Scrivi query con l'assistenza di Gemini

Puoi utilizzare Gemini per Google Cloud, che offre assistenza basata sull'AI, per eseguire le seguenti operazioni in BigQuery:

  • Generare una query SQL.
  • Completare una query SQL.
  • Spiegare una query SQL.
  • Genera codice Python.
  • Codice Python completo.

Gemini non utilizza i tuoi prompt o le sue risposte come dati per addestrare i suoi modelli. Per maggiori informazioni, consulta In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.

Per Gemini in BigQuery sono supportati solo i prompt in lingua inglese.

Questo documento è destinato ad analisti di dati, data scientist e sviluppatori di dati che lavorano con query SQL e blocchi note Colab Enterprise in BigQuery. Si presume che tu sappia come eseguire query sui dati nell'area di lavoro SQL di BigQuery o come utilizzare i blocchi note per analizzare i dati di BigQuery utilizzando Python.

Prima di iniziare

  1. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  2. Assicurati che Gemini sia configurato per il tuo progetto Google Cloud. I pulsanti Gemini non sono visibili finché la configurazione non è completa.
  3. Per utilizzare Gemini con codice Python, abilita BigQuery Studio per la gestione degli asset.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per scrivere query con l'assistenza Gemini, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Utente Cloud AI Companion (roles/cloudaicompanion.user) per il progetto. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per scrivere query con l'assistenza Gemini. Per visualizzare le autorizzazioni esatte necessarie, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:

Autorizzazioni obbligatorie

Per scrivere query con l'assistenza Gemini sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • cloudaicompanion.companions.generateCode
  • cloudaicompanion.entitlements.get

Potresti anche essere in grado di ottenere queste autorizzazioni con i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Genera una query SQL

Per generare una query SQL basata sullo schema dei tuoi dati, puoi fornire a Gemini con un'istruzione o una domanda in linguaggio naturale (nota anche come prompt). Anche se inizi senza codice, una conoscenza limitata dello schema dei dati o solo una conoscenza di base della sintassi di GoogleSQL, Gemini è in grado di generare una o più istruzioni SQL che possono aiutarti a esplorare i tuoi dati.

Utilizzare lo strumento Aiutami a programmare

Lo strumento Aiutami a scrivere consente di utilizzare il linguaggio naturale per generare una query SQL da eseguire in BigQuery Studio.

Per usare lo strumento Aiutami a programmare:

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

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor query di BigQuery Studio, fai clic su Crea query SQL.

  3. Nella barra degli strumenti, fai clic su pen_sparkGemini e seleziona Strumento di generazione di codice, se non è già selezionato.

    Gemini nella barra degli strumenti di BigQuery.

  4. Accanto all'Editor query, fai clic su pen_spark Aiutami a programmare.

    Pulsante Aiutami a programmare nell'Editor query di BigQuery.

  5. Nello strumento Aiutami a programmare, inserisci un prompt. Ad esempio:

     Using `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`, show me the
     ten longest trip lengths by subscriber type.
    
  6. Fai clic su Genera.

    Gemini genera una query SQL simile alla seguente:

    SELECT subscriber_type,
      MAX(duration_minutes) AS longest_trip_duration
    FROM `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`
    GROUP BY subscriber_type
    ORDER BY longest_trip_duration DESC
    LIMIT 10;
    
  7. Esamina la query SQL generata ed esegui una delle seguenti azioni:

    • Per accettare la query SQL generata, fai clic su Inserisci per inserire l'istruzione nell'editor query. Quindi fai clic su Esegui per eseguire la query SQL suggerita.
    • Per chiedere a Gemini di generare una nuova query, fai clic su Modifica. Dopo aver modificato la richiesta, fai clic su Aggiorna. Puoi quindi decidere di accettare la nuova dichiarazione generata o ignorare il suggerimento.
    • Per ignorare il suggerimento, chiudi la finestra di dialogo Aiutami a programmare.
  8. Per chiedere a Gemini di generare una nuova query utilizzando un'origine della tabella specifica, fai clic su Modifica origini tabella, seleziona la nuova origine della tabella e fai clic su Applica. Puoi accettare la nuova affermazione o ignorare il suggerimento.

