Gerar texto usando a função ML.GENERATE_TEXT

Neste documento, mostramos como criar um modelo remoto do BigQuery ML que representa um modelo hospedado da Vertex AI. O modelo hospedado da Vertex AI pode ser um modelo de texto ou multimodal integrado da Vertex AI, ou um modelo Anthropic Claude. Dependendo do modelo da Vertex AI escolhido, é possível usar a função ML.GENERATE_TEXT para analisar dados não estruturados em tabelas de objetos ou texto em tabelas padrão.

Permissões necessárias

• Para criar uma conexão, você precisa da associação no seguinte papel do Identity and Access Management (IAM):

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Para conceder permissões à conta de serviço da conexão, você precisa da seguinte permissão:

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Para criar o modelo usando o BigQuery ML, você precisa das seguintes permissões do IAM:

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.models.updateMetadata

• Para executar a inferência, você precisa das seguintes permissões:

  • bigquery.tables.getData na tabela
  • bigquery.models.getData no modelo
  • bigquery.jobs.create

Antes de começar

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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

Crie uma conexão

Crie uma Conexão de recursos do Cloud e tenha acesso à conta de serviço da conexão.

Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Para criar uma conexão, clique em Adicionar e em Conexões com fontes de dados externas.

3. Na lista Tipo de conexão, selecione Modelos remotos da Vertex AI, funções remotas e BigLake (Cloud Resource).

4. No campo ID da conexão, insira um nome para a conexão.

5. Clique em Criar conexão.

6. Clique em Ir para conexão.

7. No painel Informações da conexão, copie o ID da conta de serviço para uso em uma etapa posterior.

bq

1. Em um ambiente de linha de comando, crie uma conexão:

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

   O parâmetro --project_id substitui o projeto padrão.

   Substitua:

   • REGION: sua região de conexão
   • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud
   • CONNECTION_ID: um ID para sua conexão

   Quando você cria um recurso de conexão, o BigQuery cria uma conta de serviço do sistema exclusiva e a associa à conexão.

   Solução de problemas: se você receber o seguinte erro de conexão, atualize o SDK Google Cloud:

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

2. Recupere e copie o ID da conta de serviço para uso em uma etapa posterior:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   O resultado será assim:

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

Terraform

Use o recurso google_bigquery_connection.

Observação: para criar objetos do BigQuery usando o Terraform, é necessário ativar a API Cloud Resource Manager.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

O exemplo a seguir cria uma conexão de recurso do Cloud chamada my_cloud_resource_connection na região US:

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Para aplicar a configuração do Terraform em um projeto do Google Cloud, conclua as etapas nas seções a seguir.

Preparar o Cloud Shell

1. Inicie o Cloud Shell.

2. Defina o projeto padrão do Google Cloud em que você quer aplicar as configurações do Terraform.

   Você só precisa executar esse comando uma vez por projeto, e ele pode ser executado em qualquer diretório.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   As variáveis de ambiente serão substituídas se você definir valores explícitos no arquivo de configuração do Terraform.

Preparar o diretório

Cada arquivo de configuração do Terraform precisa ter o próprio diretório, também chamado de módulo raiz.

1. No Cloud Shell, crie um diretório e um novo arquivo dentro dele. O nome do arquivo precisa ter a extensão .tf, por exemplo, main.tf. Neste tutorial, o arquivo é chamado de main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Se você estiver seguindo um tutorial, poderá copiar o exemplo de código em cada seção ou etapa.

   Copie o exemplo de código no main.tf recém-criado.

   Se preferir, copie o código do GitHub. Isso é recomendado quando o snippet do Terraform faz parte de uma solução de ponta a ponta.

3. Revise e modifique os parâmetros de amostra para aplicar ao seu ambiente.
4. Salve as alterações.
5. Inicialize o Terraform. Você só precisa fazer isso uma vez por diretório.

   terraform init

   Opcionalmente, para usar a versão mais recente do provedor do Google, inclua a opção -upgrade:

   terraform init -upgrade

Aplique as alterações

1. Revise a configuração e verifique se os recursos que o Terraform vai criar ou atualizar correspondem às suas expectativas:

   terraform plan

   Faça as correções necessárias na configuração.

