Questo documento descrive in che modo Gemini in BigQuery, che fa parte della suite di prodotti Gemini per Google Cloud, fornisce assistenza basata sull'IA per aiutarti a utilizzare i tuoi dati.
Assistenza AI con Gemini in BigQuery
Gemini in BigQuery fornisce assistenza basata sull'IA per aiutarti a:
- Esplora e comprendi i tuoi dati con gli approfondimenti sui dati. Gli insight sui dati generalmente disponibili (GA) offrono un modo automatico e intuitivo per individuare pattern ed eseguire analisi statistiche utilizzando query dettagliate generate dai metadati delle tabelle. Questa funzionalità è particolarmente utile per risolvere i problemi di cold start dell'esplorazione dei dati iniziali. Per ulteriori informazioni, consulta Genera insight sui dati in BigQuery.
- Scopri, trasforma, sottoponi a query e visualizza i dati con il canvas di dati di BigQuery. (GA) Utilizzando il linguaggio naturale, puoi trovare, unire e sottoporre a query gli asset tabella, visualizzare i risultati e collaborare senza problemi con altri utenti durante l'intero processo. Per ulteriori informazioni, consulta Eseguire analisi con il data canvas.
- Esegui l'analisi dei dati assistita in SQL e Python. Puoi utilizzare
Gemini in BigQuery per generare o suggerire codice in
SQL o Python e per spiegare una query SQL esistente. Puoi anche utilizzare
le query in linguaggio naturale per iniziare l'analisi dei dati. Per scoprire come generare, completare e riepilogare il codice, consulta la seguente documentazione:
- Utilizzare lo strumento di generazione SQL (GA)
- Prompt per generare query SQL (versione GA)
- Genera query SQL con Gemini Cloud Assist (anteprima)
- Completa una query SQL (anteprima)
- Spiega una query SQL (GA)
- Genera codice Python con lo strumento di generazione del codice (GA)
- Genera codice Python con Gemini Cloud Assist (anteprima)
- Completamento automatico del codice Python (versione GA)
- Prepara i dati per l'analisi. (Anteprima) La preparazione dei dati in BigQuery fornisce consigli di trasformazione basati sull'AI e consapevoli del contesto per pulire i dati per l'analisi. Per saperne di più, consulta Preparare i dati con Gemini.
- Ottimizza la tua infrastruttura di dati con consigli per partizionamento, clustering e viste materializzate. Puoi consentire a BigQuery di monitorare i tuoi carichi di lavoro SQL per individuare opportunità di miglioramento delle prestazioni e riduzione dei costi. Per ulteriori informazioni, consulta la seguente documentazione:
- Gestire i suggerimenti per partizioni e cluster (versione GA)
- Gestire i suggerimenti sulle viste materializzate (anteprima)
- Risolvi i problemi relativi ai carichi di lavoro Apache Spark serverless. (Anteprima) La risoluzione dei problemi avanzata con Gemini in BigQuery può spiegare e mostrare gli errori dei job, nonché offrire suggerimenti utili per correggere i job lenti o non riusciti. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Risoluzione dei problemi avanzata.
- Personalizza le traduzioni SQL con le regole di traduzione. (Anteprima) Crea regole di traduzione avanzate di Gemini per personalizzare le traduzioni SQL quando utilizzi il traduttore SQL interattivo. Puoi descrivere le modifiche all'output della traduzione SQL utilizzando prompt in linguaggio naturale o specificare pattern SQL da trovare e sostituire. Per ulteriori informazioni, consulta Creare una regola di traduzione.
Scopri come e quando Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati. Poiché si tratta di una tecnologia in fase iniziale, i Google Cloud prodotti Gemini possono generare output apparentemente plausibili, ma di fatto errati. Ti consigliamo di verificare tutti gli output di Gemini per i Google Cloud prodotti prima di utilizzarli. Per ulteriori informazioni, consulta Gemini per Google Cloud e l'AI responsabile.
Prezzi
Consulta la pagina dei prezzi di Gemini per Google Cloud .
Quote e limiti
Per le quote e i limiti che si applicano a Gemini in BigQuery, consulta Quote e limiti di Google Cloud Gemini.
Dove interagire con Gemini in BigQuery
Dopo aver configurato Gemini in BigQuery, puoi utilizzare Gemini in BigQuery per eseguire le seguenti operazioni in BigQuery Studio:
- Per generare approfondimenti sui dati, vai alla scheda Approfondimenti per una voce della tabella, dove puoi identificare pattern, valutare la qualità ed eseguire analisi statistiche sui dati BigQuery.
- Per utilizzare il data canvas, crea un data canvas o utilizzane uno da una tabella o una query per esplorare gli asset dati con il linguaggio naturale e condividi i tuoi canvas.
- Per utilizzare il linguaggio naturale per generare codice SQL o Python o per ricevere suggerimenti con il completamento automatico durante la digitazione, utilizza lo strumento di generazione SQL per le query SQL o per il codice Python. Gemini in BigQuery può anche spiegare il codice SQL in linguaggio naturale.
- Per preparare i dati per l'analisi, seleziona Preparazione dei dati nell'elenco Crea nuovo. Per ulteriori informazioni, consulta Aprire l'editor di preparazione dei dati in BigQuery.
- Per visualizzare i consigli per partizioni, clustering e visualizzazioni con dati materiali, fai clic su Consigli nella barra degli strumenti della console Google Cloud.
Risolvere i problemi dei job Spark
La risoluzione dei problemi avanzata fornisce risposte in linguaggio naturale alle domande "Che cosa sta succedendo ora?" e "Che cosa posso fare a riguardo?"
Configurare Gemini in BigQuery
Per la procedura di configurazione dettagliata, consulta Configurare Gemini in BigQuery.
Come Gemini in BigQuery utilizza i tuoi dati
Per fornire risultati accurati, Gemini in BigQuery richiede l'accesso sia ai dati dei clienti sia ai metadati in BigQuery per le funzionalità avanzate. L'abilitazione di Gemini in BigQuery concede a Gemini l'autorizzazione per accedere a questi dati, che includono le tabelle e la cronologia delle query. Gemini in BigQuery non utilizza i tuoi dati per addestrare o perfezionare i suoi modelli. Per ulteriori informazioni su come Gemini utilizza i tuoi dati, vedi In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.
Le funzionalità avanzate di Gemini in BigQuery sono le seguenti:
- Strumento di generazione SQL
- Prompt per generare query SQL
- Completa una query SQL
- Spiega una query SQL
- Genera codice Python
- Completamento del codice Python
- Data canvas
- Preparazione dei dati
- Gli insight sui dati
Passaggi successivi
- Scopri come configurare Gemini in BigQuery.
- Scopri come scrivere query con l'assistenza di Gemini.
- Scopri di più sulla conformità aGoogle Cloud .