Scrivi query con l'assistenza di Gemini

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.

Essendo una tecnologia allo stadio iniziale, Gemini può generare risultati plausibili. Ti consigliamo di convalidare tutti gli output di Gemini prima di utilizzarli. Per maggiori informazioni, consulta Gemini per Google Cloud e l'IA responsabile.

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.

Scopri come e quando Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.

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

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

Prima di iniziare

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. Assicurati che Gemini sia configurato per il tuo progetto Google Cloud. I pulsanti di Gemini non sono visibili fino al termine della configurazione.
3. Per utilizzare Gemini con il codice Python, attiva la gestione degli asset in BigQuery Studio.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per scrivere query con l'assistenza di 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 di Gemini. Per visualizzare esattamente le autorizzazioni necessarie, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

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

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

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

Genera una query SQL

Per generare una query SQL basata sullo 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 dello schema dei dati o solo una conoscenza di base della sintassi di GoogleSQL, Gemini può generare una o più istruzioni SQL che possono aiutarti a esplorare i tuoi dati.

Utilizzare lo strumento Aiutami a programmare

Lo strumento Aiutami a programmare ti consente di utilizzare il linguaggio naturale per generare una query SQL che potrai poi eseguire in BigQuery Studio.

Per utilizzare 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 del codice, se non è già selezionato.

   

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

   

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;
   

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

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 il prompt, 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 tabella specifica, fai clic su Modifica origini tabella, seleziona la nuova origine della tabella e poi fai clic su Applica. Puoi accettare la nuova dichiarazione o ignorare il suggerimento.

Disattivare lo strumento Aiutami a programmare

Per scoprire come disattivare lo strumento Aiutami a programmare, vedi Disattivare le funzionalità di Gemini.

Inserisci un prompt per generare query SQL

Per generare SQL, digita il carattere # nell'editor 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 che potrebbe essere pertinente al tuo prompt. Se conosci la tabella da utilizzare, puoi specificarne il nome tra gli apici inversi (`) 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.

   

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 potrebbe suggerire più di un'istruzione SQLL che risponda al tuo 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 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, leggi l'articolo 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.

   

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 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 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.

Ulteriori autorizzazioni richieste

Oltre alle autorizzazioni necessarie per scrivere query con Gemini, per spiegare il linguaggio SQL devi avere l'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, 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 Spiegazione, se non è già selezionata.

   

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

4. Evidenzia la query che vuoi che Gemini spieghi, quindi fai clic su astrophotography_mode Spiega questa query.

   

La spiegazione SQL viene visualizzata nel riquadro Gemini.

Genera codice Python

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

Ulteriori autorizzazioni richieste

Oltre alle autorizzazioni necessarie 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, viene generato 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 del codice, se non è già selezionata.

   

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:

   

   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 il testo: Start coding or generate with AI.

5. Nella nuova cella del 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 suggerimenti contestualmente appropriati basati sui contenuti dell'editor di query. Durante la digitazione, Gemini può suggerire passaggi successivi logici pertinenti al contesto del tuo codice attuale o aiutarti a iterare il codice.

Ulteriori autorizzazioni richieste

Oltre alle autorizzazioni necessarie 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).

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 degli strumenti, fai clic su pen_sparkGemini e, nella sezione Gemini nel blocco note Python, seleziona Completamento del codice, se non è già selezionato.

   

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:

   

   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 il 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 di Gemini in BigQuery, segui questi passaggi:

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

2. Cancella le funzionalità di Gemini che vuoi disabilitare.

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 e 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 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.

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 dati.