2. Para aplicar a configuração do Terraform, execute o comando a seguir e digite yes no prompt:

   terraform apply

   Aguarde até que o Terraform exiba a mensagem "Apply complete!".

3. Abra seu projeto do Google Cloud para ver os resultados. No console do Google Cloud, navegue até seus recursos na IU para verificar se foram criados ou atualizados pelo Terraform.

Observação: as amostras do Terraform geralmente presumem que as APIs necessárias estejam ativadas no projeto do Google Cloud.

Conceder acesso à conta de serviço

Conceda à conta de serviço da conexão a função de usuário da Vertex AI.

Se você planeja especificar o endpoint como um URL ao criar o modelo remoto, por exemplo, endpoint = 'https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/text-embedding-004', conceda essa função no mesmo projeto especificado no URL.

Se você planeja especificar o endpoint usando o nome do modelo ao criar o modelo remoto, por exemplo, endpoint = 'text-embedding-004', conceda esse papel no mesmo projeto em que planeja criar o modelo remoto.

Conceder o papel em um projeto diferente resulta no erro [e-mail] does not have the permission to access resource.

Para conceder o papel, siga estas etapas:

Console

1. Acesse a página IAM e administrador.

   Acessar IAM e administrador

2. Clique em Adicionar.

   A caixa de diálogo Adicionar principais é aberta.

3. No campo Novos principais, digite o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente.

4. No campo Selecionar um papel, selecione Vertex AI e, em seguida, selecione Usuário da Vertex AI.

5. Clique em Salvar.

gcloud

Use o comando gcloud projects add-iam-policy-binding.

gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/aiplatform.user' --condition=None

Substitua:

• PROJECT_NUMBER: o ID do seu projeto
• MEMBER: o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente

Ativar o modelo da Vertex AI

Esta etapa só será necessária se você estiver usando um modelo Claude.

1. No console do Google Cloud, acesse a página Model Garden da Vertex AI.

   Acessar o Model Garden

2. Pesquise ou procure o modelo do Claude que você quer usar.

3. Clique no card de modelo.

4. Na página do modelo, clique em Ativar.

5. Preencha as informações de ativação solicitadas e clique em Avançar.

6. Na seção Termos e condições, marque a caixa de seleção.

7. Clique em Concordar para aceitar os Termos e Condições e ativar o modelo.

Criar um modelo remoto do BigQuery ML

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Usando o editor de SQL, crie um modelo remoto:

   CREATE OR REPLACE MODEL
   `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
   REMOTE WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
   OPTIONS (ENDPOINT = 'ENDPOINT');

   Substitua:

   • PROJECT_ID: ID do projeto;
   • DATASET_ID: o ID do conjunto de dados para conter o modelo. Esse conjunto de dados precisa estar no mesmo local que a conexão que você está usando.
   • MODEL_NAME: o nome do modelo
   • REGION: a região usada pela conexão
   • CONNECTION_ID: o ID da conexão do BigQuery

     Quando você visualiza os detalhes da conexão no console do Google Cloud, esse é o valor na última seção do ID da conexão totalmente qualificado, mostrado em ID da conexão, por exemplo, projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection

   • ENDPOINT: o nome do modelo compatível da Vertex AI que será usado.

     Em alguns tipos de modelos, é possível especificar uma versão específica do modelo. Para mais informações sobre as versões de modelo compatíveis para diferentes tipos de modelo, consulte ENDPOINT.

   Importante: os modelos text-bison e text-unicorn serão descontinuados em abril de 2025. Se você tem modelos remotos que usam um desses modelos, migram para um Modelo Gemini 1.5 assim que possível.
   Observação: se você tem modelos remotos que usam o gemini-1.0-pro-vision, considere migrar para um Modelo Gemini 1.5 para melhorar o desempenho.

