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 in fase iniziale, Gemini per Google Cloud prodotti possono generare un output che sembra plausibile, ma che è di fatto errato. Ti consigliamo di convalidare tutti gli output di Gemini per i prodotti Google Cloud prima di utilizzarli. Per ulteriori informazioni, vedi Gemini per Google Cloud e 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.

Solo in inglese i prompt in lingua sono supportati 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. 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, abilita BigQuery Studio per la gestione degli asset.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per scrivere query con l'assistenza di Gemini, chiedi all'amministratore di concederti 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 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.companions.generateCode
• cloudaicompanion.entitlements.get

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

Genera una query SQL

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

Utilizzare lo strumento Aiutami a programmare

Lo strumento Aiutami a programmare ti consente di usare il linguaggio naturale per generare una query SQL che puoi quindi 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 una 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 di 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 inserisci l'istruzione nell'editor di 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 per 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 una 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 # in BigQuery editor di query seguito da un'affermazione o una domanda in linguaggio naturale le informazioni desiderate. Gemini esamina le tue query recenti per trovare lo schema della tabella che potrebbe essere pertinente al prompt. Se sai la tabella che vuoi utilizzare, puoi specificarne il nome 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 vengono visualizzati 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 SQL che risponde il 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 di Gemini BigQuery offre:

• 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 tue tabelle, viste o di grandi dimensioni. Per maggiori informazioni su come Gemini utilizza i tuoi dati, vedi 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 vengono visualizzati 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 di perfezionarli query che potrebbe 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 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 l'SQL, devi avere cloudaicompanion.companions.generateChat autorizzazione. 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 vengono visualizzati 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 chiedere a Gemini una dichiarazione in linguaggio naturale per generare il 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 hai il cloudaicompanion.instances.generateCode per generare codice Python. Questa autorizzazione è inclusa nel Utente Cloud AI Companion (roles/cloudaicompanion.user) Ruolo IAM.

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 degli strumenti, fai clic su pen_sparkGemini; 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 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.

4. Nella barra degli strumenti, fai clic su + Codice per inserire una nuova cella di codice. Una nuova cella di codice appare il messaggio: Start coding or generate with AI.

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

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 contenuti contestualmente appropriati suggerimenti basati sui contenuti nell'editor di query. Durante la digitazione, Gemini può suggerire passaggi successivi logici pertinenti alla tua contesto del codice o aiutarti a ripetere il codice.

Ulteriori autorizzazioni richieste

Oltre alle autorizzazioni necessarie per scrivere query con Gemini, devi hai il cloudaicompanion.instances.completeCode per generare codice Python. Questa autorizzazione è inclusa nel Utente Cloud AI Companion (roles/cloudaicompanion.user) Ruolo IAM.

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 in 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 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.

4. Nell'editor di codice, inizia a digitare il codice Python. Gemelli suggerisce il codice in linea durante la digitazione. Per accettare il suggerimento, premi Scheda.

Disattiva le funzionalità di Gemini

Per disabilitare le funzionalità di Gemini in BigQuery, esegui la seguenti:

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, quindi seleziona Invia feedback.

Contribuisci a migliorare i suggerimenti

Puoi contribuire a migliorare i suggerimenti di Gemini condividendo il tuo 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, vedi Panoramica di Gemini per Google Cloud.
• Per informazioni sui criteri relativi ai dati di Gemini, consulta In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i dati.