Text über ein Gemini-Modell und die Funktion ML.GENERATE_TEXT generieren
In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein Remote-Modell erstellen, das auf dem Modell gemini-1.0-pro-002 basiert. Verwenden Sie dieses Modell mit der Funktion ML.GENERATE_TEXT, um Schlüsselwörter aus der öffentlichen Tabelle bigquery-public-data.imdb.reviews zu extrahieren und eine Sentimentanalyse für Filmrezensionen durchzuführen.
Erforderliche Berechtigungen
- Zum Erstellen des Datasets benötigen Sie die IAM (Identity and Access Management)-Berechtigung
bigquery.datasets.create. Zum Erstellen der Verbindungsressource benötigen Sie die folgenden IAM-Berechtigungen:
bigquery.connections.createbigquery.connections.get
Zum Erteilen von Berechtigungen für das Dienstkonto der Verbindung benötigen Sie die folgende Berechtigung:
resourcemanager.projects.setIamPolicy
Zum Erstellen des Modells benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:
bigquery.jobs.createbigquery.models.createbigquery.models.getDatabigquery.models.updateDatabigquery.connections.delegate
Zum Ausführen von Inferenzen benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:
bigquery.models.getDatabigquery.jobs.create
Kosten
In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:
- BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
- Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI service that's represented by the remote model.
Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen.
Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie unter BigQuery: Preise in der BigQuery-Dokumentation.
Weitere Informationen zu den Preisen für Vertex AI finden Sie auf der Seite Vertex AI: Preise.
Hinweise
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.
-
Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.
Dataset erstellen
Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset, um Ihr ML-Modell zu speichern:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf.
Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.
Klicken Sie auf Aktionen ansehen > Dataset erstellen.
Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:
Geben Sie unter Dataset-ID
bqml_tutorialein.Wählen Sie als Standorttyp die Option Mehrere Regionen und dann USA (mehrere Regionen in den USA) aus.
Die öffentlichen Datasets sind am multiregionalen Standort
USgespeichert. Der Einfachheit halber sollten Sie Ihr Dataset am selben Standort speichern.Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.
Verbindung herstellen
Erstellen Sie eine Cloud-Ressourcenverbindung und rufen Sie das Dienstkonto der Verbindung ab. Erstellen Sie die Verbindung in demselben Standort wie dem des von Ihnen im vorherigen Schritt erstellten Datasets.
Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
Console
Rufen Sie die Seite BigQuery auf.
Klicken Sie auf Hinzufügen und dann auf Verbindungen zu externen Datenquellen, um eine Verbindung zu erstellen.
Wählen Sie in der Liste Verbindungstyp die Option Vertex AI-Remote-Modelle, Remote-Funktionen und BigLake (Cloud Resource) aus.
Geben Sie im Feld Verbindungs-ID einen Namen für die Verbindung ein.
Klicken Sie auf Verbindung erstellen.
Klicken Sie auf Zur Verbindung.
Kopieren Sie im Bereich Verbindungsinformationen die Dienstkonto-ID zur Verwendung in einem späteren Schritt.
bq
Erstellen Sie in einer Befehlszeilenumgebung eine Verbindung:
bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \ --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_IDDer Parameter
--project_idüberschreibt das Standardprojekt.Ersetzen Sie Folgendes:
REGION: Ihre VerbindungsregionPROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-IDCONNECTION_ID: eine ID für Ihre Verbindung
Wenn Sie eine Verbindungsressource herstellen, erstellt BigQuery ein eindeutiges Systemdienstkonto und ordnet es der Verbindung zu.
Fehlerbehebung:Wird der folgende Verbindungsfehler angezeigt, aktualisieren Sie das Google Cloud SDK:
Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
Rufen Sie die Dienstkonto-ID ab und kopieren Sie sie zur Verwendung in einem späteren Schritt:
bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
Die Ausgabe sieht in etwa so aus:
name properties 1234.REGION.CONNECTION_ID {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}
Terraform
Hängen Sie folgenden Abschnitt an Ihre main.tf-Datei an.
## This creates a cloud resource connection.
## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "connection" {
connection_id = "CONNECTION_ID"
project = "PROJECT_ID"
location = "REGION"
cloud_resource {}
}
Ersetzen Sie Folgendes:
CONNECTION_ID: eine ID für Ihre VerbindungPROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-IDREGION: Ihre Verbindungsregion
Dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen gewähren
Weisen Sie dem Dienstkonto der Verbindung die Rolle „Vertex AI-Nutzer“ zu. Sie müssen diese Rolle in dem Projekt gewähren, das Sie im Abschnitt Vorbereitung erstellt oder ausgewählt haben. Wenn Sie die Rolle in einem anderen Projekt gewähren, wird der Fehler bqcx-1234567890-xxxx@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com does not have the permission to access resource ausgegeben.
So weisen Sie die Rolle zu:
Zur Seite IAM & Verwaltung.
Klicken Sie auf Zugriff gewähren.
Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten die Dienstkonto-ID ein, die Sie zuvor kopiert haben.