Gerar texto de dados de texto usando um comando de uma tabela

Gere texto usando a função ML.GENERATE_TEXT com um modelo remoto e usando dados de comando de uma coluna da tabela:

gemini-2.0-flash

Visualização

Este produto ou recurso está sujeito aos "Termos das ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos do serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 que controla o grau de aleatoriedade na seleção de tokens. O valor de temperature precisa ser maior que 0.0 e menor ou igual a 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Retorna uma resposta mais longa.
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.flash_2_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(
      0.4 AS temperature, 8192 AS max_output_tokens,
      TRUE AS flatten_json_output));

gemini-1.5-flash

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Retorna uma resposta curta.
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.
• Recupera e retorna dados públicos da Web para embasamento de resposta.
• Filtra respostas não seguras usando duas configurações de segurança.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens, 0.5 AS top_p,
      TRUE AS flatten_json_output,
      TRUE AS ground_with_google_search,
      [STRUCT('HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH' AS category,
        'BLOCK_LOW_AND_ABOVE' AS threshold),
      STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category,
        'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold)] AS safety_settings));

gemini-1.5-pro

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Retorna uma resposta curta.
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.
• Recupera e retorna dados públicos da Web para embasamento de resposta.
• Filtra respostas não seguras usando duas configurações de segurança.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens, 0.5 AS top_p,
      TRUE AS flatten_json_output,
      TRUE AS ground_with_google_search,
      [STRUCT('HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH' AS category,
        'BLOCK_LOW_AND_ABOVE' AS threshold),
      STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category,
        'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold)] AS safety_settings));

gemini-pro

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Ela retorna uma resposta curta e moderadamente provável:
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.
• Recupera e retorna dados públicos da Web para embasamento de resposta.
• Filtra respostas não seguras usando duas configurações de segurança.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(
      0.4 AS temperature, 100 AS max_output_tokens, 0.5 AS top_p,
      40 AS top_k, TRUE AS flatten_json_output,
      TRUE AS ground_with_google_search,
      [STRUCT('HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH' AS category,
        'BLOCK_LOW_AND_ABOVE' AS threshold),
      STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category,
        'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold)] AS safety_settings));

Claude

Visualização

Este produto ou recurso está sujeito aos "Termos das ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos do serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TOP_K AS top_k,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,4096]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. Se você não especificar um valor, o modelo vai determinar um valor apropriado.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. Se você não especificar um valor, o modelo vai determinar um valor apropriado.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output));

text-bison

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,1024]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output));

text-bison32

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output));

text-unicorn

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o comando. Essa tabela precisa ter uma tabela chamada prompt ou é possível utilizar um alias para usar uma coluna com um nome diferente.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,1024]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa a coluna prompt da tabela prompts para a solicitação.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    TABLE mydataset.prompts,
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output));

Gerar texto de dados de texto usando um comando de uma consulta

Gere texto usando a função ML.GENERATE_TEXT com um modelo remoto e uma consulta que forneça os dados do comando:

gemini-2.0-flash

Visualização

Este produto ou recurso está sujeito aos "Termos das ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos do serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 que controla o grau de aleatoriedade na seleção de tokens. O valor de temperature precisa ser maior que 0.0 e menor ou igual a 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .05 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      .1 AS TEMPERATURE,
      FALSE AS flatten_json_output));

Exemplo 3

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.
• Recupera e retorna dados públicos da Web para embasamento de resposta.
• Filtra respostas não seguras usando duas configurações de segurança.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .1 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output, TRUE AS ground_with_google_search,
      [STRUCT('HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH' AS category,
        'BLOCK_LOW_AND_ABOVE' AS threshold),
      STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category,
        'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold)] AS safety_settings));

gemini-1.5-flash

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .05 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      .1 AS TEMPERATURE,
      FALSE AS flatten_json_output));

Exemplo 3

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.
• Recupera e retorna dados públicos da Web para embasamento de resposta.
• Filtra respostas não seguras usando duas configurações de segurança.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .1 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output, TRUE AS ground_with_google_search,
      [STRUCT('HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH' AS category,
        'BLOCK_LOW_AND_ABOVE' AS threshold),
      STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category,
        'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold)] AS safety_settings));

gemini-1.5-pro

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .05 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      .1 AS TEMPERATURE,
      FALSE AS flatten_json_output));

