Abfragen mit Unterstützung durch Gemini schreiben

Du kannst Gemini verwenden, ein KI-basiertes Mitarbeitende in Google Cloud, um SQL und Dataform Core zu generieren Code in .sqlx-Dateien in Dataform.

Wie und wann Gemini funktioniert für Google Cloud nutzt Ihre Daten.

Nur Englisch Prompts werden für Gemini in folgenden Sprachen unterstützt: Dataform.

Dieses Dokument richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists und Datenanalysten Entwickler, die mit SQL-Workflows in Dataform arbeiten Dabei werden Vorkenntnisse von Google SQL-Syntax und wie Sie Dataform-SQL-Workflowaktionen erstellen.

Hinweise

  1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

    Go to project selector

  2. Select or create a Google Cloud project.

  3. Aktivieren Sie Gemini in BigQuery.

Abfrage generieren

Sie können Gemini eine Erklärung in natürlicher Sprache (oder prompt), um eine SQL- oder Dataform Core-Abfrage basierend auf In Ihrem Repository definierte SQL-Workflowaktionen. Beispielsweise können Sie Gemini verwenden, , um eine SQL-SELECT-Anweisung in der Tabellendefinitionsdatei .sqlx zu generieren.

So generieren Sie eine SQL- oder Dataform-Kernabfrage:

  1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite Dataform.

    Zur Seite „Dataform“

  2. Wählen Sie ein Repository aus oder erstellen Sie eines. und wählen Sie dann einen Arbeitsbereich aus.

  3. Wählen Sie im Bereich Dateien eine .sqlx-Datei aus oder erstellen Sie eine.

  4. Klicken Sie auf der Registerkarte „Datei“ auf pen_spark Gemini:

  5. Geben Sie im Gemini-Dialogfeld einen Prompt in natürlicher Sprache ein.

    Wenn Sie die SQL-Aktion kennen, die Sie verwenden möchten, können Sie Den Aktionsnamen in Backticks (`) in Ihrem Prompt.

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

    Gemini prüft die in Ihrem Repository definierten SQL-Aktionen um Aktionen zu finden, die für Ihren Prompt relevant sein könnten, und schlägt eine Abfrage vor.

  7. Optional: Um Feedback zu geben, klicken Sie auf . thumb_up Vorschlag mit „Gefällt mir“ bewerten, thumb_down Vorschlag nicht mögen oder chat_info Weiteres Feedback geben

  8. Klicken Sie auf Einfügen, um den Vorschlag anzunehmen.

Tipps zum Generieren von Abfragen

Mit den folgenden Tipps können die Vorschläge verbessert werden, die Gemini in Dataform bietet:

  • Geben Sie den SQL-Aktionsnamen an in Graviszeichen (`) eingeschlossen, z. B.: `action_name`.
  • Wenn die Spaltennamen oder ihre semantischen Beziehungen unklar oder komplex sind, können Sie im Prompt Kontext bereitstellen, um Gemini zur gewünschten Antwort zu führen. Dieses Verfahren wird als Prompt Engineering bezeichnet. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass eine generierte Abfrage auf einen Spaltennamen verweist, beschreiben Sie den Spaltennamen und die Relevanz für die gewünschte Antwort. Um eine Antwort zu erhalten, die sich auf komplexe Begriffe wie Lifetime-Wert oder Handelsspanne bezieht, beschreiben Sie das Konzept und seine Relevanz für Ihre Daten, um die Ergebnisse der SQL-Generierung zu verbessern.

Gemini- und Dataform-Daten

Gemini in Dataform kann auf die Metadaten der Tabellen, auf die Sie zugreifen dürfen. Dies können Tabellen-, Spaltennamen, Datentypen und Spaltenbeschreibungen sein. Gemini in Dataform kann nicht auf die Daten in Ihren Tabellen, Ansichten oder Modelle. Weitere Informationen dazu, wie Gemini deine Daten verwendet, findest du unter So nutzt Gemini für Google Cloud Ihre Daten.

Nächste Schritte