Wählen Sie im Feld Rolle auswählen die Option Vertex AI und dann Vertex AI-Nutzerrolle aus.
Klicken Sie auf Speichern.
Remote-Modell erstellen
Erstellen Sie ein Remote-Modell, das ein gehostetes Vertex AI-Modell darstellt:
Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.
Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:
CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_model` REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID` OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-1.0-pro-002');
Ersetzen Sie Folgendes:
LOCATION: Standort der VerbindungCONNECTION_ID: ID Ihrer BigQuery-VerbindungWenn Sie sich Verbindungsdetails in der Google Cloud Console ansehen, ist dies der Wert im letzten Abschnitt der voll qualifizierten Verbindungs-ID, der unter Verbindungs-ID angezeigt wird, z. B.
projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.
Die Abfrage dauert mehrere Sekunden. Anschließend wird das Modell gemini_model im bqml_tutorial-Dataset des Bereichs Explorer angezeigt.
Da die Abfrage eine CREATE MODEL-Anweisung zum Erstellen eines Modells verwendet, gibt es keine Abfrageergebnisse.
Keyword-Extraktion ausführen
Führen Sie mithilfe des Remote-Modells und der ML.GENERATE_TEXT-Funktion die Keyword-Extraktion für IMDB-Filmrezensionen durch:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.
Geben Sie im Abfrageeditor folgende Anweisung ein, um eine Schlüsselwortextraktion für fünf Filmrezensionen durchzuführen:
SELECT ml_generate_text_result['candidates'][0]['content'] AS generated_text, ml_generate_text_result['candidates'][0]['safety_ratings'] AS safety_ratings, * EXCEPT (ml_generate_text_result) FROM ML.GENERATE_TEXT( MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`, ( SELECT CONCAT('Extract the key words from the text below: ', review) AS prompt, * FROM `bigquery-public-data.imdb.reviews` LIMIT 5 ), STRUCT( 0.2 AS temperature, 100 AS max_output_tokens));Die Ausgabe sieht etwa so aus, wobei nicht generierte Spalten der Übersichtlichkeit halber weggelassen werden:
+----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | generated_text | safety_ratings | ml_generate_text_status | prompt | ... | +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | {"parts":[{"text":"## Key words:\n\n* | [{"category":1,"probability":1, | | Extract the key words from | | | **Negative sentiment:** \"terribly | "probability_score":0.28856909, | | the text below: I had to | | | bad acting\", \"dumb story\", \"not | "severity":1,"severity_score":0.1510278}, | | see this on the British | | | even a kid would enjoy this\", | {"category":2,"probability":1, | | Airways plane. It was | | | \"something to switch off\"\n* | "probability_score":0.062445287, | | terribly bad acting and | | | **Context:** \"British Airways plane\" | "severity":1,"severity_score":0.10393038}, | | a dumb story. Not even | | | \n* **Genre:** \"movie\" (implied)... | {"category":3,"probability":2,... | | a kid would enjoy this... | | +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | {"parts":[{"text":"## Key words:\n\n* | [{"category":1,"probability":1, | | Extract the key words from | | | **Movie:** The Real Howard Spitz\n* | "probability_score":0.2995148,"severity":2, | | the text below: This is | | | **Genre:** Family movie\n* | "severity_score":0.22354652}, | | a family movie that was | | | **Broadcast:** ITV station, 1.00 am\n* | {"category":2,"probability":1," | | broadcast on my local | | | **Director:** Vadim Jean\n* | probability_score":0.13072868, | | ITV station at 1.00 am a | | | **Main character:** Howard Spitz, | "severity":1,"severity_score":0.07030385}, | | couple of nights ago. | | | a children's author who hates... | {"category":3,"probability":2," ... | | This might be a strange... | | +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+Die Ergebnisse enthalten die folgenden Spalten:
generated_text: generierter Text.safety_ratings: Sicherheitsattribute sowie Informationen dazu, ob der Inhalt aufgrund einer der blockierenden Kategorien blockiert wird. Weitere Informationen zu den Sicherheitsattributen finden Sie unter Vertex PaLM API.ml_generate_text_status: API-Antwortstatus für die entsprechende Zeile. Wenn der Vorgang erfolgreich war, ist dieser Wert leer.prompt: Eingabeaufforderung für die Sentimentanalyse.- Alle Spalten aus der
bigquery-public-data.imdb.reviews-Tabelle.
