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Genera texto con un modelo de Gemini y la función ML.GENERATE_TEXT

En este instructivo, se muestra cómo crear un modelo remoto basado en el modelo gemini-2.0-flash y, luego, cómo usar ese modelo con la función ML.GENERATE_TEXT para extraer palabras clave y realizar análisis de opiniones en reseñas de películas de la tabla pública bigquery-public-data.imdb.reviews.

Roles obligatorios

Para ejecutar este instructivo, necesitas los siguientes roles de Identity and Access Management (IAM):

Crear y usar conjuntos de datos, conexiones y modelos de BigQuery: Administrador de BigQuery (roles/bigquery.admin)
Otorga permisos a la cuenta de servicio de la conexión: Administrador de IAM del proyecto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin).

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para realizar las tareas de este documento. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos necesarios:

Permisos necesarios

Crea un conjunto de datos: bigquery.datasets.create
Crea, delega y usa una conexión: bigquery.connections.*
Establece la conexión predeterminada: bigquery.config.*
Configura los permisos de la cuenta de servicio: resourcemanager.projects.getIamPolicy y resourcemanager.projects.setIamPolicy
Crea un modelo y ejecuta la inferencia:
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.models.updateMetadata

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de 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.

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios Google Cloud nuevos sean aptos para obtener una prueba gratuita.

Para obtener más información sobre los precios de BigQuery, consulta Precios de BigQuery en la documentación de BigQuery.

Para obtener más información sobre los precios de Vertex AI, consulta la página Precios de Vertex AI.

Antes de comenzar

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

Crea un conjunto de datos

Crea un conjunto de datos de BigQuery para almacenar tu modelo de AA.

Console

En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

Ir a la página de BigQuery
En el panel Explorador, haz clic en el nombre de tu proyecto.
Haz clic en Ver acciones > Crear conjunto de datos.
En la página Crear conjunto de datos, haz lo siguiente:
- En ID del conjunto de datos, ingresa bqml_tutorial.
- En Tipo de ubicación, selecciona Multirregión y, luego, EE.UU. (varias regiones en Estados Unidos).
- Deja la configuración predeterminada restante como está y haz clic en Crear conjunto de datos.

bq

Para crear un conjunto de datos nuevo, usa el comando bq mk con la marca --location. Para obtener una lista completa de los parámetros posibles, consulta la referencia del comando bq mk --dataset.

Crea un conjunto de datos llamado bqml_tutorial con la ubicación de los datos establecida en US y una descripción de BigQuery ML tutorial dataset:
```
bq --location=US mk -d \
 --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
 bqml_tutorial
```
En lugar de usar la marca --dataset, el comando usa el acceso directo -d. Si omites -d y --dataset, el comando crea un conjunto de datos de manera predeterminada.
Confirma que se haya creado el conjunto de datos:
```
bq ls
```

API

Llama al método datasets.insert con un recurso de conjunto de datos definido.

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

Permite trabajar con BigQuery DataFrames.

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de BigQuery DataFrames en la guía de inicio rápido de BigQuery con BigQuery DataFrames. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de BigQuery DataFrames.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura ADC para un entorno de desarrollo local.

import google.cloud.bigquery

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

Crea el modelo remoto

Crea un modelo remoto que represente un modelo de Vertex AI alojado:

En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

Ir a BigQuery
En el editor de consultas, ejecuta la siguiente declaración:

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

La consulta tarda varios segundos en completarse, después de eso, el modelo gemini_model aparece en el conjunto de datos bqml_tutorial en el panel Explorador. Debido a que la consulta usa una declaración CREATE MODEL para crear un modelo, no hay resultados de consultas.

Realiza la extracción de palabras clave

Realiza la extracción de palabras clave en reseñas de películas de IMDB con el modelo remoto y la función ML.GENERATE_TEXT:

En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

Ir a BigQuery

En el Editor de consultas, ingresa la siguiente declaración para realizar la extracción de palabras clave en cinco reseñas de películas:

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));

El resultado es similar al siguiente, con las columnas no generadas omitidas para mayor claridad:

+----------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| 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... |     |
+----------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+

Los resultados incluyen las siguientes columnas:

generated_text: es el texto generado.
ml_generate_text_status: el estado de la respuesta de la API para la fila correspondiente. Si la operación se realizó correctamente, este valor estará vacío.
prompt: el mensaje que se usa para el análisis de opiniones.
Todas las columnas de la tabla bigquery-public-data.imdb.reviews.

Opcional: En lugar de analizar manualmente el JSON que muestra la función, como lo hiciste en el paso anterior, usa el argumento flatten_json_output para mostrar el texto generado y los atributos de seguridad en columnas separadas.

En el editor de consultas, ejecuta la siguiente declaración:

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));

El resultado es similar al siguiente, con las columnas no generadas omitidas para mayor claridad:

+----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| 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... |     |
+----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+

Los resultados incluyen las siguientes columnas:

ml_generate_text_llm_result: es el texto generado.
ml_generate_text_rai_result: los atributos de seguridad, junto con información sobre si el contenido está bloqueado debido a una de las categorías de bloqueo. Para obtener más información sobre los atributos de seguridad, consulta Configura filtros de seguridad.
ml_generate_text_status: el estado de la respuesta de la API para la fila correspondiente. Si la operación se realizó correctamente, este valor estará vacío.
prompt: el mensaje que se usa para la extracción de palabras clave.
Todas las columnas de la tabla bigquery-public-data.imdb.reviews.

Realiza análisis de opiniones

Realiza análisis de opiniones en reseñas de películas de IMDB con el modelo remoto y la función ML.GENERATE_TEXT:

En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

Ir a BigQuery

En el Editor de consultas, ejecuta la siguiente declaración para realizar un análisis de opiniones en cinco reseñas de películas:

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));

El resultado es similar al siguiente, con las columnas no generadas omitidas para mayor claridad:

+--------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
| 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... |     |
+--------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+

Los resultados incluyen las mismas columnas documentadas para Realizar la extracción de palabras clave.

Limpia

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

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