Disattivare lo strumento Aiutami a programmare

Per scoprire come disabilitare lo strumento Aiutami a programmare, consulta Disattivare le funzionalità di Gemini.

Richiesta di generare query SQL

Per generare SQL, digita il carattere # nell'editor di query di BigQuery seguito da un'istruzione o da una domanda in linguaggio naturale sulle informazioni desiderate. Gemini esamina le query recenti per trovare lo schema della tabella pertinente al prompt. Se conosci la tabella che vuoi utilizzare, puoi specificarne il nome usando l'accento grave (`) nel prompt.

Nell'esempio seguente, generi una query per una tabella pubblica BigQuery, bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips.

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

    Vai a BigQuery Studio

    I passaggi rimanenti verranno visualizzati automaticamente nella console Google Cloud.

  2. Nell'editor query SQL, fai clic su Crea una nuova query.

  3. Nella barra degli strumenti, fai clic su pen_spark Gemini e seleziona Generazione automatica, se non è già selezionata.

    Gemini nella barra degli strumenti di BigQuery.

  4. Nell'editor query, inserisci il seguente prompt in linguaggio naturale:

    # Using `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`, calculate the
    # average trip length by subscriber type.
    
  5. Premi Invio (Return su macOS).

    Gemini suggerisce una query SQL simile alla seguente:

    SELECT
      subscriber_type,
      AVG(duration_minutes) AS average_trip_length
    FROM
      `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`
    GROUP BY
      subscriber_type
    
  6. Per accettare il suggerimento, premi Tab.

Visualizza altri suggerimenti

Gemini può suggerire più di un'istruzione SQL che risponde al prompt. Ad esempio:

  1. Nell'editor query, inserisci il seguente prompt in linguaggio naturale, quindi premi Invio (Return su macOS):

    # Write a query that creates a table in the dataset `1234` with a string column called "name"
    

    Gemini suggerisce una query SQL.

  2. Per controllare se sono presenti altri suggerimenti, tieni il puntatore sopra la query SQL suggerita.

  3. Fai clic sugli altri suggerimenti, quindi procedi in uno dei seguenti modi:

    • Per accettare un suggerimento, premi il tasto Tab.
    • Per accettare parole specifiche, premi Ctrl+Freccia destra (Comando+Freccia destra su macOS).
    • Per ignorare i suggerimenti, premi Esc.

Suggerimenti per la generazione SQL

I seguenti suggerimenti possono migliorare i suggerimenti forniti da Gemini in BigQuery:

  • Per specificare uno schema di dati, fornisci il nome completo della tabella racchiuso tra apici inversi (`), ad esempio `PROJECT.DATASET.TABLE`.
  • Se i nomi delle colonne o le relative relazioni semantiche non sono chiare o sono complesse, puoi fornire il contesto nel prompt in modo da spiegare meglio a Gemini la risposta che ti interessa. Questa tecnica è nota come prompt engineering. Ad esempio, per fare in modo che la query generata faccia riferimento al nome di una colonna, descrivi il nome della colonna e la sua pertinenza rispetto alla risposta desiderata. Per far sì che una risposta faccia riferimento a termini complessi come lifetime value o margine lordo, descrivi il concetto e la sua pertinenza rispetto ai tuoi dati per migliorare i risultati della generazione dell'SQL.
  • I prompt possono estendersi su più righe nell'editor query, ma ogni riga deve iniziare con un carattere #.

Dati Gemini e BigQuery

Gemini in BigQuery può accedere ai metadati delle tabelle per cui disponi dell'autorizzazione. Sono inclusi nomi delle tabelle, nomi delle colonne, tipi di dati e descrizioni delle colonne. Gemini in BigQuery non possono accedere ai dati nelle tabelle, nelle viste o nei modelli. Per ulteriori informazioni su come Gemini utilizza i tuoi dati, consulta In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.

