינים. כדאי לבדוק את סוכן ה-AI כדי לוודא שהכלים הבאים זמינים:

  • execute_sql
  • get_dataset_info
  • get_table_info
  • list_dataset_ids
  • list_table_ids

עכשיו אפשר להשתמש בהנחיות לדוגמה הבאות עם סוכן ה-AI:

  • כמה התראות FCM נשלחו ב-7 הימים האחרונים?
  • משרטטים גרף של הנתונים לפי תאריך.
  • מהן כמה שגיאות נפוצות שגורמות לכך שההתראות לא מופיעות?

היתרונות של שימוש בסוכן AI לחיפוש נתונים

אלה כמה מהיתרונות של שימוש בסוכן AI לניתוח נתונים:

  • נגישות: המשתמשים יכולים לשאול שאלות על הנתונים בשפה טבעית.
  • תצוגה חזותית פשוטה: אתם יכולים להשתמש ביכולות של מודלים גדולים של שפה כדי ליצור תצוגה חזותית של הנתונים שמוחזרים מ-BigQuery.

ערוצי משוב

כדי לשלוח משוב, אפשר לפנות אל:

  • אם יש בעיות בתשובות של נציג AI, צריך לפנות לבעלים של המודל או לצוות של נציג ה-AI.
  • כדי לטפל בבעיות שקשורות לארגז הכלים של BigQuery MCP, אפשר לפנות לצוות התמיכה של Google Cloud.