Exemplo 3

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.
• Recupera e retorna dados públicos da Web para embasamento de resposta.
• Filtra respostas não seguras usando duas configurações de segurança.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .1 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output, TRUE AS ground_with_google_search,
      [STRUCT('HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH' AS category,
        'BLOCK_LOW_AND_ABOVE' AS threshold),
      STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category,
        'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold)] AS safety_settings));

gemini-pro

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH AS ground_with_google_search,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• GROUND_WITH_GOOGLE_SEARCH: um valor de BOOL que determina se o modelo da Vertex AI usa o Embasamento com a Pesquisa Google ao gerar respostas. O embasamento permite que o modelo use informações adicionais da Internet ao gerar uma resposta para torná-las mais específicas e factuais. Quando flatten_json_output e esse campo são definidos como True, uma coluna ml_generate_text_grounding_result extra é incluída nos resultados, fornecendo as fontes usadas pelo modelo para coletar mais informações. FALSE é o padrão.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .05 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      .1 AS TEMPERATURE,
      FALSE AS flatten_json_output));

Exemplo 3

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Nivela a resposta JSON em colunas separadas.
• Recupera e retorna dados públicos da Web para embasamento de resposta.
• Filtra respostas não seguras usando duas configurações de segurança.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .1 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output, TRUE AS ground_with_google_search,
      [STRUCT('HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH' AS category,
        'BLOCK_LOW_AND_ABOVE' AS threshold),
      STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category,
        'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold)] AS safety_settings));

Claude

Visualização

Este produto ou recurso está sujeito aos "Termos das ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos do serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TOP_K AS top_k,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,4096]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. Se você não especificar um valor, o modelo vai determinar um valor apropriado.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. Se você não especificar um valor, o modelo vai determinar um valor apropriado.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      FALSE AS flatten_json_output));

text-bison

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,1024]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .05 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      .1 AS TEMPERATURE,
      FALSE AS flatten_json_output));

text-bison32

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .05 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      .1 AS TEMPERATURE,
      FALSE AS flatten_json_output));

text-unicorn

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (PROMPT_QUERY),
  STRUCT(TOKENS AS max_output_tokens, TEMPERATURE AS temperature,
  TOP_K AS top_k, TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• PROMPT_QUERY: uma consulta que fornece os dados do comando.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,1024]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0 .

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 40.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.

Exemplo 1

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Solicita um resumo do texto na coluna body da tabela articles.
• Retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT('Summarize this text', body) AS prompt
      FROM mydataset.articles
    ),
    STRUCT(
      .05 AS TEMPERATURE,
      TRUE AS flatten_json_output));

Exemplo 2

O exemplo a seguir mostra uma solicitação com estas características:

• Usa uma consulta para criar os dados do prompt, concatenando as strings que fornecem prefixos do prompt com as colunas da tabela.
• Retorna uma resposta curta.
• Não retorna o texto gerado e os atributos de segurança em colunas separadas.

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `mydataset.text_model`,
    (
      SELECT CONCAT(question, 'Text:', description, 'Category') AS prompt
      FROM mydataset.input_table
    ),
    STRUCT(
      100 AS max_output_tokens,
      .1 AS TEMPERATURE,
      FALSE AS flatten_json_output));

Gerar texto usando dados da tabela de objetos

Gere texto com a função ML.GENERATE_TEXT com um modelo remoto, usando uma tabela de objetos para fornecer o conteúdo a ser analisado e informando os dados do comando no parâmetro prompt:

gemini-2.0-flash

Visualização

Este produto ou recurso está sujeito aos "Termos das ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos do serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(PROMPT AS prompt, TOKENS AS max_output_tokens,
  TEMPERATURE AS temperature, TOP_P AS top_p,
  FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela de objetos que contém o conteúdo a ser analisado. Para saber mais sobre os tipos de conteúdo que podem ser analisados, consulte Entrada.