Disabilita la generazione di codice SQL

Per scoprire come disabilitare la generazione di codice SQL in BigQuery, consulta Disabilita le funzionalità Gemini.

Completa una query SQL

Il completamento SQL tenta di fornire suggerimenti contestualmente appropriati e basati sui contenuti nell'editor query. Durante la digitazione, Gemini può suggerire passaggi successivi logici pertinenti al contesto della query attuale o aiutarti a eseguire l'iterazione di una query.

Per provare il completamento SQL con Gemini, segui questi passaggi:

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

    Vai a BigQuery Studio

    I passaggi rimanenti verranno visualizzati automaticamente nella console Google Cloud.

  2. Nella barra degli strumenti, fai clic su pen_spark Gemini e seleziona Completamento automatico, se non è già selezionato.

    Gemini nella barra degli strumenti di BigQuery.

  3. Nell'editor query, copia quanto segue:

    SELECT
      subscriber_type
      , EXTRACT(HOUR FROM start_time) AS hour_of_day
      , AVG(duration_minutes) AS avg_trip_length
    FROM
      `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`
    

    Un messaggio di errore indica che subscriber_type non è né raggruppato né aggregato. Capita spesso di aver bisogno di aiuto per creare una query corretta.

  4. Premi Invio (Return su macOS) o la Barra spaziatrice.

    Gemini suggerisce dei perfezionamenti alla query che potrebbero terminare con un testo simile al seguente:

    GROUP BY
      subscriber_type, hour_of_day;
    
  5. Per accettare il suggerimento, premi Tab o tieni premuto il puntatore sul testo suggerito e fai clic su un suggerimento alternativo. Per ignorare un suggerimento, premi ESC o continua a digitare.

Spiega una query SQL

Puoi chiedere a Gemini di BigQuery di spiegare una query SQL in linguaggio naturale. Questa spiegazione può aiutarti a comprendere una query per la quale essere difficile valutare la sintassi, lo schema sottostante e il contesto aziendale a causa della lunghezza o della complessità della query.

Autorizzazioni aggiuntive richieste

Oltre alle autorizzazioni richieste per scrivere query con Gemini, per spiegare il codice SQL, devi disporre dell'autorizzazione cloudaicompanion.companions.generateChat. Questa autorizzazione è inclusa nel ruolo IAM Utente Cloud AI Companion (roles/cloudaicompanion.user).

Spiegare le query SQL

Per spiegare una query SQL:

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

    Vai a BigQuery Studio

    I passaggi rimanenti verranno visualizzati automaticamente nella console Google Cloud.

  2. Nella barra degli strumenti, fai clic su pen_spark Gemini e seleziona Spiegazione, se non è già selezionata.

    Gemini nella barra degli strumenti di BigQuery.

  3. Nell'editor query, apri o incolla la query per cui vuoi ricevere una spiegazione.

  4. Evidenzia la query che vuoi far spiegare a Gemini, poi fai clic su astrophotography_mode, Spiega questa query.

    Icona Spiega questa query e testo evidenziati nella colonna sinistra dell'editor query di BigQuery.

La spiegazione SQL viene visualizzata nel riquadro Gemini.

Genera codice Python

Puoi richiedere a Gemini con un'istruzione o una domanda in linguaggio naturale per generare codice Python. Gemini risponde con uno o più suggerimenti di codice Python.

Autorizzazioni aggiuntive richieste

Oltre alle autorizzazioni richieste per scrivere query con Gemini, devi disporre dell'autorizzazione cloudaicompanion.instances.generateCode per generare codice Python. Questa autorizzazione è inclusa nel ruolo IAM Utente Cloud AI Companion (roles/cloudaicompanion.user).

Utilizzare Gemini per generare codice Python

Nell'esempio seguente, generi il codice per un set di dati pubblico BigQuery, bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.

  1. Vai alla pagina BigQuery Studio.

    Vai a BigQuery

  2. Nella barra degli strumenti, fai clic su pen_sparkGemini e, nella sezione Gemini nei blocchi note Python, seleziona Generazione codice, se non è già selezionata.