Optional: Anstatt das von der Funktion zurückgegebene JSON-Dokument manuell zu parsen, wie im vorherigen Schritt, verwenden Sie das
flatten_json_output-Argument, um den generierten Text und die Sicherheitsattribute in separaten Spalten zurückzugeben.Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:
SELECT * FROM ML.GENERATE_TEXT( MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`, ( SELECT CONCAT('Extract the key words from the text below: ', review) AS prompt, * FROM `bigquery-public-data.imdb.reviews` LIMIT 5 ), STRUCT( 0.2 AS temperature, 100 AS max_output_tokens, TRUE AS flatten_json_output));Die Ausgabe sieht etwa so aus, wobei nicht generierte Spalten der Übersichtlichkeit halber weggelassen werden:
+----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | ml_generate_text_llm_result | ml_generate_text_rai_result | ml_generate_text_status | prompt | ... | +----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | ## Keywords: | [{"category":1,"probability":1, | | Extract the key words from | | | | "probability_score":0.29391089,"severity":1, | | the text below: I had to | | | * **Negative sentiment:** | "severity_score":0.15584777},{"category":2, | | see this on the British | | | "terribly bad acting", "dumb | "probability":1,"probability_score": | | Airways plane. It was | | | story", "not even a kid would | 0.061311536,"severity":1,"severity_score": | | terribly bad acting and | | | enjoy this", "switch off" | 0.10320505},{"category":3,"probability":2, | | a dumb story. Not even | | | * **Context:** "British | "probability_score":0.60340... | | a kid would enjoy this... | | +----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | ## Key words: | [{"category":1,"probability":1, | | Extract the key words from | | | | "probability_score":0.16968086,"severity":1, | | the text below: This is | | | * **Movie:** The Real Howard Spitz | "severity_score":0.13386749},{"category":2, | | a family movie that was | | | * **Genre:** Family movie | "probability":1,"probability_score": | | broadcast on my local | | | * **Broadcast:** ITV, 1.00 | 0.14841709,"severity":1,"severity_score": | | ITV station at 1.00 am a | | | am | 0.062674366},{"category":3,"probability":1, | | couple of nights ago. | | | - ... | "probability_score":0.38116196,... | | This might be a strange... | | +----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+Die Ergebnisse enthalten die folgenden Spalten:
ml_generate_text_llm_result: generierter Text.ml_generate_text_rai_result: Sicherheitsattribute sowie Informationen dazu, ob der Inhalt aufgrund einer der blockierenden Kategorien blockiert wird. Weitere Informationen zu den Sicherheitsattributen finden Sie unter Vertex PaLM API.ml_generate_text_status: API-Antwortstatus für die entsprechende Zeile. Wenn der Vorgang erfolgreich war, ist dieser Wert leer.prompt: Eingabeaufforderung für die Keyword-Extraktion.- Alle Spalten aus der
bigquery-public-data.imdb.reviews-Tabelle.
Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse durchführen
Mit dem Remote-Modell und der ML.GENERATE_TEXT-Funktion können Sie eine Sentimentanalyse für IMDB-Filmrezensionen durchführen:
Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.
Führen Sie im Abfrageeditor folgende Anweisung aus, um eine Sentimentanalyse für fünf Filmrezensionen durchzuführen:
SELECT ml_generate_text_result['candidates'][0]['content'] AS generated_text, ml_generate_text_result['candidates'][0]['safety_ratings'] AS safety_ratings, * EXCEPT (ml_generate_text_result) FROM ML.GENERATE_TEXT( MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`, ( SELECT CONCAT( 'perform sentiment analysis on the following text, return one the following categories: positive, negative: ', review) AS prompt, * FROM `bigquery-public-data.imdb.reviews` LIMIT 5 ), STRUCT( 0.2 AS temperature, 100 AS max_output_tokens));Die Ausgabe sieht etwa so aus, wobei nicht generierte Spalten der Übersichtlichkeit halber weggelassen werden:
+--------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | generated_text | safety_ratings | ml_generate_text_status | prompt | ... | +--------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | {"parts":[{"text":"## Sentiment Analysis: | [{"category":1,"probability":1, | | perform sentiment analysis | | | Negative \n\nThis text expresses a | "probability_score":0.33895186, | | on the following text, | | | strongly negative sentiment towards the | "severity":1,"severity_score":0.10521054}, | | return one the following | | | movie. Here's why:\n\n* **Negative | {"category":2,"probability":1, | | negative: I had to see | | | like \"terribly,\" \"dumb,\" and | "probability_score":0.069163561,"severity" | | this on the British | | | \"not even\" to describe the acting... | :1,"severity_score":0.093512312},... | | Airways plane. It was... | | +--------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+ | {"parts":[{"text":"## Sentiment Analysis: | [{"category":1,"probability":1, | | perform sentiment analysis | | | Negative \n\nThis review expresses a | "probability_score":0.35644665, | | on the following text, | | | predominantly negative sentiment towards | "severity":1,"severity_score":0.15253653}, | | return one the following | | | the movie \"The Real Howard Spitz.\" | {"category":2,"probability":1, | | categories: positive, | | | Here's why:\n\n* **Criticism of the film's | "probability_score":0.063948415,"severity" | | negative: This is a family | | | premise:** The reviewer finds it strange | :1,"severity_score":0.047249716}, | | movie that was broadcast | | | that a film about a children's author... | {"category":3,"probability":2,... | | on my local ITV station... | | +--------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+Die Ergebnisse enthalten die Spalten, die auch unter Keyword-Extraktion ausführen dokumentiert sind.
Bereinigen
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- 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.