Você pode usar o Gemini, um colaborador
com tecnologia de IA no Google Cloud, para gerar código SQL e do núcleo do Dataform
em arquivos .sqlx
no Dataform.
Saiba como e quando o Gemini do Google Cloud usa seus dados.
Apenas em inglês Os comandos em idiomas são compatíveis com o Gemini em o Dataform.Este documento é destinado a analistas, cientistas e desenvolvedores de dados que trabalham com fluxos de trabalho SQL no Dataform. Você deve ter conhecimento da sintaxe do Google SQL e como criar ações do fluxo de trabalho SQL do Dataform.
Antes de começar
-
In the Google Cloud console, go to the project selector page.
-
Select or create a Google Cloud project.
- Ativar o Gemini no BigQuery.
Gerar uma consulta
Você pode dar ao Gemini uma declaração de linguagem natural (ou
prompt) para gerar uma consulta principal do SQL ou do Dataform com base no
Ações do fluxo de trabalho SQL definidas no repositório.
Por exemplo, você pode usar o Gemini
para gerar uma instrução SQL SELECT
em um arquivo de definição de tabela .sqlx
.
Para gerar uma consulta principal do SQL ou do Dataform, siga estas etapas:
No Console do Google Cloud, acesse a página Dataform.
Selecione ou crie um repositório, e depois selecione ou crie um espaço de trabalho.
No painel Arquivos, selecione ou crie um arquivo
.sqlx
.Na guia "Arquivo", clique em pen_spark Gemini (em inglês).
Na caixa de diálogo do Gemini, insira um comando de linguagem natural.
Se você souber qual ação SQL quer usar, especifique o nome da ação entre acentos graves (
`
) no seu comando.Clique em Generate (Gerar).
O Gemini analisa as ações SQL definidas no repositório para encontrar ações que possam ser relevantes para o comando e sugere uma consulta.
Opcional: para enviar feedback, clique em thumb_up Gostei da sugestão, thumb_down Não gostei da sugestão ou chat_info Enviar mais feedback.
Para aceitar a sugestão, clique em Inserir.
Dicas para geração de consultas
As dicas a seguir podem melhorar as sugestões oferecidas pelo Gemini no Dataform:
- Forneça o nome da ação SQL
entre crases (
`
), como`
action_name
`
. - Se os nomes das colunas ou as relações semânticas delas não forem claros ou complexos, forneça contexto no prompt para orientar o Gemini na resposta que você quer. Esse processo é conhecido como engenharia de comando. Por exemplo, para incentivar uma consulta gerada para referenciar um nome de coluna, descreva o nome da coluna e sua relevância para a resposta desejada. Para incentivar uma resposta que mencione termos complexos, como valor da vida útil ou margem bruta, descreva o conceito e a relevância dele para seus dados para melhorar os resultados da geração de SQL.
Dados do Gemini e do Dataform
O Gemini no Dataform pode acessar os metadados das tabelas que você tem permissão para acessar. Isso pode incluir os nomes da tabela, nomes de colunas, tipos de dados e descrições de coluna. Gemini no O Dataform não pode acessar os dados nas suas tabelas, visualizações ou de modelos de machine learning. Para mais informações sobre como o Gemini usa seus dados, consulte Como o Gemini para o Google Cloud usa seus dados.
A seguir
- Para mais informações sobre o Gemini para o Google Cloud, consulte Visão geral do Gemini para o Google Cloud.
- Para informações sobre a política de dados do Gemini, consulte Como o Gemini para o Google Cloud usa seus dados.