Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Mengurai PDF dalam pipeline pembuatan yang dilengkapi pengambilan

Tutorial ini akan memandu Anda melalui proses pembuatan pipeline retrieval-augmented generation (RAG) berdasarkan konten PDF yang diuraikan.

File PDF, seperti dokumen keuangan, dapat sulit digunakan dalam pipeline RAG karena strukturnya yang kompleks dan campuran teks, gambar, dan tabel. Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan kemampuan BigQuery ML bersama dengan Layout Parser Document AI untuk membuat pipeline RAG berdasarkan informasi penting yang diekstrak dari file PDF.

Atau, Anda dapat melakukan tutorial ini menggunakan notebook Colab Enterprise.

Tujuan

Tutorial ini membahas tugas-tugas berikut:

Membuat bucket Cloud Storage dan mengupload file PDF sampel.
Membuat Koneksi resource cloud sehingga Anda dapat terhubung ke Cloud Storage dan Vertex AI dari BigQuery.
Membuat tabel objek di atas file PDF untuk menyediakan file PDF di BigQuery.
Membuat pemroses Document AI yang dapat Anda gunakan untuk mengurai file PDF.
Membuat model jarak jauh yang memungkinkan Anda menggunakan Document AI API untuk mengakses pemroses dokumen dari BigQuery.
Menggunakan model jarak jauh dengan fungsi ML.PROCESS_DOCUMENT untuk mengurai konten PDF menjadi beberapa bagian, lalu menulis konten tersebut ke tabel BigQuery.
Mengekstrak konten PDF dari data JSON yang ditampilkan oleh fungsi ML.PROCESS_DOCUMENT, lalu menulis konten tersebut ke tabel BigQuery.
Membuat model jarak jauh yang memungkinkan Anda menggunakan model pembuatan penyematan text-embedding-004 Vertex AI dari BigQuery.
Menggunakan model jarak jauh dengan fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING untuk membuat penyematan dari konten PDF yang diuraikan, lalu menulis penyematan tersebut ke tabel BigQuery. Penyematan adalah representasi numerik konten PDF yang memungkinkan Anda melakukan penelusuran dan pengambilan semantik pada konten PDF.
Menggunakan fungsi VECTOR_SEARCH pada penyematan untuk mengidentifikasi konten PDF yang mirip secara semantik.
Membuat model jarak jauh yang memungkinkan Anda menggunakan model pembuatan teks gemini-1.5-flash Vertex AI dari BigQuery.
Lakukan retrieval-augmented generation (RAG) dengan menggunakan model jarak jauh dengan fungsi ML.GENERATE_TEXT untuk membuat teks, menggunakan hasil penelusuran vektor untuk menambah input perintah dan meningkatkan hasil.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda menggunakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih berikut:

BigQuery: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
Vertex AI: You incur costs for calls to Vertex AI models.
Document AI: You incur costs for calls to the Document AI API.
Cloud Storage: You incur costs for object storage in Cloud Storage.

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga. Pengguna baru Google Cloud mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat halaman harga berikut:

Sebelum memulai

Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

Buka pemilih project
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Aktifkan API BigQuery, BigQuery Connection, Vertex AI, Document AI, and Cloud Storage.
Mengaktifkan API

Peran yang diperlukan

Untuk membuat bucket dan objek Cloud Storage, Anda memerlukan keanggotaan dalam peran roles/storage.storageAdmin.
Untuk membuat pemroses Document AI, Anda memerlukan keanggotaan dalam peran roles/documentai.editor.
Untuk membuat koneksi, Anda memerlukan keanggotaan dalam peran roles/bigquery.connectionAdmin.
Untuk memberikan izin ke akun layanan koneksi, Anda memerlukan keanggotaan dalam peran roles/resourcemanager.projectIamAdmin.
Izin IAM yang diperlukan dalam tutorial ini untuk operasi BigQuery lainnya disertakan dalam dua peran berikut:
- BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor) untuk membuat model, tabel, dan indeks.
- BigQuery User (roles/bigquery.user) untuk menjalankan tugas BigQuery.

