Gemini 지원을 받아 쿼리 작성

Google Cloud의 AI 기반 공동작업자인 Gemini를 사용하여 Dataform의 .sqlx 파일 내에 SQL 및 Dataform Core 코드를 생성할 수 있습니다.

Gemini는 프롬프트나 해당 응답을 데이터로 사용하여 모델을 학습시키지 않습니다. 자세한 내용은 Google Cloud용 Gemini에서 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.

Dataform in Gemini에는 영어 프롬프트만 지원됩니다.

이 문서는 Dataform에서 SQL 워크플로를 사용하는 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 개발자를 대상으로 작성되었습니다. 여기에서는 사용자가 Google SQL 문법과 Dataform SQL 워크플로 작업을 만드는 방법을 알고 있다고 가정합니다.

시작하기 전에

  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. Gemini in BigQuery를 활성화합니다.

쿼리 생성

Gemini에 자연어 문(또는 프롬프트)을 제공하여 저장소에 정의된 SQL 워크플로 작업을 기반으로 SQL 또는 Dataform Core 쿼리를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Gemini를 사용하여 .sqlx 테이블 정의 파일에 SQL SELECT 문을 생성할 수 있습니다.

SQL 또는 Dataform Core 쿼리를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Dataform 페이지로 이동합니다.

    Dataform 페이지로 이동

  2. 저장소를 선택하거나 저장소를 만든 후 작업공간을 선택하거나 만듭니다.

  3. 파일 창에서 .sqlx 파일을 선택하거나 만듭니다.

  4. 파일 탭에서 pen_spark Gemini를 클릭합니다.

  5. Gemini 대화상자에 자연어 프롬프트를 입력합니다.

    사용할 SQL 작업을 알고 있는 경우 프롬프트에서 작업 이름을 백틱(`)으로 지정할 수 있습니다.

  6. 생성을 클릭합니다.

    Gemini는 저장소에 정의된 SQL 작업을 검토하여 프롬프트와 관련이 있을 수 있는 작업을 찾고 쿼리를 제안합니다.

  7. (선택사항) 의견을 제공하려면 thumb_up 좋아요, thumb_down 싫어요, 또는 chat_info 추가 의견 보내기를 클릭합니다.

  8. 제안을 수락하려면 삽입을 클릭합니다.

쿼리 생성 팁

다음은 Gemini in Dataform에서 제공하는 추천을 개선하는 팁입니다.

  • SQL 작업 이름을 백틱(`)으로 묶어서 제공하세요(예: `action_name`).
  • 열 이름 또는 시맨틱스 관계가 명확하지 않거나 복잡한 경우 프롬프트에 컨텍스트를 제공하여 Gemini가 개발자가 원하는 답변을 제공하도록 안내할 수 있습니다. 이러한 기법을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다. 예를 들어 생성된 쿼리가 열 이름을 참조하도록 하려면 열 이름과 원하는 답변과의 관련성을 설명합니다. 평생 가치 또는 총이익과 같이 복잡한 용어를 참조하는 답변을 유도하려면 개념 및 데이터와의 관련성을 설명하여 SQL 생성 결과를 향상시킵니다.

Gemini 및 Dataform 데이터

Dataform의 Gemini는 개발자에게 액세스 권한이 있는 테이블의 메타데이터에 액세스할 수 있습니다. 여기에는 테이블 이름, 열 이름, 데이터 유형, 열 설명이 포함될 수 있습니다. Dataform의 Gemini는 테이블, 뷰 또는 모델의 데이터에 액세스할 수 없습니다. Gemini에서 데이터를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Google Cloud의 Gemini가 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.

다음 단계