Scrivi query con l'assistenza di Gemini

Poiché si tratta di una tecnologia in fase iniziale, i prodotti Gemini per Google Cloud possono generare output apparentemente plausibili, ma di fatto errati. Ti consigliamo di convalidare tutti gli output di Gemini per i prodotti Google Cloud prima di utilizzarli. Per ulteriori informazioni, consulta Gemini per Google Cloud e l'AI responsabile.

Puoi utilizzare Gemini per Google Cloud, che offre assistenza basata sull'IA, per eseguire query sui tuoi dati con query SQL e codice Python. Gemini in BigQuery può generare query, completare il codice mentre digiti e spiegare le query.

Gemini per Google Cloud non utilizza i tuoi prompt né i suoi come dati per addestrare i modelli senza la tua esplicita autorizzazione. Per ulteriori informazioni su come Google utilizza i tuoi dati, consulta In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati. Per attivare la condivisione dei dati per le funzionalità di Gemini in BigQuery in anteprima, consulta Contribuisci a migliorare i suggerimenti.

Per Gemini in in BigQuery.

Questo documento è rivolto agli analisti di dati, ai data scientist e agli di sviluppatori che lavorano con query SQL e blocchi note di Colab Enterprise in BigQuery. Si presuppone che tu abbia su come eseguire query sui dati nell'area di lavoro SQL di BigQuery come lavorare con i blocchi note per analizzare i dati di BigQuery utilizzando come Python.

Prima di iniziare

1. Assicurati che Gemini sia configurato per il tuo progetto Google Cloud. Le funzionalità di Gemini in BigQuery potrebbero essere disabilitate o non disponibile fino al termine della configurazione. Questi passaggi vengono in genere eseguiti un amministratore.

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. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

4. Nella barra degli strumenti, fai clic sull'icona del menu a discesa pen_sparkGemini.

   

5. Nell'elenco a discesa delle funzionalità, seleziona quelle che vuoi attivare. Le funzionalità disponibili includono:

   • Gemini nella query SQL:
     • Completamento automatico (anteprima): mentre digiti nell'editor di query, Gemini può suggerire passaggi successivi logici pertinenti al contesto della query attuale o aiutarti a eseguire l'iterazione di una query.
     • Generazione automatica: puoi chiedere a Gemini BigQuery con un commento in linguaggio naturale nel editor di query BigQuery per generare una query SQL.
     • Strumento di generazione SQL: puoi inserire testo in linguaggio naturale in uno strumento per generare una query SQL, con opzioni per perfezionare i risultati della query, scegliere le origini delle tabelle e confrontare i risultati.
     • Spiegazione: puoi chiedere a Gemini in BigQuery di spiegare una query SQL in linguaggio naturale.
   • Gemini nel notebook Python:
     • Completamento del codice (anteprima): Gemini fornisce suggerimenti contestualmente appropriati basati sui contenuti del notebook.
     • Generare codice: puoi chiedere a Gemini di eseguire una dichiarazione o una domanda in linguaggio naturale per generare codice Python.

Autorizzazioni obbligatorie

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

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

Autorizzazioni obbligatorie

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

• cloudaicompanion.entitlements.get
• cloudaicompanion.instances.completeTask
• Per spiegare le query SQL: cloudaicompanion.companions.generateChat
• Per completare il codice SQL o Python: cloudaicompanion.instances.completeCode
• Per generare codice SQL o Python: cloudaicompanion.instances.generateCode

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Genera una query SQL

Per generare una query SQL in base allo schema dei dati, puoi fornire a Gemini un'istruzione o una domanda in linguaggio naturale, nota anche come prompt. Anche se inizi senza codice, una conoscenza limitata dei dati o solo una conoscenza di base della sintassi di GoogleSQL, Gemini generare query SQL che aiutano a esplorare i dati.

Utilizzare lo strumento di generazione SQL

Lo strumento di generazione SQL ti consente di utilizzare il linguaggio naturale per generare una query SQL sulle tabelle visualizzate di recente o su cui hai eseguito query. Puoi utilizzare lo strumento anche per modificare una query esistente e specificare manualmente le tabelle per cui per generare SQL.

