Sviluppare con l'interfaccia a riga di comando di Gemini
Questa pagina spiega come interagire con i dati BigQuery nel terminale utilizzando prompt in linguaggio naturale con la CLI Gemini. L'utilizzo delle estensioni BigQuery dedicate con la CLI Gemini consente l'analisi dei dati e gli approfondimenti basati sull'AI direttamente nella riga di comando. Puoi analizzare i dati delle tabelle BigQuery o delle tabelle nei set di dati pubblici BigQuery.
Queste estensioni proprietarie forniscono alcuni strumenti comuni per l'analisi dei dati e gli approfondimenti. Per creare i tuoi strumenti, consulta Utilizzare BigQuery con MCP, Gemini CLI e altri agenti.
Informazioni sull'interfaccia a riga di comando di Gemini e sulle estensioni
L'interfaccia a riga di comando di Gemini è un agente AI conversazionale open source di Google che accelera i workflow di sviluppo e aiuta con la programmazione, il debug, l'esplorazione dei dati e la creazione di contenuti. Offre un'esperienza basata su agenti per interagire con i servizi Data Cloud, come BigQuery, e altri database e database open source popolari. Google Cloud
Per saperne di più su Gemini CLI, consulta la documentazione di Gemini CLI.
Come funzionano le estensioni
Le estensioni ampliano le funzionalità della CLI Gemini, consentendole di connettersi e controllare servizi specifici e altri strumenti. Google Cloud Le estensioni forniscono a Gemini contesto e comprensione dell'API, consentendo l'interazione conversazionale. Puoi caricare le estensioni da URL GitHub, directory locali o registri. Queste estensioni offrono strumenti, comandi e prompt. Questi sono separati dalle estensioni IDE, come Gemini Code Assist, che si integrano utilizzando MCP Toolbox.
Informazioni sulle estensioni BigQuery
BigQuery offre le seguenti estensioni per lavorare con i dati BigQuery tramite la CLI Gemini:
- Estensione BigQuery Data Analytics
- Utilizza questa estensione per scoprire i dati, saperne di più su tabelle e set di dati BigQuery e porre domande in linguaggio naturale sui tuoi set di dati. Puoi anche generare previsioni o eseguire un'analisi del contributo utilizzando gli strumenti avanzati integrati. Gli strumenti di questa estensione aiutano la CLI Gemini a scrivere query SQL in base alle tue domande in linguaggio naturale e poi a eseguire le query per fornire risposte alle tue domande.
- Estensione BigQuery Conversational Analytics
- Utilizza questa estensione per ottenere approfondimenti avanzati dai tuoi dati BigQuery utilizzando un agente di analisi lato server pre-ospitato. Gli strumenti di questa estensione aiutano l'interfaccia a riga di comando Gemini a inviare la tua domanda in linguaggio naturale a un agente integrato e ospitato e a rispondere con insight più approfonditi dai tuoi dati.
Strumenti di analisi dei dati BigQuery
L'estensione BigQuery Data Analytics fornisce i seguenti strumenti:
Categoria | Strumento | Esempio di prompt in linguaggio naturale |
---|---|---|
Informazioni su set di dati e tabella | get_dataset_info |
Recupera informazioni sul set di dati my_dataset |
get_table_info |
Ottieni informazioni sulla tabella my_dataset.my_table | |
list_dataset_ids |
Elenca tutti i set di dati nel progetto my_project | |
list_table_ids |
Elenca tutte le tabelle nel set di dati my_dataset | |
Cerca | search_catalog |
Trovare tabelle relative ai download di PyPi |
Esecuzione SQL | execute_sql |
Utilizzando bigquery-public-data.pypi.file_downloads, mostrami i 10 pacchetti PyPi più scaricati questo mese |
Previsione delle serie temporali | bigquery_forecast |
Prevedi le vendite per 10 periodi dalla tabella my_table |
Analisi del contributo | analyze_contribution |
Analizza il contributo del paese alle entrate nella tabella my_table |
Strumenti di analisi conversazionale
L'estensione Conversational Analytics fornisce i seguenti strumenti:
Categoria | Strumento | Esempio di prompt in linguaggio naturale |
---|---|---|
Cerca | search_catalog |
Trovare tabelle relative ai download di PyPi |
Analisi conversazionale | ask_data_insights |
Utilizzando ask_data_insights e le tabelle in bigquery-public-data.google_analytics_sample , indicami i canali su cui devo concentrarmi e perché |
Prima di iniziare
Prima di iniziare, devi disporre di quanto segue:
- Accesso ad almeno un progetto Google Cloud .
Per l'estensione Data Analytics, abilita le seguenti API:
- BigQuery
- Per utilizzare lo strumento
search_catalog
: Dataplex Universal Catalog
Per l'estensione Conversational Analytics, abilita le seguenti API:
- BigQuery
- Dataplex Universal Catalog
- Per utilizzare lo strumento
ask_data_insights
: API Gemini for Google Cloud, Gemini e API Data Analytics con Gemini.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare le estensioni BigQuery con la CLI Gemini, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM per le risorse Resource Manager (progetti, cartelle e organizzazioni) o per le risorse di livello inferiore come i set di dati:
-
Esegui query BigQuery in un progetto Google Cloud :
Utente BigQuery (
roles/bigquery.user
) -
Utilizza gli strumenti di metadati di base per ottenere i metadati di tabelle e set di dati BigQuery:
Visualizzatore metadati BigQuery (
roles/bigquery.metadataViewer
) -
Utilizza l'estensione Conversational Analytics:
Utente Gemini per Google Cloud (
roles/cloudaicompanion.user
)
Per ulteriori informazioni sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Installare le estensioni BigQuery
Installa le estensioni BigQuery e poi utilizzale per esplorare e analizzare i dati.