Membuat set data

Buat set data BigQuery untuk menyimpan model ML Anda:

Di konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

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

Membuat koneksi

Buat koneksi resource Cloud dan dapatkan akun layanan koneksi. Buat koneksi di lokasi yang sama.

Pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Untuk membuat koneksi, klik Tambahkan, lalu klik Koneksi ke sumber data eksternal.
Dalam daftar Connection type, pilih Vertex AI remote models, remote functions and BigLake (Cloud Resource).
Di kolom Connection ID, masukkan nama untuk koneksi Anda.
Klik Create connection.
Klik Go to connection.
Di panel Connection info, salin ID akun layanan untuk digunakan di langkah berikutnya.

bq

Di lingkungan command line, buat koneksi:
```
bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
```
Parameter --project_id akan mengganti project default.

Ganti kode berikut:
- REGION: region koneksi Anda
- PROJECT_ID: project ID Google Cloud Anda
- CONNECTION_ID: ID untuk koneksi Anda
Saat Anda membuat resource koneksi, BigQuery akan membuat akun layanan sistem unik dan mengaitkannya dengan koneksi.

Pemecahan masalah: Jika Anda mendapatkan error koneksi berikut, update Google Cloud SDK:
```
Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
```

Ambil dan salin ID akun layanan untuk digunakan di langkah berikutnya:

bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

name                          properties
1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel."}

Terraform

Gunakan resource google_bigquery_connection.

Untuk melakukan autentikasi ke BigQuery, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk library klien.

Contoh berikut membuat koneksi resource Cloud bernama my_cloud_resource_connection di region 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 {}
}

Untuk menerapkan konfigurasi Terraform di project Google Cloud, selesaikan langkah-langkah di bagian berikut.

Menyiapkan Cloud Shell

Luncurkan Cloud Shell.
Tetapkan project Google Cloud default tempat Anda ingin menerapkan konfigurasi Terraform.

Anda hanya perlu menjalankan perintah ini sekali per project, dan dapat dijalankan di direktori mana pun.
```
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
```
Variabel lingkungan akan diganti jika Anda menetapkan nilai eksplisit dalam file konfigurasi Terraform.

Menyiapkan direktori

Setiap file konfigurasi Terraform harus memiliki direktorinya sendiri (juga disebut modul root).

Di Cloud Shell, buat direktori dan file baru di dalam direktori tersebut. Nama file harus memiliki ekstensi .tf—misalnya main.tf. Dalam tutorial ini, file ini disebut sebagai main.tf.
```
mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
```
Jika mengikuti tutorial, Anda dapat menyalin kode contoh di setiap bagian atau langkah.

Salin kode contoh ke dalam main.tf yang baru dibuat.

Atau, salin kode dari GitHub. Tindakan ini direkomendasikan jika cuplikan Terraform adalah bagian dari solusi menyeluruh.
Tinjau dan ubah contoh parameter untuk diterapkan pada lingkungan Anda.
Simpan perubahan Anda.
Lakukan inisialisasi Terraform. Anda hanya perlu melakukan ini sekali per direktori.
```
terraform init
```
Secara opsional, untuk menggunakan versi penyedia Google terbaru, sertakan opsi -upgrade:
```
terraform init -upgrade
```

Menerapkan perubahan

Tinjau konfigurasi dan pastikan resource yang akan dibuat atau diupdate oleh Terraform sesuai yang Anda inginkan:
```
terraform plan
```
Koreksi konfigurasi jika diperlukan.
Terapkan konfigurasi Terraform dengan menjalankan perintah berikut dan memasukkan yes pada prompt:
```
terraform apply
```
Tunggu hingga Terraform menampilkan pesan "Apply complete!".
Buka project Google Cloud Anda untuk melihat hasilnya. Di Konsol Google Cloud, buka resource Anda di UI untuk memastikan bahwa Terraform telah membuat atau mengupdatenya.