Per utilizzare lo strumento di generazione SQL, segui questi passaggi:

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

   Vai a BigQuery

2. Accanto all'editor di query, fai clic su pen_spark Strumento di generazione SQL.

   

3. A sinistra dell'editor di query, fai clic sull'icona dello strumento di generazione SQL pen_spark per aprire lo strumento.

4. Nello strumento di generazione SQL, fai una domanda o inserisci un prompt in linguaggio naturale su una tabella che hai visualizzato o a cui hai eseguito una query di recente. Ad esempio, puoi visualizzare bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips e digitare quanto segue:

    Show me the duration and subscriber type for the ten longest trips
   

5. Fai clic su Genera.

   Gemini genera una query SQL simile alla seguente:

   SELECT
       subscriber_type,
       duration_sec
     FROM
         `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips`
   ORDER BY
       duration_sec DESC
   LIMIT 10;
   

   Nota: Gemini potrebbe suggerire una sintassi diversa ogni volta che inserisci lo stesso prompt.

6. 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. Puoi quindi fare clic su Esegui per eseguire la query SQL suggerita.
   • Per modificare il prompt, fai clic su Modifica e poi modifica o sostituisci il prompt iniziale. Dopo aver modificato il prompt, fai clic su Aggiorna per visualizza la nuova query.
   • Per aggiornare le origini della tabella utilizzate come contesto per generare il valore query SQL suggerita, fai clic su Modifica origini tabella e seleziona la tabella le fonti selezionando le caselle di controllo e poi fai clic su Applica.
   • Per visualizzare un riepilogo in linguaggio naturale della query generata, fai clic su Riepilogo query.
   • Per perfezionare la query SQL suggerita, digita eventuali perfezionamenti nel Perfeziona, quindi fai clic su Invia per perfezionare la query. Ad esempio, digita limit to 1000 per limitare il numero di risultati della query. Per confrontare le modifiche con seleziona la casella di controllo Mostra il confronto.
   • Per ignorare il suggerimento senza inserire la query generata, chiudi lo strumento di generazione SQL.

Disattivare lo strumento di generazione SQL

Per scoprire come disabilitare lo strumento di generazione SQL, consulta Disattiva le funzionalità Gemini.

Genera SQL da un commento

Puoi generare SQL nell'editor SQL descrivendo la query che ti interessa in un commento e premendo Invio per passare alla riga successiva.

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 vengono visualizzati nella console Google Cloud.

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

   

3. Nell'editor query, scrivi un commento SQL su una tabella che hai di recente visualizzati o sottoposti a query. Ad esempio, puoi visualizzare la tabella bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips e poi scrivere il seguente commento:

   # Show me the duration and subscriber type for the ten longest trips
   

4. Premi Invio (Return su macOS).

   Gemini suggerisce una query SQL simile alla seguente:

   # Show me the duration and subscriber type for the ten longest trips
   
   SELECT
     duration_sec,
     subscriber_type
     AVG(duration_minutes) AS average_trip_length
   FROM
     `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`
   ORDER BY
     duration_sec
   LIMIT 10;
   

5. Per accettare il suggerimento, premi Tab.

Suggerimenti per la generazione SQL

I seguenti suggerimenti possono migliorare i suggerimenti di Gemini BigQuery offre:

• Per specificare manualmente quali tabelle utilizzare, puoi includere il parametro nome di tabella qualificato in apici inversi (`), come `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. Ad esempio, per incoraggiare una generazione query per fare riferimento al nome di una colonna, descrivere il nome della colonna e la sua pertinenza alla risposta che vuoi. Incoraggiare una risposta che fa riferimento a domande complesse come lifetime value o margine lordo, descrivono il concetto e il relativo la pertinenza ai dati per migliorare i risultati di generazione SQL.
• Quando generi un codice SQL da un commento, puoi formattare il prompt su più righe facendo precedere ogni riga con un carattere #.
• Le descrizioni delle colonne vengono prese in considerazione durante la generazione delle query SQL. A migliorare l'accuratezza, aggiungi descrizioni allo schema. Per maggiori informazioni informazioni sulle descrizioni delle colonne, consulta Descrizioni delle colonne in Specificare del modello.

Dati di 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 può 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.

Completa una query SQL

Anteprima

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

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 vengono visualizzati nella console Google Cloud.

2. 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.

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

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

   GROUP BY
     subscriber_type, hour_of_day;
   

4. 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 in 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.

