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Genera testo utilizzando un modello Gemini e la funzione ML.GENERATE_TEXT

Questo tutorial mostra come creare un modello remoto basato sul modello gemini-2.0-flash e come utilizzare questo modello con la funzione ML.GENERATE_TEXT per estrarre parole chiave ed eseguire l'analisi del sentiment sulle recensioni di film dalla tabella pubblica bigquery-public-data.imdb.reviews.

Ruoli obbligatori

Per eseguire questo tutorial, devi disporre dei seguenti ruoli IAM (Identity and Access Management):

Crea e utilizza set di dati, connessioni e modelli BigQuery: Amministratore BigQuery (roles/bigquery.admin).
Concedi le autorizzazioni all'account di servizio della connessione: Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin).

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività descritte in questo documento. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Crea un set di dati: bigquery.datasets.create
Crea, delega e utilizza una connessione: bigquery.connections.*
Imposta la connessione predefinita: bigquery.config.*
Imposta le autorizzazioni dell'account di servizio: resourcemanager.projects.getIamPolicy e resourcemanager.projects.setIamPolicy
Crea un modello ed esegui l'inferenza:
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.models.updateMetadata

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Costi

In questo documento, utilizzi i seguenti componenti fatturabili di 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.

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero avere diritto a una prova gratuita.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di BigQuery, consulta la sezione Prezzi di BigQuery nella documentazione di BigQuery.

Per saperne di più sui prezzi di Vertex AI, consulta la pagina Prezzi di Vertex AI.

Prima di iniziare

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 set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML.

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai alla pagina BigQuery
Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.
Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.
Nella pagina Crea set di dati:
- In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.
- Per Tipo di località, seleziona Più regioni e poi Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).
- Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

bq

Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk con il flag --location. Per un elenco completo dei possibili parametri, consulta la documentazione di riferimento del comando bq mk --dataset.

Crea un set di dati denominato bqml_tutorial con la località dei dati impostata su US e una descrizione di BigQuery ML tutorial dataset:
```
bq --location=US mk -d \
 --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
 bqml_tutorial
```
Anziché utilizzare il flag --dataset, il comando utilizza la scorciatoia -d. Se ometti -d e --dataset, il comando crea un set di dati per impostazione predefinita.
Verifica che il set di dati sia stato creato:
```
bq ls
```

API

Chiama il metodo datasets.insert con una risorsa dataset definita.

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

BigQuery DataFrames

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames nella guida rapida di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, vedi Configurare ADC per un ambiente di sviluppo locale.

import google.cloud.bigquery

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

Crea il modello remoto

Crea un modello remoto che rappresenti un modello Vertex AI ospitato:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

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

Il completamento della query richiede diversi secondi, dopodiché il modello gemini_model viene visualizzato nel set di dati bqml_tutorial nel riquadro Explorer. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non ci sono risultati della query.

Eseguire l'estrazione delle parole chiave

Esegui l'estrazione delle parole chiave dalle recensioni dei film di IMDB utilizzando il modello remoto e la funzione ML.GENERATE_TEXT:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione per eseguire l'estrazione delle parole chiave su cinque recensioni di film:

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));

L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

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

I risultati includono le seguenti colonne:

generated_text: il testo generato.
ml_generate_text_status: lo stato della risposta dell'API per la riga corrispondente. Se l'operazione è andata a buon fine, questo valore è vuoto.
prompt: il prompt utilizzato per l'analisi del sentiment.
Tutte le colonne della tabella bigquery-public-data.imdb.reviews.

(Facoltativo) Anziché analizzare manualmente il JSON restituito dalla funzione, come hai fatto nel passaggio precedente, utilizza l'argomento flatten_json_output per restituire il testo generato e gli attributi di sicurezza in colonne separate.

Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

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));

L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

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

I risultati includono le seguenti colonne:

ml_generate_text_llm_result: il testo generato.
ml_generate_text_rai_result: gli attributi di sicurezza, insieme alle informazioni che indicano se i contenuti sono bloccati a causa di una delle categorie di blocco. Per ulteriori informazioni sugli attributi di sicurezza, vedi Configurare i filtri di sicurezza.
ml_generate_text_status: lo stato della risposta dell'API per la riga corrispondente. Se l'operazione è andata a buon fine, questo valore è vuoto.
prompt: il prompt utilizzato per l'estrazione delle parole chiave.
Tutte le colonne della tabella bigquery-public-data.imdb.reviews.

Eseguire l'analisi del sentiment

Esegui l'analisi del sentiment sulle recensioni dei film IMDB utilizzando il modello remoto e la funzione ML.GENERATE_TEXT:

Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione per eseguire l'analisi del sentiment su cinque recensioni di film:

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));

L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

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

I risultati includono le stesse colonne documentate per Esegui l'estrazione delle parole chiave.

Esegui la pulizia

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini, elimini anche tutto il lavoro che hai svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

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