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Text über ein Gemini-Modell und die Funktion ML.GENERATE_TEXT generieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein Remote-Modell erstellen, das auf dem gemini-2.0-flash-Modell basiert. Außerdem wird beschrieben, wie Sie dieses Modell mit der ML.GENERATE_TEXT-Funktion verwenden, um Keywords aus Filmrezensionen aus der öffentlichen Tabelle bigquery-public-data.imdb.reviews zu extrahieren und eine Sentimentanalyse für diese Rezensionen durchzuführen.

Erforderliche Rollen

Zum Ausführen dieser Anleitung benötigen Sie die folgenden IAM-Rollen (Identity and Access Management):

BigQuery-Datasets, ‑Verbindungen und ‑Modelle erstellen und verwenden: BigQuery-Administrator (roles/bigquery.admin).
Gewähren Sie dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen: „Projekt-IAM-Administrator“ (roles/resourcemanager.projectIamAdmin).

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Ausführen der Aufgaben in diesem Dokument erforderlich sind. Erweitern Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die erforderlichen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Dataset erstellen: bigquery.datasets.create
Verbindung erstellen, delegieren und verwenden: bigquery.connections.*
Standardverbindung festlegen: bigquery.config.*
Dienstkontoberechtigungen festlegen: resourcemanager.projects.getIamPolicy und resourcemanager.projects.setIamPolicy
Modell erstellen und Inferenz ausführen:
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.models.updateMetadata

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI service that's represented by the remote model.

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neue Google Cloud Nutzer haben möglicherweise Anspruch auf eine kostenlose Testversion.

Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie unter BigQuery: Preise in der BigQuery-Dokumentation.

Weitere Informationen zu den Preisen für Vertex AI finden Sie auf der Seite Vertex AI: Preise.

Hinweise

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.
Enable the APIs

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset zum Speichern Ihres ML-Modells.

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

Zur Seite "BigQuery"
Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.
Klicken Sie auf Aktionen ansehen > Dataset erstellen.
Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:
- Geben Sie unter Dataset-ID bqml_tutorial ein.
- Wählen Sie als Standorttyp die Option Mehrere Regionen und dann USA (mehrere Regionen in den USA) aus.
- Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

bq

Wenn Sie ein neues Dataset erstellen möchten, verwenden Sie den Befehl bq mk mit dem Flag --location. Eine vollständige Liste der möglichen Parameter finden Sie in der bq mk --dataset-Befehlsreferenz.

Erstellen Sie ein Dataset mit dem Namen bqml_tutorial, wobei der Datenspeicherort auf US und die Beschreibung auf BigQuery ML tutorial dataset festgelegt ist:
```
bq --location=US mk -d \
 --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
 bqml_tutorial
```
Anstelle des Flags --dataset verwendet der Befehl die verkürzte Form -d. Wenn Sie -d und --dataset auslassen, wird standardmäßig ein Dataset erstellt.
Prüfen Sie, ob das Dataset erstellt wurde:
```
bq ls
```

API

Rufen Sie die Methode datasets.insert mit einer definierten Dataset-Ressource auf.

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

BigQuery DataFrames

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von BigQuery DataFrames in der BigQuery-Kurzanleitung: BigQuery DataFrames verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu BigQuery DataFrames.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import google.cloud.bigquery

bqclient = google.cloud.bigquery.Client()
bqclient.create_dataset("bqml_tutorial", exists_ok=True)

Remote-Modell erstellen

Erstellen Sie ein Remote-Modell, das ein gehostetes Vertex AI-Modell darstellt:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

BigQuery aufrufen
Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`
  REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT
  OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-2.0-flash');

Die Abfrage dauert mehrere Sekunden. Anschließend wird das Modell gemini_model im bqml_tutorial-Dataset des Bereichs Explorer angezeigt. Da die Abfrage eine CREATE MODEL-Anweisung zum Erstellen eines Modells verwendet, gibt es keine Abfrageergebnisse.

Keyword-Extraktion ausführen

Führen Sie mithilfe des Remote-Modells und der ML.GENERATE_TEXT-Funktion die Keyword-Extraktion für IMDB-Filmrezensionen durch:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

BigQuery aufrufen

Geben Sie im Abfrageeditor folgende Anweisung ein, um eine Schlüsselwortextraktion für fünf Filmrezensionen durchzuführen:

SELECT
  ml_generate_text_result['candidates'][0]['content'] AS generated_text,
  * EXCEPT (ml_generate_text_result)
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`,
    (
      SELECT
        CONCAT('Extract the key words from the text below: ', review) AS prompt,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 5
    ),
    STRUCT(
      0.2 AS temperature,
      100 AS max_output_tokens));

Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Nicht generierte Spalten wurden zur besseren Übersichtlichkeit weggelassen:

+----------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| generated_text                         | ml_generate_text_status | prompt                     | ... |
+----------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| {"parts":[{"text":"## Key words:\n\n*  |                         | Extract the key words from |     |
| **Negative sentiment:** \"terribly     |                         | the text below: I had to   |     |
| bad acting\", \"dumb story\", \"not    |                         | see this on the British    |     |
| even a kid would enjoy this\",         |                         | Airways plane. It was      |     |
| \"something to switch off\"\n*         |                         | terribly bad acting and    |     |
| **Context:** \"British Airways plane\" |                         | a dumb story. Not even     |     |
| \n* **Genre:** \"movie\" (implied)...  |                         | a kid would enjoy this...  |     |
+----------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| {"parts":[{"text":"## Key words:\n\n*  |                         | Extract the key words from |     |
| **Movie:** The Real Howard Spitz\n*    |                         | the text below: This is    |     |
| **Genre:** Family movie\n*             |                         | a family movie that was    |     |
| **Broadcast:** ITV station, 1.00 am\n* |                         | broadcast on my local      |     |
| **Director:** Vadim Jean\n*            |                         | ITV station at 1.00 am a   |     |
| **Main character:** Howard Spitz,      |                         | couple of nights ago.      |     |
| a children's author who hates...       |                         | This might be a strange... |     |
+----------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+

