ML.UNDERSTAND_TEXT 함수를 사용하여 텍스트 이해

이 문서에서는 ML.UNDERSTAND_TEXT 함수를 원격 모델과 함께 사용하여 BigQuery 표준 테이블의 텍스트에 자연어 텍스트 분석 함수를 수행하는 방법을 설명합니다.

BigQuery ML의 모델 추론에 대한 자세한 내용은 모델 추론 개요를 참조하세요.

각 SQL 문 및 함수의 지원되는 모델 유형과 각 모델 유형에 지원되는 모든 SQL 문 및 함수에 대한 자세한 내용은 각 모델의 엔드 투 엔드 사용자 경험을 참조하세요.

필수 권한

• 연결을 만들려면 다음 역할의 멤버십이 필요합니다.

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• 연결의 서비스 계정에 권한을 부여하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• BigQuery ML을 사용하여 모델을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.

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

• 추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 테이블에 대한 bigquery.tables.getData
  • 모델에 대한 bigquery.models.getData
  • bigquery.jobs.create

시작하기 전에

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. 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

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

4. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Natural Language API APIs.

   Enable the APIs

5. 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

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

7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Natural Language API APIs.

   Enable the APIs

연결 만들기

클라우드 리소스 연결을 만들고 연결의 서비스 계정을 가져옵니다.

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 연결을 만들려면 추가를 클릭한 다음 외부 데이터 소스에 연결을 클릭합니다.

3. 연결 유형 목록에서 Vertex AI 원격 모델, 원격 함수, BigLake(Cloud 리소스)를 선택합니다.

4. 연결 ID 필드에 연결 이름을 입력합니다.

5. 연결 만들기를 클릭합니다.

6. 연결로 이동을 클릭합니다.

7. 연결 정보 창에서 나중의 단계에 사용할 서비스 계정 ID를 복사합니다.

bq

1. 명령줄 환경에서 연결을 만듭니다.

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

   --project_id 매개변수는 기본 프로젝트를 재정의합니다.

   다음을 바꿉니다.

   • REGION: 연결 리전
   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
   • CONNECTION_ID: 연결의 ID

   연결 리소스를 만들면 BigQuery가 고유한 시스템 서비스 계정을 만들고 이를 연결에 연계합니다.

   문제 해결: 다음 연결 오류가 발생하면 Google Cloud SDK를 업데이트하세요.

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

2. 이후 단계에서 사용할 수 있도록 서비스 계정 ID를 가져와 복사합니다.

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   출력은 다음과 비슷합니다.

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

Terraform

main.tf 파일에 다음 섹션을 추가합니다.

 ## This creates a cloud resource connection.
 ## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId.
 resource "google_bigquery_connection" "connection" {
    connection_id = "CONNECTION_ID"
    project = "PROJECT_ID"
    location = "REGION"
    cloud_resource {}
}        

다음을 바꿉니다.

• CONNECTION_ID: 연결의 ID
• PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
• REGION: 연결 리전

서비스 계정에 액세스 권한 부여

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. IAM 및 관리자 페이지로 이동합니다.

   IAM 및 관리자로 이동

2. 추가를 클릭합니다.

   주 구성원 추가 대화상자가 열립니다.

3. 새 주 구성원 필드에 앞에서 복사한 서비스 계정 ID를 입력합니다.

4. 역할 선택 필드에서 서비스 사용량을 선택한 후 서비스 사용량 소비자를 선택합니다.

5. 다른 역할 추가를 클릭합니다.

6. 역할 선택 필드에서 BigQuery를 선택한 후 BigQuery 연결 사용자를 선택합니다.

7. 저장을 클릭합니다.

gcloud

gcloud projects add-iam-policy-binding 명령어를 사용합니다.

gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/serviceusage.serviceUsageConsumer' --condition=None
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/bigquery.connectionUser' --condition=None

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호
• MEMBER: 이전에 복사한 서비스 계정 ID

권한을 부여하지 않으면 오류가 발생합니다.

모델 만들기

CLOUD_AI_NATURAL_LANGUAGE_V1의 REMOTE_SERVICE_TYPE을 사용하여 원격 모델을 만듭니다.

CREATE OR REPLACE MODEL
`PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
REMOTE WITH CONNECTION PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
OPTIONS (REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_NATURAL_LANGUAGE_V1');

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID
• DATASET_ID: 모델을 포함할 데이터 세트의 ID입니다. 이 데이터 세트는 사용 중인 연결과 동일한 위치에 있어야 합니다.
• MODEL_NAME: 모델의 이름
• REGION: 연결에 사용되는 리전
• CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)

  Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 볼 때 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

텍스트 이해하기

ML.UNDERSTAND_TEXT 함수를 사용하여 텍스트 이해하기:

SELECT *
FROM ML.UNDERSTAND_TEXT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  { TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME | (QUERY) },
  STRUCT('FEATURE_NAME' AS nlu_option)
);

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID
• DATASET_ID: 모델이 포함된 데이터 세트의 ID
• MODEL_NAME: 모델의 이름
• TABLE_NAME: text_content라는 열을 분석하기 위한 텍스트가 포함된 테이블의 이름. 텍스트가 다른 이름의 열에 있으면 해당 열의 별칭으로 text_content를 지정합니다.
• QUERY: text_content라는 열에 설명할 텍스트가 포함된 쿼리. 텍스트가 다른 이름의 열에 있으면 해당 열의 별칭으로 text_content를 지정합니다.
• FEATURE_NAME: 지원되는 Natural Language API 기능의 이름

예시 1

다음 예시에서는 테이블의 text_content 열에서 텍스트를 검사하고 텍스트 내에서 우세한 감정의 의도를 식별합니다.

SELECT * FROM ML.UNDERSTAND_TEXT(
  MODEL `mydataset.mynlpmodel`,
  TABLE mydataset.mytable,
  STRUCT('analyze_sentiment' AS nlu_option)
);

예시 2

다음 예시에서는 테이블의 comment 열에서 텍스트를 검사하고 텍스트에 대한 구문 정보를 제공합니다.

SELECT * FROM ML.UNDERSTAND_TEXT(
  MODEL `mydataset.mynlpmodel`,
  (SELECT comment AS text_content from mydataset.mytable),
  STRUCT('analyze_syntax' AS nlu_option)
);

다음 단계

BigQuery ML 및 Vertex AI 선행 학습된 모델로 비정형 데이터 분석 노트북 사용해 보기