Imposta le variabili di ambiente per connetterti al tuo progetto BigQuery:
export BIGQUERY_PROJECT="PROJECT_ID"
Sostituisci
PROJECT_ID
con l'ID progetto Google Cloud.Puoi anche impostare queste variabili di ambiente facoltative:
BIGQUERY_LOCATION
: la posizione del set di dati, ad esempioexport BIGQUERY_LOCATION="us"
BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH
: indica se utilizzare OAuth lato client, ad esempioexport BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH=true
Installa l'estensione BigQuery Data Analytics o Conversational Analytics utilizzando il comando
gemini extension install
:(Facoltativo) Installa l'estensione BigQuery Data Analytics:
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-data-analytics
(Facoltativo) Installa l'estensione BigQuery Conversational Analytics:
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-conversational-analytics
Avvia l'interfaccia a riga di comando di Gemini in modalità interattiva per esplorare e analizzare i tuoi dati:
gemini
La CLI carica automaticamente l'estensione BigQuery e i relativi strumenti, che puoi utilizzare per interagire con i tuoi dati.
Esempi di prompt per esplorare e analizzare i dati
Inserisci i prompt nell'interfaccia a riga di comando di Gemini. Per iniziare, puoi utilizzare i seguenti esempi.
Esplorare e analizzare le tabelle
I seguenti prompt di esempio ti consentono di esplorare e analizzare le tabelle.
Prompt di esempio per trovare tabelle relative ai download di PyPi:
Find tables related to PyPi downloads
Risposta di esempio
La CLI Gemini restituisce un elenco di tabelle correlate:
✦ I found the following tables related to PyPi downloads: * file_downloads: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/file_downloads * distribution_metadata: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/distribution_metadata
Prompt di esempio per mostrare i primi dieci pacchetti PyPI scaricati questo mese:
Using bigquery-public-data.pypi.file_downloads show me top 10 downloaded pypi packages this month
Risposta di esempio
Gemini CLI restituisce i primi 10 pacchetti:
✦ Here are the top 10 most downloaded PyPI packages this month: 1. boto3: 685,007,866 downloads 2. botocore: 531,034,851 downloads 3. urllib3: 512,611,825 downloads 4. requests: 464,595,806 downloads 5. typing-extensions: 459,505,780 downloads 6. certifi: 451,929,759 downloads 7. charset-normalizer: 428,716,731 downloads 8. idna: 409,262,986 downloads 9. grpcio-status: 402,535,938 downloads 10. aiobotocore: 399,650,559 downloads
Ottenere approfondimenti più dettagliati utilizzando lo strumento ask_data_insights
Lo strumento ask_data_insights
attiva un agente sull'API BigQuery
Conversational Analytics per rispondere alle tue domande. L'agente lato server
raccoglie ulteriore contesto sui tuoi dati e offre più approfondimenti.
Prompt di esempio per ottenere approfondimenti sui canali su cui concentrarsi:
Using ask_data_insights and using the tables under bigquery-public-data.google_analytics_sample, tell me the channels I should focus on and why
Risposta di esempio
Gemini CLI restituisce suggerimenti in base all'analisi:
Based on the analysis of the Google Analytics sample data, here are the channels you should focus on and why: ┌─────────────────┬──────────────┬─────────────────┬────────────────────┬───────────────┐ │ Channel │ Total Visits │ Total Pageviews │ Total Transactions │ Total Revenue │ ├─────────────────┼──────────────┼─────────────────┼────────────────────┼───────────────┤ │ Referral │ 104,838 │ 707,597 │ 5,543 │ $651,429.91 │ │ Direct │ 143,026 │ 584,840 │ 2,219 │ $434,840.55 │ │ Organic Search │ 381,561 │ 1,569,218 │ 3,581 │ $326,380.51 │ │ Display │ 6,262 │ 34,202 │ 152 │ $78,337.46 │ │ Paid Search │ 25,326 │ 136,060 │ 479 │ $43,558.90 │ │ Social │ 226,117 │ 398,690 │ 131 │ $4,916.54 │ │ Affiliates │ 16,403 │ 47,417 │ 9 │ $597.38 │ │ (Other) │ 120 │ 442 │ 1 │ $9.99 │ └─────────────────┴──────────────┴─────────────────┴────────────────────┴───────────────┘ Recommendations: 1. Prioritize referral traffic: * Why: This is a highly valuable channel. It brings in the most revenue and has a high number of transactions, despite not having the highest number of visits. This indicates that traffic from referrals is highly qualified and converts well. * Action: Identify your top referring websites and build stronger relationships with them. Look for similar websites to partner with. 2. Nurture your direct traffic: * Why: Direct traffic is your second-highest revenue source. These are likely returning customers or people who know your brand well.
Prezzi
Non sono previsti costi aggiuntivi per l'utilizzo di strumenti per i metadati (come
get_dataset_info
, get_table_info
, list_dataset_ids
e list_table_ids
)
o dello strumento search_catalog
.
Gli strumenti che eseguono query, tra cui execute_sql
, bigquery_forecast
e
analyze_contribution
, vengono fatturati in base ai
prezzi on demand di BigQuery
o ai prezzi in base alla capacità di BigQuery,
a seconda della configurazione del progetto.
Durante la versione beta (pre-v1.0), lo strumento ask_data_insights
viene offerto senza costi aggiuntivi. Tuttavia, le query BigQuery attivate da questo strumento vengono fatturate in base ai prezzi standard di BigQuery.
Passaggi successivi
- Scopri di più sull'utilizzo di BigQuery con MCP, Gemini CLI e altri agenti.
- Scopri di più su Gemini in BigQuery.
- Consulta l'estensione Data Analytics su GitHub.
- Consulta l'estensione Analisi conversazionale su GitHub.