Die Ergebnisse enthalten die folgenden Spalten:

generated_text: generierter Text.
ml_generate_text_status: API-Antwortstatus für die entsprechende Zeile. Wenn der Vorgang erfolgreich war, ist dieser Wert leer.
prompt: Eingabeaufforderung für die Sentimentanalyse.
Alle Spalten aus der bigquery-public-data.imdb.reviews-Tabelle.

Optional: Anstatt das von der Funktion zurückgegebene JSON-Dokument manuell zu parsen, wie im vorherigen Schritt, verwenden Sie das flatten_json_output-Argument, um den generierten Text und die Sicherheitsattribute in separaten Spalten zurückzugeben.

Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

SELECT
  *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`,
    (
      SELECT
        CONCAT('Extract the key words from the text below: ', review) AS prompt,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 5
    ),
    STRUCT(
      0.2 AS temperature,
      100 AS max_output_tokens,
      TRUE AS flatten_json_output));

Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Nicht generierte Spalten wurden zur besseren Übersichtlichkeit weggelassen:

+----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| ml_generate_text_llm_result            | ml_generate_text_rai_result                  | ml_generate_text_status | prompt                     | ... |
+----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| ## Keywords:                           |                                              |                         | Extract the key words from |     |
|                                        |                                              |                         | the text below: I had to   |     |
| * **Negative sentiment:**              |                                              |                         | see this on the British    |     |
| "terribly bad acting", "dumb           |                                              |                         | Airways plane. It was      |     |
| story", "not even a kid would          |                                              |                         | terribly bad acting and    |     |
| enjoy this", "switch off"              |                                              |                         | a dumb story. Not even     |     |
| * **Context:** "British                |                                              |                         | a kid would enjoy this...  |     |
+----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| ## Key words:                          |                                              |                         | Extract the key words from |     |
|                                        |                                              |                         | the text below: This is    |     |
| * **Movie:** The Real Howard Spitz     |                                              |                         | a family movie that was    |     |
| * **Genre:** Family movie              |                                              |                         | broadcast on my local      |     |
| * **Broadcast:** ITV, 1.00             |                                              |                         | ITV station at 1.00 am a   |     |
| am                                     |                                              |                         | couple of nights ago.      |     |
| - ...                                  |                                              |                         | This might be a strange... |     |
+----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+

Die Ergebnisse enthalten die folgenden Spalten:

ml_generate_text_llm_result: generierter Text.
ml_generate_text_rai_result: Sicherheitsattribute sowie Informationen dazu, ob der Inhalt aufgrund einer der blockierenden Kategorien blockiert wird. Weitere Informationen zu den Sicherheitsattributen finden Sie unter Sicherheitsfilter konfigurieren.
ml_generate_text_status: API-Antwortstatus für die entsprechende Zeile. Wenn der Vorgang erfolgreich war, ist dieser Wert leer.
prompt: Eingabeaufforderung für die Keyword-Extraktion.
Alle Spalten aus der bigquery-public-data.imdb.reviews-Tabelle.

Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse durchführen

Mit dem Remote-Modell und der ML.GENERATE_TEXT-Funktion können Sie eine Sentimentanalyse für IMDB-Filmrezensionen durchführen:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

BigQuery aufrufen

Führen Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung aus, um eine Stimmungsanalyse für fünf Filmrezensionen durchzuführen:

SELECT
  ml_generate_text_result['candidates'][0]['content'] AS generated_text,
  * EXCEPT (ml_generate_text_result)
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`,
    (
      SELECT
        CONCAT(
          'perform sentiment analysis on the following text, return one the following categories: positive, negative: ',
          review) AS prompt,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 5
    ),
    STRUCT(
      0.2 AS temperature,
      100 AS max_output_tokens));

Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Nicht generierte Spalten wurden zur besseren Übersichtlichkeit weggelassen:

+--------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| generated_text                             | ml_generate_text_status | prompt                     | ... |
+--------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| {"parts":[{"text":"## Sentiment Analysis:  |                         | perform sentiment analysis |     |
| Negative \n\nThis text expresses a         |                         | on the following text,     |     |
| strongly negative sentiment towards the    |                         | return one the following   |     |
| movie. Here's why:\n\n* **Negative         |                         | negative: I  had to see    |     |
| like \"terribly,\" \"dumb,\" and           |                         | this on the British        |     |
| \"not even\" to describe the acting...     |                         | Airways plane. It was...   |     |
+--------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| {"parts":[{"text":"## Sentiment Analysis:  |                         | perform sentiment analysis |     |
| Negative \n\nThis review expresses a       |                         | on the following text,     |     |
| predominantly negative sentiment towards   |                         | return one the following   |     |
| the movie \"The Real Howard Spitz.\"       |                         | categories: positive,      |     |
| Here's why:\n\n* **Criticism of the film's |                         | negative: This is a family |     |
| premise:** The reviewer finds it strange   |                         | movie that was broadcast   |     |
| that a film about a children's author...   |                         | on my local ITV station... |     |
+--------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+

Die Ergebnisse enthalten die Spalten, die auch unter Keyword-Extraktion ausführen dokumentiert sind.

Bereinigen

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.