    Gemini nella barra degli strumenti di BigQuery.

  3. Nella barra delle schede del riquadro dell'editor, fai clic sulla freccia menu a discesa accanto al segno +, quindi fai clic su Crea blocco note Python:

    scheda-blocco-note

    Si apre il nuovo blocco note, contenente celle che mostrano query di esempio sul set di dati pubblico bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.

  4. Nella barra degli strumenti, fai clic su + Codice per inserire una nuova cella di codice. Viene visualizzata una nuova cella di codice con la dicitura Inizia la programmazione o genera con l'IA.

  5. Nella nuova cella di codice, fai clic su generate.

  6. Nell'editor di codice, inserisci il seguente prompt in linguaggio naturale:

    Using bigquery magics query the `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins` table
    
  7. Premi Invio (Return su macOS).

    Gemini suggerisce un codice Python simile al seguente:

    %%bigquery
    SELECT *
    FROM `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins`
    LIMIT 10
    

Completamento del codice Python

Il completamento del codice Python tenta di fornire consigli contestualmente appropriati basati sui contenuti nell'editor query. Durante la digitazione, Gemini può suggerire passaggi successivi logici pertinenti al contesto del codice attuale o aiutarti a eseguire l'iterazione del codice.

Autorizzazioni aggiuntive richieste

Oltre alle autorizzazioni richieste per scrivere query con Gemini, devi disporre dell'autorizzazione cloudaicompanion.instances.completeCode per generare codice Python. Questa autorizzazione è inclusa nel ruolo IAM Utente Cloud AI Companion (roles/cloudaicompanion.user).

Utilizza Gemini per completare il codice Python

Per provare il completamento del codice Python con Gemini, segui questi passaggi:

  1. Vai alla pagina BigQuery Studio.

    Vai a BigQuery

  2. Nella barra degli strumenti, fai clic su pen_sparkGemini e, nella sezione Gemini nel blocco note Python, seleziona Completamento codice, se non è già selezionata.

    Gemini nella barra degli strumenti di BigQuery.

  3. Nella barra delle schede del riquadro dell'editor, fai clic sulla freccia menu a discesa accanto al segno +, quindi fai clic su Crea blocco note Python:

    scheda-blocco-note

    Si apre il nuovo blocco note, contenente celle che mostrano query di esempio sul set di dati pubblico bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.

  4. Nell'editor di codice, inizia a digitare codice Python. Gemini suggerisce il codice incorporato durante la digitazione. Per accettare il suggerimento, premi Tab.

Disattiva le funzionalità di Gemini

Per disabilitare le funzionalità Gemini in BigQuery:

  1. Nella barra degli strumenti dell'editor query SQL, fai clic su pen_spark Gemini.

  2. Cancella le funzionalità di Gemini che vuoi disattivare.

Invia il tuo feedback

Puoi fornire feedback sui suggerimenti di Gemini.

  • Per fornire un feedback, fai clic su pen_spark Gemini nella barra degli strumenti, quindi seleziona Invia feedback.

Contribuisci a migliorare i suggerimenti

Puoi contribuire a migliorare i suggerimenti di Gemini condividendo i dati dei prompt con Google. Per condividere i dati dei prompt, segui questi passaggi:

  1. Nella barra degli strumenti della console Google Cloud, nella pagina BigQuery Studio fai clic su pen_spark Gemini.

  2. Seleziona Condividi i dati per migliorare Gemini.

  3. Aggiorna le impostazioni sull'utilizzo dei dati nella finestra di dialogo delle impostazioni per l'utilizzo dei dati.

Le impostazioni di condivisione dei dati si applicano all'intero progetto e possono essere impostate solo da un amministratore del progetto con le autorizzazioni IAM serviceusage.services.enable e serviceusage.services.list. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei dati nel programma Trusted Tester, consulta il programma Trusted Tester di Gemini per Google Cloud.

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