Looker Explore Assistant 开源项目教程
2025-04-18 10:29:20作者:戚魁泉Nursing
1. 项目介绍
Looker Explore Assistant 是一个开源项目,旨在通过自然语言处理技术,将用户输入的文本转换为 Looker Explore 查询,并输出可视化结果。这个项目通过集成了 Vertex AI 上的语言模型,优化了用户生成 Looker 查询的过程,使得用户无需直接编写 SQL 代码,即可获得数据分析的结果。项目提供了灵活的部署选项,多轮对话能力,以及动态查询选择等功能。
2. 项目快速启动
以下是快速启动 Looker Explore Assistant 的步骤:
首先,克隆或下载项目到您的开发机器上:
cd ~/ # 进入您的用户目录
git clone git@github.com:LukaFontanilla/looker-explore-assistant.git # 如果您使用 SSH 配置
# 或者
git clone https://github.com/LukaFontanilla/looker-explore-assistant.git # 如果您不使用 SSH 配置
确保您的计算机上安装了 pip
,然后在项目目录下运行以下命令安装依赖:
pip install -r requirements.txt
安装 Google Cloud SDK:
brew install —cask google-cloud-sdk # 确保您已经安装了 Homebrew
创建一个 GCP 项目,并创建一个 Looker 连接。然后创建一个空的 Looker 项目,并配置模型文件以添加连接名称。
为后端和示例生成创建 Python 虚拟环境并安装依赖:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r ./explore-assistant-examples/requirements.txt
pip install -r ./explore-assistant-cloud-function/requirements.txt
如果遇到目录权限问题,使用以下命令:
chmod +x <FILE NAME>
按照官方文档设置后端、生成示例数据并上传到 BigQuery,然后设置前端。
3. 应用案例和最佳实践
- 案例一:使用 Looker Explore Assistant 对公司销售数据进行分析,通过自然语言输入,快速获得销售趋势图。
- 案例二:在市场营销活动中,通过自然语言查询,实时了解广告投放效果和用户反馈。
最佳实践:
- 在定制化查询提示时,确保涵盖各种可能的查询场景,如时间过滤、数据聚合等。
- 使用 Looker System Activity 生成代表性的查询示例,以优化模型训练。
4. 典型生态项目
在开源生态中,与 Looker Explore Assistant 类似的项目还包括:
- Looker API Projects:提供各种 Looker API 的集成示例。
- Dataiku Looker Integration:将 Dataiku 与 Looker 集成,实现数据管道和可视化的无缝对接。
通过这些典型生态项目,开发者可以更深入地了解 Looker 的集成和扩展能力。
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