Bagaimana untuk mengintegrasikan Google Gemini ke papan pemuka Tableau?

Memanfaatkan kekuatan Google Gemini di Papan Pemuka Tableau: Peningkatan AI yang berkuasa

Keupayaan visualisasi Tableau yang mantap, merangkumi penyediaan data (Tableau Prep Builder), Data Storytelling (Tableau Desktop), dan Perkongsian Kerjasama (Tableau Server), dipertingkatkan dengan ketara dengan mengintegrasikan AI. Artikel ini meneroka cara memanfaatkan Google Gemini untuk meningkatkan pemahaman papan pemuka, mengurangkan masa tafsiran manual. Kami akan membina lanjutan papan pemuka yang membolehkan pengguna berinteraksi dengan visualisasi dan menerima pandangan yang didorong oleh AI secara langsung dalam Tableau.

Cabarannya terletak pada merapatkan jurang antara fungsi Tableau dan kuasa model bahasa besar (LLM) seperti Gemini. Ini dicapai melalui sambungan papan pemuka tersuai, yang pada dasarnya adalah aplikasi web yang diintegrasikan ke dalam Tableau. Sambungan ini berkomunikasi dengan komponen dalaman Tableau menggunakan API Sambungan Tableau.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Menguasai sambungan papan pemuka Tableau untuk fungsi yang dipertingkatkan.
• Menyediakan persekitaran pembangunan untuk integrasi Gemini dalam Tableau.
• Menggunakan Python dan Anvil untuk menguruskan interaksi antara Tableau dan Gemini.
• Membolehkan pengguna untuk menanyakan visualisasi dan menerima jawapan segera.
• Menangani kebimbangan keselamatan yang berpotensi yang berkaitan dengan perkongsian data dengan LLMS.

Memahami sambungan papan pemuka:

Senibina Tableau menjadikan pengekodan langsung ciri -ciri baru mencabar. Sambungan papan pemuka menyediakan penyelesaian. Mereka adalah aplikasi web yang diintegrasikan ke dalam papan pemuka Tableau, bertindak sebagai komponen tambahan. Mereka berkomunikasi dengan Tableau melalui API Sambungan Tableau, jatuh ke dalam dua kategori:

• Dilancarkan Rangkaian: Sambungan ini berada di pelayan luaran, menawarkan fleksibiliti dan skalabilitas.
• Sandboxed: Sambungan ini dijalankan dalam persekitaran Tableau, menawarkan fungsi terhad tetapi keselamatan yang dipertingkatkan.

Perpustakaan yang kaya dengan sambungan boleh didapati di Tableau Exchange, yang menawarkan pelbagai fungsi. Untuk tujuan kami, kami akan membuat lanjutan yang dibolehkan rangkaian yang memudahkan pertanyaan pengguna dan analisis berkuasa Gemini secara langsung di dalam papan pemuka.

Persediaan Toolkit Pembangunan:

Untuk memudahkan proses pembangunan, kami memanfaatkan Anvil, platform aplikasi web penuh berasaskan Python, bersama-sama dengan perpustakaan trexjacket . trexjacket menjembatani jurang antara API JavaScript Python dan Tableau. Persediaan kami termasuk:

• Gemini API Access: Dapatkan kunci API dari Google AI untuk pemaju.
• Projek Anvil: Buat projek anvil baru (pilih templat "Tableau Extension") dan pasang perpustakaan google-generativeai Python.
• Papan Pemuka Tableau: Sediakan papan pemuka Tableau untuk ujian.

Menyambung Tableau dan Anvil:

Aplikasi anvil mudah (dengan label) menunjukkan sambungan. Fail manifes yang dihasilkan (.trex) dimuatkan ke Tableau, mewujudkan komunikasi antara papan pemuka dan pelayan Anvil.

Membina UI Extension (ANVIL):

Antara muka Anvil membolehkan reka bentuk UI yang mudah. Pelanjutan kami termasuk:

• Kotak teks untuk soalan pengguna.
• Hantar dan jelaskan butang.
• Label untuk memaparkan analisis Gemini.

Pengekodan logik lanjutan:

Kod aplikasi Anvil mengendalikan interaksi pengguna dan komunikasi dengan API Gemini. Perpustakaan trexjacket menyediakan akses kepada titik data yang dipilih Tableau. Kod sisi pelayan (modul pelayan Anvil) berinteraksi dengan selamat dengan API Gemini menggunakan kekunci API yang diperoleh.

Integrasi API Gemini (Modul Pelayan Anvil):

Modul pelayan termasuk fungsi yang boleh dipanggil ( generateDataSummary ) yang menerima pertanyaan pengguna dan data terpilih, menghantarnya ke Gemini, dan mengembalikan analisis. Kunci API Gemini disimpan dengan selamat menggunakan Rahsia Anvil.

Ujian dan Keselamatan:

Selepas mengintegrasikan API Gemini, uji lanjutan dengan teliti. Ingatlah untuk menangani potensi risiko keselamatan yang berkaitan dengan berkongsi data sensitif dengan LLMS. Teknik anonimisasi data mungkin diperlukan untuk dataset sensitif.

Kesimpulan:

Panduan ini menunjukkan integrasi Google Gemini ke papan pemuka Tableau, meningkatkan analisis data dengan AI. Walaupun contoh ini menggunakan Gemini, pendekatan ini boleh disesuaikan dengan LLM lain. Manfaat termasuk masa tafsiran manual yang dikurangkan dan kebolehcapaian data yang lebih baik. Walau bagaimanapun, sentiasa mengutamakan keselamatan data dan privasi apabila bekerja dengan LLMS.

(Bahagian Q & A tetap sama seperti dalam artikel asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengintegrasikan Google Gemini ke papan pemuka Tableau?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!