  O bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos precisa estar no mesmo projeto em que você criou o modelo e em que está chamando a função ML.GENERATE_TEXT. Se você quiser chamar a função ML.GENERATE_TEXT em um projeto diferente que contém o bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos, é preciso conceder o papel de Administrador do Storage no nível do bucket para a conta de serviço [e-mail].

• PROMPT: o comando a ser usado para analisar o conteúdo.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 que controla o grau de aleatoriedade na seleção de tokens. O valor de temperature precisa ser maior que 0.0 e menor ou igual a 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplos

Este exemplo traduz e transcreve o conteúdo de áudio de uma tabela de objetos chamada feedback:

SELECT * FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL
      `mydataset.audio_model`,
        TABLE `mydataset.feedback`,
          STRUCT('What is the content of this audio clip, translated into Spanish?' AS PROMPT,
          .01 AS TEMPERATURE,
          TRUE AS FLATTEN_JSON_OUTPUT));

Neste exemplo, classificamos o conteúdo PDF de uma tabela de objetos chamada invoices:

SELECT * FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL
      `mydataset.classify_model`,
        TABLE `mydataset.invoices`,
          STRUCT('Classify this document based on the invoice total, using the following categories: 0 to 100, 101 to 200, greater than 200' AS PROMPT,
          .5 AS TEMPERATURE,
          TRUE AS FLATTEN_JSON_OUTPUT));

gemini-1.5-flash

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(PROMPT AS prompt, TOKENS AS max_output_tokens,
  TEMPERATURE AS temperature, TOP_P AS top_p,
  FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela de objetos que contém o conteúdo a ser analisado. Para saber mais sobre os tipos de conteúdo que podem ser analisados, consulte Entrada.

  O bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos precisa estar no mesmo projeto em que você criou o modelo e em que está chamando a função ML.GENERATE_TEXT. Se você quiser chamar a função ML.GENERATE_TEXT em um projeto diferente que contém o bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos, é preciso conceder o papel de Administrador do Storage no nível do bucket para a conta de serviço [e-mail].

• PROMPT: o comando a ser usado para analisar o conteúdo.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplos

Este exemplo traduz e transcreve o conteúdo de áudio de uma tabela de objetos chamada feedback:

SELECT * FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL
      `mydataset.audio_model`,
        TABLE `mydataset.feedback`,
          STRUCT('What is the content of this audio clip, translated into Spanish?' AS PROMPT,
          TRUE AS FLATTEN_JSON_OUTPUT));

Neste exemplo, classificamos o conteúdo PDF de uma tabela de objetos chamada invoices:

SELECT * FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL
      `mydataset.classify_model`,
        TABLE `mydataset.invoices`,
          STRUCT('Classify this document based on the invoice total, using the following categories: 0 to 100, 101 to 200, greater than 200' AS PROMPT,
          TRUE AS FLATTEN_JSON_OUTPUT));

gemini-1.5-pro

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(PROMPT AS prompt, TOKENS AS max_output_tokens,
  TEMPERATURE AS temperature, TOP_P AS top_p,
  FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela de objetos que contém o conteúdo a ser analisado. Para saber mais sobre os tipos de conteúdo que podem ser analisados, consulte Entrada.

  O bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos precisa estar no mesmo projeto em que você criou o modelo e em que está chamando a função ML.GENERATE_TEXT. Se você quiser chamar a função ML.GENERATE_TEXT em um projeto diferente que contém o bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos, é preciso conceder o papel de Administrador do Storage no nível do bucket para a conta de serviço [e-mail].

