Descripción general de Gemini en BigQuery

En este documento, se describe cómo Gemini en BigQuery, que forma parte del paquete de productos Gemini para Google Cloud, proporciona asistencia potenciada por IA para ayudarte a trabajar con tus datos.

Asistencia de IA con Gemini en BigQuery

Gemini en BigQuery proporciona asistencia de IA para ayudarte a hacer lo siguiente:

  • Explora y comprende tus datos con las estadísticas de datos. Las estadísticas de datos disponibles para el público en general (GA) ofrecen una forma intuitiva y automatizada de descubrir patrones y realizar análisis estadísticos mediante consultas prácticas que se generan a partir de los metadatos de tus tablas. Esta función es particularmente útil para abordar los desafíos del inicio en frío de la exploración de datos temprana. Para obtener más información, consulta Genera estadísticas de datos en BigQuery.
  • Descubre, transforma, consulta y visualiza datos con el lienzo de datos de BigQuery. (GA) Con el lenguaje natural, puedes encontrar, unir y consultar recursos de tablas, visualizar resultados y colaborar sin problemas con otras personas durante todo el proceso. Para obtener más información, consulta Analiza con el lienzo de datos.
  • Obtén análisis de datos asistidos con SQL y Python. Puedes usar Gemini en BigQuery para generar o sugerir código en SQL o Python, y para explicar una consulta en SQL existente. También puedes usar consultas de lenguaje natural para comenzar el análisis de datos. Para aprender a generar, completar y resumir código, consulta la siguiente documentación:
  • Prepara los datos para el análisis. La preparación de datos (versión preliminar) en BigQuery te brinda recomendaciones de transformación generadas por IA y conscientes del contexto para limpiar los datos para el análisis. Para obtener más información, consulta Prepara los datos con Gemini.
  • Optimiza tu infraestructura de datos con la partición, el agrupamiento en clústeres y las recomendaciones de vistas materializadas. Puedes permitir que BigQuery supervise tus cargas de trabajo de SQL en busca de oportunidades para mejorar el rendimiento y reducir los costos. Para obtener más información, consulta la siguiente documentación:
  • Ajusta automáticamente y soluciona problemas de cargas de trabajo de Apache Spark sin servidores. (Versión preliminar) El ajuste automático puede optimizar automáticamente los trabajos de Spark aplicando parámetros de configuración a una carga de trabajo recurrente de Spark según las prácticas recomendadas y un análisis de ejecuciones de cargas de trabajo anteriores. La solución de problemas avanzada con Gemini en BigQuery puede explicar y mostrar errores de trabajos, y ofrecer recomendaciones prácticas para corregir trabajos lentos o fallidos. Para obtener más información, consulta Ajuste automático de cargas de trabajo de Spark y Solución de problemas avanzados.
  • Personaliza tus traducciones de SQL con reglas de traducción. (Versión preliminar) Crea reglas de traducción mejoradas con Gemini para personalizar tus traducciones de SQL cuando uses el traductor de SQL interactivo. Puedes describir los cambios en el resultado de la traducción de SQL con instrucciones en lenguaje natural o especificar patrones de SQL para buscar y reemplazar. Para obtener más información, consulta Crea una regla de traducción.
Los modelos de lenguaje extenso (LLM) de Gemini que usa Gemini en BigQuery se entrenan en conjuntos de datos de código disponible públicamente, material específico de Google Cloud y otra información técnica relevante, además de los conjuntos de datos que se usan para entrenar los modelos de base de Gemini. Los modelos se entrenan para que las respuestas de Gemini en BigQuery sean lo más útiles posible para los usuarios de Gemini en BigQuery.

Descubre cómo y cuándo Gemini para Google Cloud usa tus datos. Como tecnología en etapa inicial, los productos de Gemini para Google Cloud pueden generar resultados que parecen posibles, pero que no son correctos. Te recomendamos validar todos los resultados de Gemini para los productos de Google Cloud antes de usarlos. Para obtener más información, consulta Gemini para Google Cloud y la IA responsable.

Precios

Consulta los precios de Gemini para Google Cloud.

Cuotas y límites

Para conocer las cuotas y los límites que se aplican a Gemini en BigQuery, consulta Cuotas y límites de Gemini para Google Cloud.

Dónde interactuar con Gemini en BigQuery

Después de configurar Gemini en BigQuery, puedes usar Gemini en BigQuery para hacer lo siguiente en BigQuery Studio:

Autoajusta y soluciona problemas de trabajos de Spark

El ajuste automático puede ayudarte a optimizar tus cargas de trabajo de Spark para mejorar el rendimiento y la resiliencia. En lugar de configurar la configuración de forma manual, Gemini en BigQuery puede aplicar prácticas recomendadas para cargas de trabajo recurrentes y, luego, ayudarte a comprender y supervisar el ajuste automático. La solución de problemas avanzada proporciona respuestas en lenguaje natural a la pregunta "¿Qué se autoajustó?". "¿Qué está pasando ahora?" y "¿Qué puedo hacer al respecto?"

Configura Gemini en BigQuery

Para obtener pasos de configuración detallados, consulta Cómo configurar Gemini en BigQuery.

¿Qué sigue?