Memberikan akses ke akun layanan

Pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Buka halaman IAM & Admin.

Buka IAM & Admin
Klik Berikan Akses.

Dialog Add principals akan terbuka.
Di kolom New principals, masukkan ID akun layanan yang Anda salin sebelumnya.
Di kolom Select a role, pilih Document AI, lalu pilih Document AI Viewer.
Klik Add another role.
Di kolom Select a role, pilih Cloud Storage, lalu pilih Storage Object Viewer.
Klik Add another role.
Di kolom Pilih peran, pilih Vertex AI, lalu pilih Pengguna Vertex AI.
Klik Simpan.

gcloud

Gunakan perintah gcloud projects add-iam-policy-binding:

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

Ganti kode berikut:

PROJECT_NUMBER: nomor project Anda.
MEMBER: ID akun layanan yang Anda salin sebelumnya.

Mengupload contoh PDF ke Cloud Storage

Untuk mengupload contoh PDF ke Cloud Storage, ikuti langkah-langkah berikut:

Download PDF contoh scf23.pdf dengan membuka https://www.federalreserve.gov/publications/files/scf23.pdf dan mengklik download .
Buat bucket Cloud Storage.
Upload file scf23.pdf ke bucket.

Membuat tabel objek

Buat tabel objek pada file PDF di Cloud Storage:

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:
```
CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.pdf`
WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
OPTIONS(
  object_metadata = 'SIMPLE',
  uris = ['gs://BUCKET/scf23.pdf']);
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: lokasi koneksi.
- CONNECTION_ID: ID koneksi BigQuery Anda.
  Saat Anda melihat detail koneksi di konsol Google Cloud, CONNECTION_ID adalah nilai di bagian terakhir ID koneksi yang sepenuhnya memenuhi syarat yang ditampilkan di ID Koneksi, misalnya projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.
- BUCKET: bucket Cloud Storage yang berisi file scf23.pdf. Nilai opsi uri lengkap akan terlihat mirip dengan ['gs://mybucket/scf23.pdf'].

Membuat pemroses dokumen

Buat pemroses dokumen berdasarkan pemroses Layout Parser di multi-region us.

Membuat model jarak jauh untuk pemroses dokumen

Buat model jarak jauh untuk mengakses pemroses Document AI:

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:
```
CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.parser_model`
REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS(remote_service_type = 'CLOUD_AI_DOCUMENT_V1', document_processor = 'PROCESSOR_ID');
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: lokasi koneksi.
- CONNECTION_ID: ID koneksi BigQuery Anda.
  Saat Anda melihat detail koneksi di konsol Google Cloud, CONNECTION_ID adalah nilai di bagian terakhir ID koneksi yang sepenuhnya memenuhi syarat yang ditampilkan di ID Koneksi, misalnya projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.
- PROCESSOR_ID: ID pemroses dokumen. Untuk menemukan nilai ini, lihat detail prosesor, lalu lihat baris ID di bagian Informasi Dasar.

Mengurai file PDF menjadi beberapa bagian

Gunakan pemroses dokumen dengan fungsi ML.PROCESS_DOCUMENT untuk mengurai file PDF menjadi beberapa bagian, lalu tulis konten tersebut ke tabel. Fungsi ML.PROCESS_DOCUMENT menampilkan potongan PDF dalam format JSON.

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery

Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:

CREATE or REPLACE TABLE bqml_tutorial.chunked_pdf AS (
  SELECT * FROM ML.PROCESS_DOCUMENT(
  MODEL bqml_tutorial.parser_model,
  TABLE bqml_tutorial.pdf,
  PROCESS_OPTIONS => (JSON '{"layout_config": {"chunking_config": {"chunk_size": 250}}}')
  )
);

Mengurai data bagian PDF menjadi kolom terpisah

Ekstrak konten PDF dan informasi metadata dari data JSON yang ditampilkan oleh fungsi ML.PROCESS_DOCUMENT, lalu tulis konten tersebut ke tabel:

