Puoi utilizzare Gemini, uno strumento basato sull'AI
collaboratore in Google Cloud, per generare il core SQL e Dataform
all'interno di .sqlx
file in Dataform.
Scopri come e quando Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.
Solo in inglese i prompt in lingua sono supportati Dataform.Questo documento è rivolto agli analisti di dati, ai data scientist e agli sviluppatori che lavorano con flussi di lavoro SQL in Dataform. Si presuppone che tu abbia familiarità con la sintassi SQL di Google e come creare azioni del flusso di lavoro SQL Dataform.
Prima di iniziare
-
In the Google Cloud console, go to the project selector page.
-
Select or create a Google Cloud project.
- Attiva Gemini in BigQuery.
Genera una query
Puoi fornire a Gemini una dichiarazione in linguaggio naturale (oppure
prompt) per generare una query principale SQL o Dataform basata su
Azioni del flusso di lavoro SQL definite nel repository.
Ad esempio, puoi usare Gemini
per generare un'istruzione SELECT
SQL in un file di definizione di tabella .sqlx
.
Per generare una query SQL o Dataform principale, segui questi passaggi:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Dataform.
Seleziona o crea un repository, e poi seleziona o crea un'area di lavoro.
Nel riquadro File, seleziona o crea un file
.sqlx
.Nella scheda File, fai clic su pen_spark Gemini.
Nella finestra di dialogo di Gemini, inserisci un prompt in linguaggio naturale.
Se conosci l'azione SQL che vuoi utilizzare, puoi specificare il nome dell'azione negli apici inversi (
`
) nel prompt.Fai clic su Genera.
Gemini esamina le azioni SQL definite nel tuo repository per trovare azioni che potrebbero essere pertinenti al prompt e suggerire una query.
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Suggerimenti per la generazione di query
I seguenti suggerimenti possono migliorare i suggerimenti di Gemini Dataform fornisce:
- Fornisci il nome dell'azione SQL
racchiusi tra apici inversi (
`
), come`
action_name
`
. - 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.
dati di Gemini e Dataform
Gemini in Dataform può accedere ai metadati le tabelle alle quali puoi accedere. Sono inclusi nomi delle tabelle, nomi delle colonne, tipi di dati e descrizioni delle colonne. Gemini in Dataform non può accedere ai dati nelle tue tabelle, viste o di machine learning. Per maggiori informazioni su come Gemini utilizza i tuoi dati, vedi In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.
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.