生成 AI モデルのエンドツーエンドのユーザー ジャーニー

このドキュメントでは、リモートモデルの操作に使用できるステートメントと関数など、BigQuery ML リモートモデルのユーザー ジャーニーについて説明します。BigQuery ML には、次のタイプのリモートモデルが用意されています。

• Google モデルとパートナー モデル
• オープンモデル
• Cloud AI サービス
• Vertex AI にデプロイされたカスタムモデル

リモートモデルのユーザー ジャーニー

次の表に、リモートモデルからデータを作成、評価、生成するために使用できるステートメントと関数を示します。

モデルカテゴリ	モデルタイプ	モデルの作成	評価	推論	チュートリアル
生成 AI リモートモデル	Gemini テキスト生成モデルを介したリモートモデル^1	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.GENERATE_TEXT AI.GENERATE_TABLE AI.GENERATE^2 AI.GENERATE_BOOL^2 AI.GENERATE_DOUBLE^2 AI.GENERATE_INT^2	独自のデータを使用してテキストを生成する データを使用して構造化データを生成する Gemini と一般公開データを使用してテキストを生成する ML.GENERATE_TEXT を繰り返し呼び出して割り当てエラーを処理する Gemini モデルを使用して画像を分析する 一般公開データを使用してモデル チューニングを試す 独自のデータを使用してモデルをチューニングする
	パートナーのテキスト生成モデルを介したリモートモデル	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.GENERATE_TEXT	該当なし
	オープン テキスト生成モデルを介したリモートモデル^3	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.GENERATE_TEXT	Gemma と一般公開データを使用してテキストを生成する
	Google エンベディング生成モデルを介したリモートモデル	CREATE MODEL	なし	ML.GENERATE_EMBEDDING	独自のデータを使用してテキスト エンベディングを生成する データを使用して画像エンベディングを生成する データを使用して動画エンベディングを生成する ML.GENERATE_EMBEDDING を繰り返し呼び出して割り当てエラーを処理する 一般公開データを使用してマルチモーダル エンベディングを生成して検索する
	オープン エンベディング生成モデルを介したリモートモデル^3	CREATE MODEL	なし	ML.GENERATE_EMBEDDING	オープンモデルと ML.GENERATE_EMBEDDING 関数を使用してテキスト エンベディングを生成する
Cloud AI リモートモデル	Cloud Vision API を介したリモートモデル	CREATE MODEL	なし	ML.ANNOTATE_IMAGE	画像にアノテーションを付ける
	Cloud Translation API を介したリモートモデル	CREATE MODEL	なし	ML.TRANSLATE	テキスト翻訳
	Cloud Natural Language API を介したリモートモデル	CREATE MODEL	なし	ML.UNDERSTAND_TEXT	テキストを理解する
	Document AI API を介したリモートモデル	CREATE MODEL	なし	ML.PROCESS_DOCUMENT	プロセス ドキュメント RAG パイプラインで PDF を解析する
	Speech-to-Text API を介したリモートモデル	CREATE MODEL	なし	ML.TRANSCRIBE	音声ファイルを文字変換する
Vertex AI にデプロイされたカスタムモデルを介したリモートモデル	Vertex AI にデプロイされたカスタムモデルを介したリモートモデル	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.PREDICT	カスタムモデルを使用して予測を行う

¹ 一部の Gemini モデルは教師ありチューニングをサポートしています。

² この関数はホストされている Gemini モデルを呼び出すため、CREATE MODEL ステートメントを使用してモデルを個別に作成する必要はありません。

³ BigQuery ML リモートモデルを作成するときに、モデルの Hugging Face または Vertex AI Model Garden ID を指定すると、オープンモデルを自動的にデプロイできます。BigQuery は、この方法でデプロイされたオープンモデルの Vertex AI リソースを管理し、BigQuery ML の ALTER MODEL ステートメントと DROP MODEL ステートメントを使用してこれらの Vertex AI リソースを操作できるようにします。また、モデルの自動デプロイ解除を構成することもできます。詳細については、自動的にデプロイされたモデルをご覧ください。この機能はプレビュー版です。