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery

Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut untuk mengurai konten PDF:

CREATE OR REPLACE TABLE bqml_tutorial.parsed_pdf AS (
SELECT
  uri,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(json , '$.chunkId') AS id,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(json , '$.content') AS content,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(json , '$.pageFooters[0].text') AS page_footers_text,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(json , '$.pageSpan.pageStart') AS page_span_start,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(json , '$.pageSpan.pageEnd') AS page_span_end
FROM bqml_tutorial.chunked_pdf, UNNEST(JSON_EXTRACT_ARRAY(ml_process_document_result.chunkedDocument.chunks, '$')) json
);

Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut untuk melihat subkumpulan konten PDF yang diuraikan:

SELECT *
FROM `bqml_tutorial.parsed_pdf`
ORDER BY id
LIMIT 5;

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

+-----------------------------------+------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------+-----------------+---------------+
|                uri                |  id  |                                                 content                                              | page_footers_text | page_span_start | page_span_end |
+-----------------------------------+------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------+-----------------+---------------+
| gs://mybucket/scf23.pdf           | c1   | •BOARD OF OF FEDERAL GOVERN NOR RESERVE SYSTEM RESEARCH & ANALYSIS                                   | NULL              | 1               | 1             |
| gs://mybucket/scf23.pdf           | c10  | • In 2022, 20 percent of all families, 14 percent of families in the bottom half of the usual ...    | NULL              | 8               | 9             |
| gs://mybucket/scf23.pdf           | c100 | The SCF asks multiple questions intended to capture whether families are credit constrained, ...     | NULL              | 48              | 48            |
| gs://mybucket/scf23.pdf           | c101 | Bankruptcy behavior over the past five years is based on a series of retrospective questions ...     | NULL              | 48              | 48            |
| gs://mybucket/scf23.pdf           | c102 | # Percentiles of the Distributions of Income and Net Worth                                           | NULL              | 48              | 49            |
+-----------------------------------+------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------+-----------------+---------------+

Membuat model jarak jauh untuk pembuatan penyematan

Buat model jarak jauh yang merepresentasikan model pembuatan penyematan teks Vertex AI yang dihosting:

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:
```
CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'text-embedding-004');
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: lokasi koneksi.
- CONNECTION_ID: ID koneksi BigQuery Anda.
  Saat Anda melihat detail koneksi di konsol Google Cloud, CONNECTION_ID adalah nilai di bagian terakhir ID koneksi yang sepenuhnya memenuhi syarat yang ditampilkan di ID Koneksi, misalnya projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

Membuat embedding

Buat penyematan untuk konten PDF yang diuraikan, lalu tulis ke tabel:

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery

Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:

CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.embeddings` AS
SELECT * FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
  MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`,
  TABLE `bqml_tutorial.parsed_pdf`
);

Menjalankan penelusuran vektor

Jalankan penelusuran vektor terhadap konten PDF yang diuraikan.

Kueri berikut menggunakan input teks, membuat penyematan untuk input tersebut menggunakan fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING, lalu menggunakan fungsi VECTOR_SEARCH untuk mencocokkan penyematan input dengan penyematan konten PDF yang paling mirip. Hasilnya adalah sepuluh bagian PDF teratas yang paling mirip secara semantik dengan input.

Buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery

Di editor kueri, jalankan pernyataan SQL berikut:

SELECT query.query, base.id AS pdf_chunk_id, base.content, distance
FROM
  VECTOR_SEARCH( TABLE `bqml_tutorial.embeddings`,
    'ml_generate_embedding_result',
    (
    SELECT
      ml_generate_embedding_result,
      content AS query
    FROM
      ML.GENERATE_EMBEDDING( MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`,
        ( SELECT 'Did the typical family net worth increase? If so, by how much?' AS content)
      )
    ),
    top_k => 10,
    OPTIONS => '{"fraction_lists_to_search": 0.01}')
ORDER BY distance DESC;

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

+-------------------------------------------------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+
|                query                            | pdf_chunk_id |                                                 content                                              | distance            |
+-------------------------------------------------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+
| Did the typical family net worth increase? ,... | c9           | ## Assets                                                                                            | 0.31113668174119469 |
|                                                 |              |                                                                                                      |                     |
|                                                 |              | The homeownership rate increased slightly between 2019 and 2022, to 66.1 percent. For ...            |                     |
+-------------------------------------------------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+
| Did the typical family net worth increase? ,... | c50          | # Box 3. Net Housing Wealth and Housing Affordability                                                | 0.30973592073929113 |
|                                                 |              |                                                                                                      |                     |
|                                                 |              | For families that own their primary residence ...                                                    |                     |
+-------------------------------------------------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+
| Did the typical family net worth increase? ,... | c50          | 3 In the 2019 SCF, a small portion of the data collection overlapped with early months of            | 0.29270064592817646 |
|                                                 |              | the COVID- ...                                                                                       |                     |
+-------------------------------------------------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------------+

Membuat model jarak jauh untuk pembuatan teks

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

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:
```
CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.text_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-1.5-flash-002');
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: lokasi koneksi.
- CONNECTION_ID: ID koneksi BigQuery Anda.
  Saat Anda melihat detail koneksi di konsol Google Cloud, CONNECTION_ID adalah nilai di bagian terakhir ID koneksi yang sepenuhnya memenuhi syarat yang ditampilkan di ID Koneksi, misalnya projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

