BigQuery의 Gemini 개요

이 문서에서는 Google Cloud를 위한 Gemini 제품군에 포함된 BigQuery의 Gemini에서 데이터 작업에 도움이 되는 AI 기반 지원을 제공하는 방법을 설명합니다. BigQuery ML을 사용하면 Gemini 지원 외에도 Vertex AI 모델과 Cloud AI API에 액세스하여 텍스트 생성 또는 기계 번역과 같은 AI 태스크를 수행할 수 있습니다.

Gemini in BigQuery에 대한 AI 지원

BigQuery의 Gemini는 다음 작업을 수행하는 데 도움이 되는 AI 지원을 제공합니다.

  • 데이터 통계로 데이터 탐색 및 이해 정식 버전(GA) 데이터 통계는 테이블 메타데이터에서 생성된 유용한 쿼리를 사용하여 패턴을 발견하고 통계 분석을 수행할 수 있는 직관적이고 자동화된 방법을 제공합니다. 이 기능은 특히 초기 데이터 탐색의 콜드 스타트 문제를 해결하는 데 유용합니다. 자세한 내용은 BigQuery에서 데이터 통계 생성을 참조하세요.
  • BigQuery 데이터 캔버스로 데이터 탐색, 변환, 쿼리, 시각화 (정식 버전) 자연어를 사용하면 테이블 애셋을 찾기, 조인 및 쿼리하고 결과를 시각화하며 전체 프로세스에서 다른 사용자와 원활하게 공동작업할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 캔버스로 분석을 참조하세요.
  • 지원 SQL 및 Python 데이터 분석 받기. Gemini in BigQuery를 사용하여 SQL 또는 Python에서 코드를 생성하거나 제안하고 기존 SQL 쿼리를 설명할 수 있습니다. 자연어 쿼리를 사용하여 데이터 분석을 시작할 수도 있습니다. 코드를 생성, 완성, 요약하는 방법은 다음 문서를 참조하세요.
  • 파티션 나누기, 클러스터링, 구체화된 뷰 추천으로 데이터 인프라 최적화. BigQuery에서 SQL 워크로드를 모니터링하여 성능을 개선하고 비용을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.
  • 서버리스 Apache Spark 워크로드 자동 조정 및 문제 해결. (미리보기) 자동 조정은 권장사항과 이전 워크로드 실행 분석을 기반으로 반복되는 Spark 워크로드에 구성 설정을 적용하여 Spark 작업을 자동으로 최적화할 수 있습니다. BigQuery의 Gemini를 사용하는 고급 문제 해결은 작업 오류를 설명하고 표시할 수 있으며 느리거나 실패한 작업을 수정할 수 있는 실행 가능한 권장사항을 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 Spark 워크로드 자동 조정 및 고급 문제 해결을 참조하세요.
  • 변환 규칙으로 SQL 변환 맞춤설정. (미리보기) 대화형 SQL 변환기를 사용할 때 SQL 변환을 맞춤설정하는 향상된 Gemini 변환 규칙을 만듭니다. 자연어 프롬프트를 사용하여 SQL 변환 출력의 변경사항을 설명하거나 SQL 패턴을 지정하여 찾고 바꿀 수 있습니다. 자세한 내용은 변환 규칙 만들기를 참조하세요.
BigQuery의 Gemini에서 사용하는 Gemini 대규모 언어 모델(LLM)은 공개적으로 사용 가능한 코드, Google Cloud 관련 자료, 기타 관련 기술 정보의 데이터 세트를 기반으로 학습되므로 BigQuery의 Gemini 응답이 BigQuery의 Gemini 사용자에게 최대한 유용합니다.

Google Cloud를 위한 Gemini가 사용자의 데이터를 사용하는 방법과 시점을 알아보세요. Google Cloud용 Gemini 제품은 아직 초기 단계의 기술로, 일견 타당해 보이지만 실제로는 잘못된 출력을 생성할 수 있습니다. Google Cloud를 위한 Gemini 제품의 모든 출력을 사용 전에 미리 검사하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Google Cloud를 위한 Gemini와 책임감 있는 AI를 참조하세요.

가격 책정

Google Cloud를 위한 Gemini 가격 책정을 참조하세요.

할당량 및 한도

BigQuery의 Gemini에 적용되는 할당량과 한도는 Google Cloud를 위한 Gemini 할당량 및 한도를 참조하세요.

BigQuery의 Gemini와 상호작용하는 위치

BigQuery의 Gemini를 설정한 후에는 BigQuery의 Gemini를 사용하여 BigQuery Studio에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 데이터 통계를 사용하려면 테이블 항목의 통계 탭으로 이동하여 BigQuery 데이터의 패턴을 파악하고 품질을 평가하고 통계적 분석을 실행할 수 있습니다.
  • 데이터 캔버스를 사용하려면 테이블이나 쿼리에서 데이터 캔버스를 만들거나 데이터 캔버스를 사용하여 자연어로 데이터 애셋을 탐색하고 캔버스를 공유합니다.
  • 자연어를 사용하여 SQL 또는 Python 코드를 생성하거나 입력하는 동안 자동 완성을 통해 추천을 받으려면 SQL 쿼리 또는 Python 코드에 SQL 생성 도우미 도구를 사용합니다. BigQuery의 Gemini는 자연어로 SQL 코드를 설명할 수도 있습니다.
  • 파티셔닝, 클러스터링 및구체화된 뷰에 대한 다음에 대한 권장사항을 보려면 Google Cloud 콘솔 툴바에서 권장사항을 클릭합니다.

Spark 작업 자동 조정 및 문제 해결

자동 조정은 성능과 복원력을 위해 Spark 워크로드를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 수동으로 설정을 구성하는 대신 BigQuery의 Gemini가 반복되는 워크로드에 대한 권장사항을 적용한 후 자동 조정을 이해하고 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고급 문제 해결은 '자동 조정된 항목은 무엇인가요?', '지금 무슨 일이 일어나고 있나요?', '어떻게 해야 할까요?'에 대한 자연어 답변을 제공합니다.

Gemini in BigQuery 설정하기

자세한 설정 단계는 Gemini in BigQuery 설정을 참조하세요.

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