如何将Google Gemini集成到Tableau仪表板中？

利用Google Gemini在Tableau仪表板上的力量：AI驱动的增强

Tableau的强大可视化功能，跨越数据准备（Tableau Prep Builder），数据讲故事（Tableau Desktop）和协作共享（Tableau Server）（Tableau Server），通过集成AI可显着增强。本文探讨了如何利用Google Gemini来提高仪表板的理解，减少手动解释时间。我们将构建一个仪表板扩展名，使用户可以与可视化互动并直接在Tableau内接收AI驱动的见解。

挑战在于弥合Tableau的功能与Gemini等大型语言模型（LLM）的力量之间的差距。这是通过自定义仪表板扩展名来实现的，该扩展本质上是集成到Tableau的Web应用程序。这些扩展使用Tableau Extensions API与Tableau的内部组件进行通信。

关键学习目标：

• 掌握Tableau仪表板扩展，以增强功能。
• 在Tableau内建立双子座集成的开发环境。
• 利用Python和Anvil来管理Tableau和Gemini之间的相互作用。
• 使用户能够查询可视化并立即获得答案。
• 解决与LLMS共享数据有关的潜在安全问题。

了解仪表板扩展：

Tableau的架构直接编码新功能具有挑战性。仪表板扩展名提供了解决方案。它们是集成到Tableau仪表板中的Web应用程序，充当其他组件。他们通过Tableau Extensions API与Tableau沟通，分为两类：

• 启用网络：这些扩展位于外部服务器上，提供灵活性和可扩展性。
• 沙盒：这些扩展在Tableau的环境中运行，提供了有限的功能，但安全性增强了。

Tableau Exchange可以在Tableau Exchange上获得丰富的扩展图书馆，提供各种功能。出于我们的目的，我们将创建一个具有网络的扩展名，可直接在仪表板内直接在用户查询和双子座驱动的分析。

开发工具包设置：

为了简化开发过程，我们利用Anvil（基于Python的全栈Web应用程序平台）以及其trexjacket库。 trexjacket桥接了Python和Tableau的JavaScript API之间的差距。我们的设置包括：

• Gemini API访问：从Google AI获取开发人员的API密钥。
• Anvil项目：创建一个新的Anvil项目（选择“ Tableau Extension”模板），然后安装google-generativeai Python库。
• Tableau仪表板：准备一个用于测试的Tableau仪表板。

连接Tableau和Anvil：

一个简单的Anvil应用程序（带有标签）演示了连接。生成的清单文件（.trex）加载到Tableau中，建立仪表板和砧服务器之间的通信。

构建扩展UI（砧）：

Anvil接口允许使用简单的UI设计。我们的扩展名将包括：

• 一个用于用户问题的文本框。
• 提交并清除按钮。
• 显示双子座分析的标签。

编码扩展逻辑：

Anvil App的代码处理用户交互并与Gemini API进行通信。 trexjacket库提供了对Tableau选定数据点的访问权限。服务器端代码（Anvil Server模块）使用获得的API键与Gemini API安全相互作用。

双子座API集成（Anvil Server模块）：

该服务器模块包括一个可呼叫功能（ generateDataSummary ），该功能接收用户查询并选择的数据，将其发送到Gemini并返回分析。 GEMINI API密钥可使用Anvil Secret牢固存储。

测试和安全：

集成双子座API后，彻底测试扩展。请记住要解决与与LLMS共享敏感数据相关的潜在安全风险。敏感数据集可能需要进行数据匿名技术。

结论：

本指南展示了Google Gemini将其集成到Tableau仪表板中，并通过AI增强了数据分析。尽管此示例使用双子座，但该方法适用于其他LLM。好处包括减少手动解释时间和改进的数据可访问性。但是，在使用LLMS时，始终优先考虑数据安全性和隐私。

（问答部分与原始文章相同。）

以上是如何将Google Gemini集成到Tableau仪表板中？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！