• PROMPT: o comando a ser usado para analisar o conteúdo.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,8192]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 128.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 1.0.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplos

Este exemplo traduz e transcreve o conteúdo de áudio de uma tabela de objetos chamada feedback:

SELECT * FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL
      `mydataset.audio_model`,
        TABLE `mydataset.feedback`,
          STRUCT('What is the content of this audio clip, translated into Spanish?' AS PROMPT,
          TRUE AS FLATTEN_JSON_OUTPUT));

Neste exemplo, classificamos o conteúdo PDF de uma tabela de objetos chamada invoices:

SELECT * FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL
      `mydataset.classify_model`,
        TABLE `mydataset.invoices`,
          STRUCT('Classify this document based on the invoice total, using the following categories: 0 to 100, 101 to 200, greater than 200' AS PROMPT,
          TRUE AS FLATTEN_JSON_OUTPUT));

gemini-pro-vision

Visualização

Este produto ou recurso está sujeito aos "Termos das ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos do serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

SELECT *
FROM ML.GENERATE_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(PROMPT AS prompt, TOKENS AS max_output_tokens,
  TEMPERATURE AS temperature, TOP_K AS top_k,
  TOP_P AS top_p, FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
  STOP_SEQUENCES AS stop_sequences,
  SAFETY_SETTINGS AS safety_settings)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela de objetos que contém o conteúdo a ser analisado. Para saber mais sobre os tipos de conteúdo que podem ser analisados, consulte Entrada.

  O bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos precisa estar no mesmo projeto em que você criou o modelo e em que está chamando a função ML.GENERATE_TEXT. Se você quiser chamar a função ML.GENERATE_TEXT em um projeto diferente que contém o bucket do Cloud Storage usado pela tabela de objetos, é preciso conceder o papel de Administrador do Storage no nível do bucket para a conta de serviço [e-mail].

• PROMPT: o comando a ser usado para analisar o conteúdo.
• TOKENS: um valor INT64 que define o número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Esse valor deve estar no intervalo [1,2048]. Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas mais longas. O padrão é 2048.
• TEMPERATURE: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] que controla o grau de aleatoriedade na seleção de token. O padrão é 0.4.

  Valores mais baixos para temperature são bons para comandos que exigem uma resposta mais determinista e menos aberta ou criativa, enquanto valores mais altos para temperature podem gerar resultados mais diversos ou criativos. Um valor de 0 para temperature é determinista, o que significa que a resposta de maior probabilidade é sempre selecionada.

• TOP_K: um valor INT64 no intervalo [1,40] que determina o pool inicial de tokens que o modelo considera para seleção. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 32.
• TOP_P: um valor FLOAT64 no intervalo [0.0,1.0] ajuda a determinar a probabilidade dos tokens selecionados. Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias. O padrão é 0.95.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que determina se o texto gerado e os atributos de segurança serão retornados em colunas separadas. O padrão é FALSE.
• STOP_SEQUENCES: um valor ARRAY<STRING> que remove as strings especificadas se elas estiverem incluídas nas respostas do modelo. As strings têm correspondência exata, incluindo as letras maiúsculas. O padrão é uma matriz vazia.
• SAFETY_SETTINGS: um valor de ARRAY<STRUCT<STRING AS category, STRING AS threshold>> que configura limites de segurança de conteúdo para filtrar respostas. O primeiro elemento no struct especifica uma categoria de dano, e o segundo especifica um limite de bloqueio correspondente. O modelo filtra o conteúdo que viola essas configurações. Só é possível especificar cada categoria uma vez. Por exemplo, não é possível especificar STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE' AS threshold) e STRUCT('HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT' AS category, 'BLOCK_ONLY_HIGH' AS threshold) ao mesmo tempo. Se não houver uma configuração de segurança para uma determinada categoria, a configuração de segurança BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE será usada.

  As categorias compatíveis são as seguintes:

  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT

  Os limites aceitos são os seguintes:

  • BLOCK_NONE (Restrito)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (padrão)
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED

  Para mais informações, consulte a definição de categoria de segurança e de limite de bloqueio.

Exemplos

Este exemplo analisa o conteúdo em vídeo de uma tabela de objetos chamada videos e descreve o conteúdo em cada vídeo:

SELECT * FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL
      `mydataset.video_model`,
        TABLE `mydataset.videos`,
          STRUCT('What is happening in this video?' AS PROMPT,
          TRUE AS FLATTEN_JSON_OUTPUT));