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Scrivi query con l'assistenza di Gemini

Puoi utilizzare Gemini for Google Cloud, che offre assistenza basata sull'AI, 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 for Google Cloud non utilizza i tuoi prompt o le sue risposte come dati per addestrare i propri modelli senza la tua autorizzazione esplicita. Per ulteriori informazioni su come Google utilizza i tuoi dati, consulta In che modo Gemini for Google Cloud utilizza i tuoi dati. Per attivare la condivisione dei dati per le funzionalità di Gemini in BigQuery in anteprima, consulta Contribuire a migliorare i suggerimenti.

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

Questo documento è rivolto ad analisti di dati, data scientist e sviluppatori di dati che lavorano con query SQL e notebook di Colab Enterprise in BigQuery. Si presume che tu abbia conoscenza di come eseguire query sui dati nello spazio di lavoro SQL di BigQuery o di come utilizzare i notebook per analizzare i dati di BigQuery utilizzando Python.

Prima di iniziare

Assicurati che Gemini sia configurato per il tuo progetto Google Cloud. Le funzionalità di Gemini in BigQuery potrebbero essere disabilitate o non disponibili fino al completamento della configurazione. Questi passaggi vengono in genere eseguiti da un amministratore.
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
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nella barra degli strumenti, fai clic sull'icona del menu a discesa pen_sparkGemini.
Nell'elenco a discesa delle funzionalità, seleziona quelle che vuoi attivare. Le funzionalità disponibili includono:
- Gemini nella query SQL:
  - Completamento automatico (anteprima): durante la digitazione 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 in BigQuery di generare una query SQL con un commento in linguaggio naturale nell'Editor di query di BigQuery.
  - 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 e basati sui contenuti nel notebook.
  - Generazione del codice: puoi chiedere a Gemini di generare il codice Python con un'istruzione o una domanda in linguaggio naturale.

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 for 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 visualizzare le autorizzazioni esatte richieste, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:

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'affermazione o una domanda in linguaggio naturale, nota anche come prompt. Anche se non hai codice, hai una conoscenza limitata dello schema dei dati o solo una conoscenza di base della sintassi di GoogleSQL, Gemini può generare SQL che può aiutarti 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 o su cui hai eseguito query di recente. Puoi anche utilizzare lo strumento per modificare una query esistente e per specificare manualmente le tabelle per le quali vuoi generare SQL.

Per utilizzare lo strumento di generazione SQL:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Accanto all'editor di query, fai clic su pen_spark Strumento di generazione SQL.
A sinistra dell'editor di query, fai clic sull'icona pen_spark Strumento di generazione SQL per aprire lo strumento.
Nello strumento di generazione SQL, fai una domanda o inserisci un prompt in linguaggio naturale su una tabella che hai visualizzato o su cui hai eseguito query di recente. Ad esempio, puoi visualizzare la tabella bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips e poi digitare quanto segue:
```
 Show me the duration and subscriber type for the ten longest trips
```

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;

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 visualizzare la nuova query.
- Per aggiornare le origini tabella utilizzate come contesto per generare la query SQL suggerita, fai clic su Modifica origini tabella, seleziona le origini tabella 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 le eventuali perfezionamenti nella casella di testo Perfeziona e poi 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 apportate alla query, seleziona la casella di controllo Mostra differenze.
- 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 Disattivare le funzionalità di Gemini.

Generare 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.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery Studio.

Vai a BigQuery Studio

I passaggi rimanenti vengono visualizzati nella console Google Cloud.
Nell'editor query SQL, fai clic su Crea una nuova query.
Nell'editor di query, scrivi un commento SQL su una tabella che hai visualizzato o su cui hai eseguito query di recente. 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
```

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;

Per accettare il suggerimento, premi Tab.

Suggerimenti per la generazione SQL

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

Per specificare manualmente le tabelle da utilizzare, puoi includere il nome completo della tabella 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. 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.
Quando generi SQL da un commento, puoi formattare il prompt su più righe anteponendo a ogni riga un carattere #.
Le descrizioni delle colonne vengono prese in considerazione durante la generazione delle query SQL. Per migliorare l'accuratezza, aggiungi descrizioni delle colonne allo schema. Per ulteriori informazioni sulle descrizioni delle colonne, consulta Descrizioni delle colonne in Specificare uno schema.

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, vedi In che modo Gemini for Google Cloud utilizza i tuoi dati.

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:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery Studio.

Vai a BigQuery Studio

I passaggi rimanenti vengono visualizzati nella console Google Cloud.

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.

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;
```
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.

Spiega le query SQL

Per spiegare una query SQL:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery Studio.

Vai a BigQuery Studio

I passaggi rimanenti vengono visualizzati nella console Google Cloud.
Nell'editor query, apri o incolla la query per cui vuoi ricevere una spiegazione.
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 il codice Python con un'istruzione 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, generi codice per un set di dati pubblico BigQuery, bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.

Vai alla pagina BigQuery Studio.

Vai a BigQuery
Nella barra delle schede del riquadro dell'editor, fai clic sulla freccia del freccia menu a discesa accanto al segno + e poi su Crea blocco note Python.

Si apre il nuovo notebook contenente celle che mostrano query di esempio relative al set di dati pubblico bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.
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.
Nella nuova cella di codice, fai clic su Genera.

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

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

Premi Invio (Return su macOS).

Gemini suggerisce un codice Python simile al seguente:

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

Esegui il codice, premi Invio.

Codice Python completo

Il completamento del codice Python 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 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:

Vai alla pagina BigQuery Studio.

Vai a BigQuery
Nella barra delle schede del riquadro dell'editor, fai clic sulla freccia menu a discesa accanto al segno + e poi su Crea notebook in Python. Si apre un nuovo notebook contenente celle che mostrano query di esempio contro il set di dati pubblico bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.
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 Tab.

Disabilita le funzionalità dell'assistente alla query di Gemini

Per disabilitare le funzionalità di Gemini in BigQuery:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nella barra degli strumenti, fai clic sull'icona del menu a discesa pen_spark Gemini.
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 un prompt in linguaggio naturale per generare la sintassi SQL che risponde alle domande aziendali.
  - Strumento di generazione SQL: utilizza il linguaggio naturale per generare ed eseguire l'iterazione sui risultati delle query SQL in base ai dati della tua organizzazione.
  - 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 e basati sui contenuti nell'editor di query.
  - Generazione del codice: puoi chiedere a Gemini di generare il codice Python con un'istruzione o una domanda in linguaggio naturale.

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

Invia il tuo feedback

Puoi fornire feedback sui suggerimenti di Gemini.

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

Contribuisci a migliorare i suggerimenti

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

Nella console Google Cloud sulla pagina BigQuery Studio, nella barra degli strumenti, fai clic su pen_spark Gemini.
Seleziona Condividi i dati per migliorare Gemini.
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 informazioni dettagliate sui prezzi di questa funzionalità, consulta la 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 for Google Cloud, consulta Panoramica di Gemini for Google Cloud.
Per informazioni sulle norme relative ai dati di Gemini, consulta In che modo Gemini for Google Cloud utilizza i tuoi dati.