Aktionen mit Unterstützung durch Gemini erstellen

Gemini ist ein KI-basierter Assistent in Google Cloud, mit dem Sie SQL- und Dataform-Kerncode in .sqlx-Dateien in Dataform generieren können.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini for Google Cloud Ihre Daten verwendet

Nur Prompts auf Englisch werden für Gemini in Dataform unterstützt.

Dieses Dokument richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists und Datenentwickler, die mit Workflows in Dataform arbeiten. Dabei werden Kenntnisse der GoogleSQL-Syntax und der Erstellung von Dataform-Workflow-Aktionen vorausgesetzt.

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.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
  3. Aktivieren Sie Gemini in BigQuery.

Abfrage generieren

Sie können Gemini eine Anweisung in natürlicher Sprache (oder Eingabeaufforderung) bereitstellen, um eine SQL- oder Dataform Core-Abfrage basierend auf den in Ihrem Repository definierten Workflow-Aktionen zu generieren. Sie können beispielsweise mit Gemini eine SQL-SELECT-Anweisung in einer .sqlx-Tabellendefinitionsdatei generieren.

So erstellen Sie eine SQL- oder Dataform Core-Abfrage:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Dataform auf.

    Zur Dataform-Seite

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

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

  4. Klicken Sie auf dem Tab „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 Ihrer Eingabeaufforderung in Graviszeichen (`) angeben.

  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: Wenn Sie Feedback geben möchten, klicken Sie auf thumb_up Vorschlag gefällt mir, thumb_down Vorschlag gefällt mir nicht oder chat_info Mehr Feedback geben.

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

Tipps zum Generieren von Anfragen

Mit den folgenden Tipps lassen sich die Vorschläge von Gemini in Dataform verbessern:

  • Geben Sie den Namen der SQL-Aktion in Backticks (`) an, 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 zugreifen, für die Sie eine Zugriffsberechtigung haben. Dies können Tabellen-, Spaltennamen, Datentypen und Spaltenbeschreibungen sein. Gemini in Dataform kann nicht auf die Daten in Ihren Tabellen, Ansichten oder Modellen zugreifen. Weitere Informationen dazu, wie Gemini Ihre Daten verwendet, finden Sie unter So verwendet Gemini für Google Cloud Ihre Daten.

Nächste Schritte