Genera testo utilizzando un modello Gemini e la funzione ML.GENERATE_TEXT

Questo tutorial mostra come creare un modello remoto basato sul modello gemini-1.0-pro-002 e quindi come utilizzarlo con la funzione ML.GENERATE_TEXT per estrarre parole chiave ed eseguire l'analisi del sentiment sulle recensioni dei film dalla tabella pubblica bigquery-public-data.imdb.reviews.

Autorizzazioni obbligatorie

• Per creare il set di dati, devi disporre dell'autorizzazione bigquery.datasets.create Identity and Access Management (IAM).

• Per creare la risorsa di connessione, devi disporre delle seguenti autorizzazioni IAM:

  • bigquery.connections.create
  • bigquery.connections.get

• Per concedere le autorizzazioni all'account di servizio della connessione, devi disporre della seguente autorizzazione:

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Per creare il modello, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.connections.delegate

• Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.models.getData
  • bigquery.jobs.create

Costi

In questo documento, utilizzi i seguenti componenti fatturabili di 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.

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di BigQuery, consulta Prezzi di BigQuery nella documentazione di BigQuery.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di Vertex AI, consulta la pagina Prezzi di Vertex AI.

Prima di iniziare

1. 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

2. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

3. Abilita le API BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI.

   Abilita le API

crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del tuo progetto.

3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

   

4. Nella pagina Crea set di dati, segui questi passaggi:

   • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

   • Per Tipo di località, seleziona Più regioni e poi Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

     I set di dati pubblici vengono archiviati in US più regioni. Per semplicità, archivia il tuo set di dati nella stessa località.

   • Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

     

Crea una connessione

Crea una connessione alle risorse Cloud e recupera l'account di servizio della connessione. Crea la connessione nella stessa località del set di dati che hai creato nel passaggio precedente.

Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Per creare una connessione, fai clic su Aggiungi e poi su Connessioni a origini dati esterne.

3. Nell'elenco Tipo di connessione, seleziona Modelli remoti Vertex AI, funzioni remote e BigLake (risorsa Cloud).

4. Nel campo ID connessione, inserisci un nome per la connessione.

5. Fai clic su Crea connessione.

6. Fai clic su Vai alla connessione.

7. Nel riquadro Informazioni sulla connessione, copia l'ID account di servizio per utilizzarlo in un passaggio successivo.

bq

1. In un ambiente a riga di comando, crea una connessione:

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
   

   Il parametro --project_id sostituisce il progetto predefinito.

   Sostituisci quanto segue:

   • REGION: la tua regione di connessione
   • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
   • CONNECTION_ID: un ID per la tua connessione

   Quando crei una risorsa di connessione, BigQuery crea un account di servizio di sistema univoco e lo associa alla connessione.

   Risoluzione dei problemi: se viene visualizzato il seguente errore di connessione, aggiorna Google Cloud SDK:

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. Recupera e copia l'ID account di servizio per utilizzarlo in un passaggio successivo:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   L'output è simile al seguente:

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

Aggiungi la seguente sezione al tuo file main.tf.

 ## 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 {}
}        

Sostituisci quanto segue:

• CONNECTION_ID: un ID per la tua connessione
• PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
• REGION: la tua regione di connessione

Concedi le autorizzazioni all'account di servizio della connessione

Per concedere all'account di servizio della connessione un ruolo appropriato per accedere al servizio Vertex AI, segui questi passaggi:

1. Vai alla pagina IAM e amministrazione.

   Vai a IAM e amministrazione

2. Fai clic su Concedi l'accesso.

3. Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.

4. Nel campo Seleziona un ruolo, scegli Vertex AI, quindi seleziona Ruolo utente Vertex AI.

5. Fai clic su Salva.

Crea il modello remoto

Crea un modello remoto che rappresenta un modello Vertex AI ospitato:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Esegui la seguente istruzione nell'editor query:

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-1.0-pro-002');

Sostituisci quanto segue:

• LOCATION: posizione della connessione
• CONNECTION_ID: l'ID della tua connessione BigQuery

  Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, si tratta del valore nell'ultima sezione dell'ID connessione completo mostrato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection

Il completamento della query richiede diversi secondi, dopodiché il modello gemini_model viene visualizzato nel set di dati bqml_tutorial nel riquadro Explorer. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non ci sono risultati della query.

Esegui l'estrazione delle parole chiave

Esegui l'estrazione di parole chiave dalle recensioni di film IMDB utilizzando il modello remoto e la funzione ML.GENERATE_TEXT:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione per eseguire l'estrazione delle parole chiave su cinque recensioni di film:

   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));
   

   L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | 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... |     |
   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   

   I risultati includono le seguenti colonne:

   • generated_text: il testo generato.
   • safety_ratings: gli attributi di sicurezza, insieme a informazioni che indicano se i contenuti sono bloccati a causa di una delle categorie di blocco. Per ulteriori informazioni sugli attributi di sicurezza, consulta l'API Vertex PaLM.
   • ml_generate_text_status: lo stato della risposta dell'API per la riga corrispondente. Se l'operazione è riuscita, questo valore è vuoto.
   • prompt: il prompt utilizzato per l'analisi del sentiment.
   • Tutte le colonne della tabella bigquery-public-data.imdb.reviews.

3. (Facoltativo) Invece di analizzare manualmente il codice JSON restituito dalla funzione, come hai fatto nel passaggio precedente, utilizza l'argomento flatten_json_output per restituire il testo generato e gli attributi di sicurezza in colonne separate.

   Esegui la seguente istruzione nell'editor query:

   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));
   

   L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

   +----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | 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... |     |
   +----------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   

   I risultati includono le seguenti colonne:

   • ml_generate_text_llm_result: il testo generato.
   • ml_generate_text_rai_result: gli attributi di sicurezza, insieme a informazioni sul blocco dei contenuti a causa di una delle categorie di blocco. Per ulteriori informazioni sugli attributi di sicurezza, consulta l'API Vertex PaLM.
   • ml_generate_text_status: lo stato della risposta dell'API per la riga corrispondente. Se l'operazione è riuscita, questo valore è vuoto.
   • prompt: il prompt utilizzato per l'estrazione delle parole chiave.
   • Tutte le colonne della tabella bigquery-public-data.imdb.reviews.

Esegui analisi del sentiment

Esegui l'analisi del sentiment sulle recensioni dei film IMDB utilizzando il modello remoto e la funzione ML.GENERATE_TEXT:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente affermazione per eseguire l'analisi del sentiment su cinque recensioni di film:

   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));
   

   L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

   +--------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | 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... |     |
   +--------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   

   I risultati includono le stesse colonne documentate per Esegui l'estrazione di parole chiave.

Esegui la pulizia

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.

   Vai a Gestisci risorse

2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.