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 vengono visualizzati nella console Google Cloud.

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

3. Evidenzia la query che vuoi che Gemini spieghi, poi fai clic su astrophotography_mode Gemini.

   

La spiegazione SQL viene visualizzata nel riquadro Gemini.

Genera codice Python

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

Utilizzare Gemini per generare codice Python

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

1. Vai alla pagina BigQuery Studio.

   Vai a BigQuery

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

   Si apre il nuovo blocco note contenente celle in cui vengono visualizzate query di esempio il set di dati pubblico bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.

3. Nella barra degli strumenti, fai clic su + Codice per inserire una nuova cella di codice. Viene visualizzata una nuova cella di codice con il messaggio Inizia a programmare o genera con l'IA.

4. Nella nuova cella del codice, fai clic su Genera.

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

   Using bigquery magics query the `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins` table
   

6. Premi Invio (Return su macOS).

   Gemini suggerisce un codice Python simile al seguente:

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

7. Esegui il codice e premi Invio.

Codice Python completo

Anteprima

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

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

Utilizzare 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 delle schede del riquadro dell'editor, fai clic sul freccia menu a discesa accanto al segno +, quindi fai clic su Crea Python un blocco note personalizzato. Si apre un nuovo notebook contenente celle che mostrano query di esempio contro il set di dati pubblico bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.

3. Nell'editor di codice, inizia a digitare il codice Python. Ad esempio: %%bigquery. Gemini suggerisce il codice in linea durante la digitazione. Per accettare il suggerimento, premi Scheda.

Disattivare le funzionalità dell'assistente alla query di Gemini

Per disabilitare le funzionalità di Gemini in BigQuery:

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

   Vai a BigQuery

2. Nella barra degli strumenti, fai clic sull'icona del menu a discesa pen_spark Gemini.

![Gemini button in the BigQuery toolbar.](/bigquery/images/duet-ai-assistant-link.png){: class="screenshot" } 

1. Nell'elenco a discesa delle funzionalità, deseleziona le funzionalità dell'assistente alla query di Gemini in BigQuery che vuoi disattivare.

   • Gemini nella query SQL:
     • Completamento automatico (anteprima): durante la digitazione, Gemini può suggerire passaggi successivi logici pertinenti al contesto della query attuale o aiutarti a eseguire l'iterazione di una query.
     • Generazione automatica: puoi fornire a Gemini una un prompt in linguaggio naturale per generare una sintassi SQL domande.
     • Strumento di generazione SQL: utilizza il linguaggio naturale per generare e eseguire l'iterazione sui risultati delle query SQL in base ai dati della tua organizzazione.
     • Spiegazione: puoi richiedere a Gemini BigQuery per spiegare una query SQL in linguaggio naturale.
   • Gemini nel notebook Python:
     • Completamento del codice (anteprima): Gemini fornisce consigli contestualmente appropriati e basati sui contenuti nell'editor query.
     • Generazione del codice: puoi richiedere a Gemini una una dichiarazione o una domanda in linguaggio naturale per generare il codice Python.

Per scoprire come disabilitare la funzionalità Gemini in BigQuery, consulta Disattivare i prodotti Gemini.

Invia il tuo feedback

Puoi fornire feedback sui suggerimenti di Gemini.

• Per fornire un feedback, fai clic su pen_spark Gemini, quindi seleziona Invia feedback.

Contribuisci a migliorare i suggerimenti

Puoi contribuire a migliorare i suggerimenti di Gemini condividendoli con Google i dati del prompt che invii alle funzionalità in Anteprima. Per condividere i dati dei prompt, segui questi passaggi:

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

2. Seleziona Condividi i dati per migliorare Gemini.

3. Aggiorna le impostazioni di utilizzo dei dati nella finestra di dialogo delle impostazioni relative all'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, vedi Gemini per il programma Trusted Tester di Google Cloud.

Prezzi

Per i dettagli sui prezzi di questa funzionalità, vedi Panoramica dei prezzi di Gemini in BigQuery.

Quote e limiti

Per informazioni su quote e limiti per questa funzionalità, consulta Quote per Gemini in BigQuery.

Passaggi successivi

• Per informazioni su Gemini per Google Cloud, consulta Panoramica di Gemini per Google Cloud.
• Per informazioni sulle norme relative ai dati di Gemini, consulta In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.