Panoramica di Gemini in BigQuery

Questo documento descrive in che modo Gemini in BigQuery, che fa parte della suite di prodotti Gemini per Google Cloud, fornisce assistenza basata sull'AI per aiutarti a lavorare con i tuoi dati. Oltre a assistenza di Gemini, BigQuery ML ti consente inoltre di accedere Modelli Vertex AI e Cloud AI API per svolgere attività di AI come la generazione di testi una traduzione automatica.

Assistenza AI con Gemini in BigQuery

Gemini in BigQuery fornisce l'assistenza dell'AI per aiutarti esegui queste operazioni:

  • Esplora e comprendi i tuoi dati con insight sui dati. Dati disponibili pubblicamente (GA) Insights offre un modo automatizzato e intuitivo per scoprire schemi ed eseguire l'analisi statistica utilizzando query approfondite che vengono generati dai metadati delle tabelle. Questa funzione è particolarmente utili per affrontare le sfide poste dall'avvio a freddo dell'esplorazione iniziale dei dati. Per ulteriori informazioni, vedi Genera insight sui dati in BigQuery.
  • Scopri, trasforma, esegui query e visualizza i dati con i dati di BigQuery canvas. Utilizzando il linguaggio naturale, trovare, unire ed eseguire query sugli asset delle tabelle, visualizzare i risultati e e collaborare con gli altri durante l'intero processo. Per ulteriori informazioni, consulta Analizzare con il canvas di dati.
  • Ottieni l'analisi assistita dei dati SQL e Python. Puoi utilizzare la modalità Gemini in BigQuery per generare o suggerire codice SQL o Python e spiegare una query SQL esistente. Puoi anche utilizzare delle query in linguaggio naturale per iniziare l'analisi dei dati. Per scoprire come generare, completare e riassumere il codice, consulta la seguente documentazione:
  • Ottimizza l'infrastruttura dei dati con il partizionamento, il clustering e vista materializzata viste materializzate. Puoi lasciare che BigQuery di monitorare i carichi di lavoro SQL per trovare opportunità di miglioramento delle prestazioni e ridurre i costi. Per saperne di più, consulta la seguente documentazione:
  • Ottimizzazione automatica dei carichi di lavoro Apache Spark serverless e risoluzione dei problemi. (Anteprima) L'ottimizzazione automatica può ottimizzare automaticamente i job Spark applicando la configurazione a un carico di lavoro Spark ricorrente in base alle best practice e delle esecuzioni precedenti dei carichi di lavoro. Risoluzione dei problemi avanzata con Gemini in BigQuery può spiegare e mostrare job e può offrire consigli pratici per correggere gli errori lenti o non riusciti di lavoro. Per ulteriori informazioni, consulta l'articolo sull'ottimizzazione automatica di Spark. carichi di lavoro standard e Advanced risoluzione dei problemi.
  • Personalizza le traduzioni SQL con le regole di traduzione. (Anteprima) Crea regole di traduzione avanzate da Gemini per personalizzare Traduzioni SQL quando si utilizza traduttore SQL interattivo. Puoi descrivere le modifiche all'output di traduzione SQL utilizzando di prompt di linguaggio SQL o di specificare pattern SQL da trovare e sostituire. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi Crea una regola di traduzione.
di Gemini Advanced. Gemini in BigQuery utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che sono sviluppati da Google. Gli LLM vengono perfezionati con miliardi di linee di codice sorgente, dati sulla sicurezza e contenuti specifici di Google Cloud come documentazione e codice campione.

Scopri come e quando Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati. Essendo una tecnologia in fase iniziale, i prodotti Gemini per Google Cloud possono generare un output che sembra plausibile, ma che è di fatto errato. Ti consigliamo di convalidare tutti gli output di Gemini per i prodotti Google Cloud prima di utilizzarli. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi Gemini per Google Cloud e IA responsabile.

Prezzi

Al momento, le funzionalità in disponibilità generale sono disponibili per tutti i clienti senza costi aggiuntivi. Entro la fine del 2024, Google comunicherà come accedere Gemini in BigQuery sarà limitato alle seguenti opzioni:

  • Versione di BigQuery Enterprise Plus: BigQuery La versione Enterprise Plus fornisce accesso a tutte le funzionalità in disponibilità generale (GA) di Gemini in BigQuery. Gli annunci futuri potrebbero includi opzioni per i clienti che utilizzano altri modelli BigQuery o computing on demand per utilizzare Gemini in BigQuery le funzionalità di machine learning.

  • Pacchetto al mese per utente: questo pacchetto conterrà funzionalità che consentono di creare esperienze basate sui dati come SQL Code Assist, Python Code Assist, canvas, insight sui dati e preparazione dei dati. Questo pacchetto non includerà consigli e funzionalità per la risoluzione dei problemi.

Per maggiori informazioni, vedi Gemini per Google Cloud prezzi.

Quote e limiti

Per le quote e i limiti che si applicano a Gemini in BigQuery, consulta Quote e limiti di Gemini per Google Cloud.

Dove interagire con Gemini in BigQuery

Dopo aver configurato Gemini in BigQuery, puoi usare Gemini in BigQuery per: In BigQuery Studio:

  • Per utilizzare gli insight sui dati, vai alla scheda Approfondimenti per una voce della tabella, in cui è possibile identificare pattern, valutare la qualità ed eseguire analisi l'analisi dei dati in tutti i tuoi dati BigQuery.
  • Per utilizzare il canvas di dati, Creare un canvas di dati o utilizzare canvas di dati da una tabella o una query per esplorare gli asset di dati con linguaggio naturale condividere le tue stampe.
  • Per utilizzare il linguaggio naturale per generare codice SQL o Python o ricevere suggerimenti con completamento automatico durante la digitazione usa lo strumento di generazione SQL per le tue query SQL o codice Python. Gemini in BigQuery può anche spiegare il codice SQL in linguaggio naturale.
  • Per visualizzare consigli per partizionamento, clustering, e viste materializzate, fai clic su Consigli nella barra degli strumenti della console Google Cloud.

Ottimizza automaticamente e risolvi i problemi dei job Spark

L'ottimizzazione automatica può aiutarti a ottimizzare le prestazioni e i carichi di lavoro Spark resilienza. Anziché configurare manualmente le impostazioni, Gemini BigQuery può applicare best practice per carichi di lavoro ricorrenti e ti aiuterà a comprendere e monitorare l'ottimizzazione automatica. Risoluzione dei problemi avanzata fornisce risposte in linguaggio naturale alla domanda "Che cosa è stato ottimizzato automaticamente?", "Che cosa sta succedendo adesso?" e "Che cosa posso fare?"

Configura Gemini in BigQuery

Per la procedura di configurazione dettagliata, vedi Configura Gemini in BigQuery.

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