Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Membuat embedding teks menggunakan model terbuka dan fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING

Tutorial ini menunjukkan cara membuat model jarak jauh yang didasarkan pada model embedding teks open source Qwen3-Embedding-0.6B, lalu cara menggunakan model tersebut dengan fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING untuk menyematkan ulasan film dari tabel publik bigquery-public-data.imdb.reviews.

Izin yang diperlukan

Untuk menjalankan tutorial ini, Anda memerlukan peran Identity and Access Management (IAM) berikut:

Membuat dan menggunakan set data, koneksi, dan model BigQuery: Admin BigQuery (roles/bigquery.admin).
Memberikan izin ke akun layanan koneksi: Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin).
Men-deploy dan membatalkan deployment model di Vertex AI: Vertex AI Administrator (roles/aiplatform.admin).

Peran yang telah ditetapkan ini berisi izin yang diperlukan untuk melakukan tugas dalam dokumen ini. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, luaskan bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Buat set data: bigquery.datasets.create
Membuat, mendelegasikan, dan menggunakan koneksi: bigquery.connections.*
Menetapkan koneksi default: bigquery.config.*
Tetapkan izin akun layanan: resourcemanager.projects.getIamPolicy dan resourcemanager.projects.setIamPolicy
Men-deploy dan membatalkan deployment model Vertex AI:
- aiplatform.endpoints.deploy
- aiplatform.endpoints.undeploy
Buat model dan jalankan inferensi:
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.models.updateMetadata

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda akan menggunakan komponen Google Cloudyang dapat ditagih berikut:

BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI model that's represented by the remote model.

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga.

Pengguna Google Cloud baru mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang harga BigQuery, lihat harga BigQuery dalam dokumentasi BigQuery.

Model terbuka yang Anda deploy ke Vertex AI dikenai biaya per jam mesin. Artinya, penagihan dimulai segera setelah endpoint disiapkan sepenuhnya, dan berlanjut hingga Anda membatalkan deployment-nya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang harga Vertex AI, lihat halaman harga Vertex AI.

Sebelum memulai

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.
Enable the APIs

Men-deploy model Qwen3-Embedding-0.6B di Vertex AI

Deploy Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B model dari Hugging Face ke Vertex AI, dengan mengikuti petunjuk di Men-deploy model Hugging Face. Selama deployment, Anda harus memilih Publik (endpoint bersama) sebagai nilai untuk kolom Akses endpoint dalam alur kerja deployment.

Membuat set data

Buat set data BigQuery untuk menyimpan model ML Anda.

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery.

Buka halaman BigQuery
Di panel Explorer, klik nama project Anda.
Klik View actions > Create dataset.
Di halaman Create dataset, lakukan hal berikut:
- Untuk Dataset ID, masukkan bqml_tutorial.
- Untuk Location type, pilih Multi-region, lalu pilih US (multiple regions in United States).
- Jangan ubah setelan default yang tersisa, lalu klik Create dataset.

bq

Untuk membuat set data baru, gunakan perintah bq mk dengan flag --location. Untuk daftar lengkap kemungkinan parameter, lihat referensi perintah bq mk --dataset.

Buat set data bernama bqml_tutorial dengan lokasi data yang ditetapkan ke US dan deskripsi BigQuery ML tutorial dataset:
```
bq --location=US mk -d \
 --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
 bqml_tutorial
```
Perintah ini menggunakan pintasan -d, bukan flag --dataset. Jika Anda menghapus -d dan --dataset, perintah defaultnya adalah membuat set data.
Pastikan set data telah dibuat:
```
bq ls
```

API

Panggil metode datasets.insert dengan resource set data yang ditentukan.

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

BigQuery DataFrames

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan BigQuery DataFrames di Panduan memulai BigQuery menggunakan BigQuery DataFrames. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi BigQuery DataFrames.

Untuk melakukan autentikasi ke BigQuery, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan ADC untuk lingkungan pengembangan lokal.

import google.cloud.bigquery

bqclient = google.cloud.bigquery.Client()
bqclient.create_dataset("bqml_tutorial", exists_ok=True)

Membuat model jarak jauh

Buat model jarak jauh yang merepresentasikan model Vertex AI yang dihosting:

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.qwen3_embedding_model`
REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT
OPTIONS (ENDPOINT = 'https://ENDPOINT_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/ENDPOINT_PROJECT_ID/locations/ENDPOINT_REGION/endpoints/ENDPOINT_ID');

Ganti kode berikut:

ENDPOINT_REGION: region tempat model terbuka di-deploy.
ENDPOINT_PROJECT_ID: project tempat model terbuka di-deploy.
ENDPOINT_ID: ID endpoint HTTPS yang digunakan oleh model terbuka. Anda bisa mendapatkan ID endpoint dengan menemukan model yang terbuka di halaman Prediksi online dan menyalin nilai di kolom ID.

Contoh berikut menunjukkan format endpoint HTTP yang valid:

https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/endpoints/1234.

Kueri memerlukan waktu beberapa detik untuk diselesaikan, setelah itu model qwen3_embedding_model akan muncul di set data bqml_tutorial di panel Explorer. Karena kueri menggunakan pernyataan CREATE MODEL untuk membuat model, tidak akan ada hasil kueri.

Melakukan penyematan teks

Lakukan penyematan teks pada ulasan film IMDB dengan menggunakan model jarak jauh dan fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING:

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Di editor kueri, masukkan pernyataan berikut untuk melakukan penyematan teks pada lima ulasan film:
```
SELECT
  *
FROM
  ML.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL `bqml_tutorial.qwen3_embedding_model`,
    (
      SELECT
        review AS content,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 5
    )
  );
```
Hasilnya mencakup kolom berikut:
- ml_generate_embedding_result: array ganda untuk merepresentasikan embedding yang dihasilkan.
- ml_generate_embedding_status: status respons API untuk baris yang sesuai. Jika operasi berhasil, nilai ini akan kosong.
- content: teks input yang akan diekstrak embedding-nya.
- Semua kolom dari tabel bigquery-public-data.imdb.reviews.

Batalkan deployment model

Jika Anda memilih untuk tidak menghapus project seperti yang direkomendasikan, pastikan untuk membatalkan deployment model sematan Qwen3 di Vertex AI guna menghindari penagihan berkelanjutan untuk model tersebut.

Pembersihan

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Langkah berikutnya

Pelajari cara menggunakan embedding teks untuk penelusuran semantik dan retrieval-augmented generation (RAG).