Membuat teks yang dilengkapi dengan hasil penelusuran vektor

Lakukan penelusuran vektor pada penyematan untuk mengidentifikasi konten PDF yang mirip secara semantik, lalu gunakan fungsi ML.GENERATE_TEXT dengan hasil penelusuran vektor untuk menambah input perintah dan meningkatkan hasil pembuatan teks. Dalam hal ini, kueri menggunakan informasi dari bagian PDF untuk menjawab pertanyaan tentang perubahan kekayaan bersih keluarga selama satu dekade terakhir.

Di Konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery

Di editor kueri, jalankan pernyataan berikut:

SELECT
  ml_generate_text_llm_result AS generated
  FROM
  ML.GENERATE_TEXT( MODEL `bqml_tutorial.text_model`,
    (
    SELECT
    CONCAT( 'Did the typical family net worth change? How does this compare the SCF survey a decade earlier? Be concise and use the following context:',
    STRING_AGG(FORMAT("context: %s and reference: %s", base.content, base.uri), ',\n')) AS prompt,
    FROM
      VECTOR_SEARCH( TABLE
        `bqml_tutorial.embeddings`,
        'ml_generate_embedding_result',
        (
        SELECT
          ml_generate_embedding_result,
          content AS query
        FROM
          ML.GENERATE_EMBEDDING( MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`,
            (
            SELECT
              'Did the typical family net worth change? How does this compare the SCF survey a decade earlier?' AS content
            )
          )
        ),
        top_k => 10,
        OPTIONS => '{"fraction_lists_to_search": 0.01}')
      ),
      STRUCT(512 AS max_output_tokens, TRUE AS flatten_json_output)
  );

Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

+-------------------------------------------------------------------------------+
|               generated                                                       |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| Between the 2019 and 2022 Survey of Consumer Finances (SCF), real median      |
| family net worth surged 37 percent to $192,900, and real mean net worth       |
| increased 23 percent to $1,063,700.  This represents the largest three-year   |
| increase in median net worth in the history of the modern SCF, exceeding the  |
| next largest by more than double.  In contrast, between 2010 and 2013, real   |
| median net worth decreased 2 percent, and real mean net worth remained        |
| unchanged.                                                                    |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Pembersihan

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

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

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

Di konsol Google Cloud, buka halaman Manage resource.
Buka Manage resource
Pada daftar project, pilih project yang ingin Anda hapus, lalu klik Delete.
Pada dialog, ketik project ID, lalu klik Shut down untuk menghapus project.