Choisir une fonction de traitement du langage naturel

Ce document compare les fonctions de traitement du langage naturel disponibles dans BigQuery ML, à savoir ML.GENERATE_TEXT, ML.TRANSLATE et ML.UNDERSTAND_TEXT. Vous pouvez utiliser les informations de ce document pour vous aider à choisir la fonction à utiliser lorsque les fonctions se chevauchent.

De manière générale, la différence entre ces fonctions est la suivante :

  • ML.GENERATE_TEXT est un bon choix pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel (TLN) personnalisées à moindre coût. Cette fonction offre une plus grande compatibilité avec les langages, un débit plus rapide et une fonctionnalité de réglage de modèles. Elle fonctionne également avec les modèles multimodaux.
  • ML.TRANSLATE est un bon choix pour effectuer des tâches de TLN spécifiques à la traduction lorsque vous devez gérer un taux élevé de requêtes par minute.
  • ML.UNDERSTAND_TEXT est un bon choix pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel compatibles avec l'API Cloud Natural Language.

Comparaison des fonctions

Utilisez le tableau suivant pour comparer les fonctions ML.GENERATE_TEXT, ML.TRANSLATE et ML.UNDERSTAND_TEXT :

ML.GENERATE_TEXT ML.TRANSLATE ML.UNDERSTAND_TEXT
Objectif

Effectuez n'importe quelle tâche de traitement du langage naturel en transmettant une requête à un modèle Gemini ou partenaire ou à un modèle ouvert.

Par exemple, pour effectuer une tâche de système de questions-réponses, vous pouvez fournir une requête semblable à celle-ci : CONCAT("What are the key concepts in the following article?: ", article_text).

 Utilisez l'API Cloud Translation pour effectuer les tâches suivantes : Utilisez l'API Cloud Natural Language pour effectuer les tâches suivantes :
Facturation

Des frais BigQuery ML sont facturés pour les données traitées. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de BigQuery ML.

entraîne des frais Vertex AI pour les appels au modèle. Si vous utilisez un modèle Gemini 2.0 ou version ultérieure, l'appel est facturé au tarif de l'API Batch. Pour en savoir plus, consultez Coût de création et de déploiement de modèles d'IA dans Vertex AI.

 Des frais BigQuery ML sont facturés pour les données traitées. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de BigQuery ML.

Engendre des frais pour les appels à l'API Cloud Translation. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de l'API Cloud Translation.

Des frais BigQuery ML sont facturés pour les données traitées. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de BigQuery ML.

entraîne des frais pour les appels à l'API Cloud Natural Language. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de l'API Cloud Natural Language.
Requêtes par minute Non applicable aux modèles Gemini. Entre 25 et 60 pour les modèles partenaires. Pour en savoir plus, consultez Limites de requêtes par minute. 200. Pour en savoir plus, consultez Fonctions du service Cloud AI. 600. Pour en savoir plus, consultez Fonctions du service Cloud AI.
Jetons par minute Valeur comprise entre 8 192 et plus d'un million, selon le modèle utilisé. Aucune limite de jetons. Cependant, ML_TRANSLATE est limité à 30 000 octets. 100 000.
Données d'entrée Prend en charge les données textuelles et non structurées provenant des tables standards et des tables d'objets BigQuery. Compatible avec les données textuelles des tables standards BigQuery. Compatible avec les données textuelles des tables standards BigQuery.
Sortie de la fonction La sortie peut varier pour les appels au modèle, même avec la même requête. Produit le même résultat pour un type de tâche donné et pour chaque appel réussi à l'API. La sortie inclut des informations sur la langue d'entrée. Produit le même résultat pour un type de tâche donné et pour chaque appel réussi à l'API. La sortie inclut des informations sur l'ampleur du sentiment pour les tâches d'analyse des sentiments.
Contexte des données Vous pouvez fournir un contexte de données dans la requête que vous envoyez. Non compatible Non compatible
Réglage supervisé Le réglage supervisé est compatible avec certains modèles. Non compatible Non compatible
Langues disponibles La prise en charge varie en fonction du LLM que vous choisissez. Accepte les langues de l'API Cloud Translation. Accepte les langues de l'API Cloud Natural Language.
Régions où le service est disponible Compatible avec toutes les régions de l'IA générative pour Vertex AI. Compatible avec les emplacements multirégionaux EU et US. Compatible avec les emplacements multirégionaux EU et US.