Google GeminiをTableau Dashboardsに統合する方法は？

タブローダッシュボードでGoogleGeminiのパワーを活用：AI駆動の強化

データの準備（Tableau Prep Builder）、データストーリーテリング（Tableau Desktop）、および共同共有（Tableau Server）にまたがるTableauの堅牢な視覚化機能は、AIを統合することにより大幅に強化されます。この記事では、Google Geminiを活用してダッシュボードの理解を高め、手動の解釈時間を短縮する方法について説明します。ユーザーが視覚化と対話し、Tableau内でAI駆動型の洞察を直接受け取ることができるダッシュボード拡張機能を構築します。

この課題は、タブローの機能性とジェミニのような大規模な言語モデル（LLMS）の力との間のギャップを埋めることにあります。これは、基本的にTableauに統合されたWebアプリケーションであるカスタムダッシュボード拡張機能を介して実現されます。これらの拡張機能は、Tableau Extensions APIを使用してTableauの内部コンポーネントと通信します。

主要な学習目標：

• 機能を強化するためのTableauダッシュボード拡張機能をマスターする。
• Tableau内のGemini統合のための開発環境の設定。
• PythonとAnvilを利用して、TableauとGeminiの相互作用を管理します。
• ユーザーが視覚化を照会し、即時の回答を受信できるようにします。
• LLMとのデータの共有に関連する潜在的なセキュリティの懸念に対処します。

ダッシュボード拡張機能の理解：

Tableauのアーキテクチャにより、新機能の直接コーディングが困難になります。ダッシュボード拡張機能はソリューションを提供します。これらは、タブローダッシュボードに統合されたWebアプリケーションであり、追加のコンポーネントとして機能します。 Tableau Extensions APIを介してTableauと通信し、2つのカテゴリに分類されます。

• ネットワーク対応：これらの拡張機能は外部サーバーにあり、柔軟性とスケーラビリティを提供します。
• サンドボックス：これらの拡張機能はTableauの環境内で実行され、限られた機能を提供しますが、セキュリティが強化されています。

拡張機能の豊富なライブラリがTableau Exchangeで利用でき、多様な機能を提供します。私たちの目的のために、ダッシュボード内でユーザークエリとジェミニ駆動の分析を直接容易にするネットワーク対応拡張機能を作成します。

開発ツールキットのセットアップ：

開発プロセスを簡素化するために、 trexjacketライブラリとともに、PythonベースのフルスタックWebアプリケーションプラットフォームであるAnvilを活用します。 trexjacket 、PythonとTableauのJavaScript APIの間のギャップを橋渡しします。セットアップには以下が含まれます。

• Gemini APIアクセス： Google AIから開発者向けのAPIキーを取得します。
• ANVILプロジェクト：新しいANVILプロジェクトを作成し（「Tableau Extension」テンプレートを選択）、 google-generativeai Pythonライブラリをインストールします。
• Tableauダッシュボード：テスト用のTableauダッシュボードを準備します。

TableauとAnvilの接続：

単純なANVILアプリ（ラベル付き）が接続を示します。生成されたマニフェストファイル（.trex）はTableauにロードされ、ダッシュボードとAnvilサーバーの間の通信を確立します。

拡張機能の構築UI（ANVIL）：

ANVILインターフェイスにより、UI設計が簡単になります。拡張機能は次のとおりです。

• ユーザーの質問用のテキストボックス。
• ボタンを送信してクリアします。
• Geminiの分析を表示するラベル。

拡張ロジックのコーディング：

Anvilアプリのコードは、ユーザーのインタラクションとGemini APIとの通信を処理します。 trexjacketライブラリは、Tableauの選択したデータポイントへのアクセスを提供します。サーバー側コード（ANVILサーバーモジュール）は、取得したAPIキーを使用してGemini APIと安全に対話します。

Gemini API統合（Anvil Serverモジュール）：

サーバーモジュールには、ユーザークエリと選択されたデータを受信し、それらをGeminiに送信し、分析を返すコール可能な関数（ generateDataSummary ）が含まれています。 Gemini APIキーは、Anvil Secretsを使用して安全に保存されます。

テストとセキュリティ：

Gemini APIを統合した後、拡張機能を徹底的にテストします。 LLMSと機密データを共有することに関連する潜在的なセキュリティリスクに対処することを忘れないでください。データ匿名化手法は、機密データセットに必要になる場合があります。

結論：

このガイドは、Google GeminiのTableau Dashboardsへの統合を示しており、AIによるデータ分析を強化しています。この例ではGeminiを使用していますが、アプローチは他のLLMに適応できます。利点には、手動解釈時間の短縮とデータアクセシビリティの改善が含まれます。ただし、LLMSを使用するときは、常にデータのセキュリティとプライバシーを優先します。

（Q＆Aセクションは元の記事と同じままです。）

以上がGoogle GeminiをTableau Dashboardsに統合する方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。