Questo documento descrive in che modo Gemini in BigQuery, un prodotto del portafoglio Gemini per Google Cloud, fornisce assistenza basata sull'AI per aiutarti a lavorare con i tuoi dati.
Assistenza AI con Gemini in BigQuery
Gemini in BigQuery fornisce assistenza per AI nei seguenti modi:
- Esplora e comprendi i tuoi dati con insight sui dati. (Anteprima) Gli insight sui dati offrono un modo automatizzato e intuitivo per scoprire i pattern, valutare la qualità dei dati ed eseguire analisi statistiche utilizzando query approfondite generate dai metadati delle tabelle. Questa funzionalità è particolarmente utile per affrontare le sfide dell'avvio a freddo dell'esplorazione iniziale dei dati. Per saperne di più, consulta Generare insight sui dati in BigQuery.
- Scopri, trasforma, esegui query e visualizza i dati con BigQuery Data Canvas. (Anteprima) Utilizzando il linguaggio naturale, puoi trovare, unire ed eseguire query sugli asset delle tabelle, visualizzare i risultati e collaborare agevolmente con altri durante l'intero processo. Per ulteriori informazioni, consulta Analizzare con canvas di dati.
- Ottieni l'analisi assistita dei dati SQL e Python. Puoi utilizzare Gemini in BigQuery per generare o suggerire codice in SQL o Python e spiegare una query SQL esistente. Puoi anche utilizzare
query in linguaggio naturale per iniziare l'analisi dei dati. Per scoprire come generare, completare e riassumere il codice, consulta la seguente documentazione:
- Utilizza lo strumento Aiutami a programmare (anteprima)
- Prompt per generare query SQL (anteprima)
- Completa una query SQL (anteprima)
- Spiega una query SQL (anteprima)
- Genera codice Python (anteprima)
- Completamento del codice Python (anteprima)
- Ottimizza l'infrastruttura dei dati con suggerimenti per il partizionamento, il clustering e le vista materializzata materializzate. Puoi consentire a BigQuery di monitorare i tuoi carichi di lavoro SQL per individuare opportunità di miglioramento delle prestazioni e riduzione dei costi. Per saperne di più, consulta la seguente documentazione:
- Visualizza i suggerimenti su partizioni e cluster (anteprima)
- Gestisci i vista materializzata materializzate (anteprima)
- Ottimizzazione automatica dei carichi di lavoro Apache Spark serverless e risoluzione dei problemi. (Anteprima) L'ottimizzazione automatica può ottimizzare automaticamente i job Spark applicando le impostazioni di configurazione a un carico di lavoro Spark ricorrente in base alle best practice e a un'analisi delle esecuzioni precedenti dei carichi di lavoro. La risoluzione avanzata dei problemi con Gemini può spiegare e far emergere errori dei job e può offrire suggerimenti utili per correggere job lenti o non riusciti. Per ulteriori informazioni, consulta Ottimizzazione automatica dei carichi di lavoro Spark e Risoluzione dei problemi avanzata.
- Personalizza le traduzioni SQL con le regole di traduzione. (Anteprima) Crea regole di traduzione avanzate con Gemini per personalizzare le traduzioni SQL quando utilizzi il traduttore SQL interattivo. Puoi descrivere le modifiche all'output della traduzione SQL utilizzando prompt in linguaggio naturale o specificare i pattern SQL da trovare e sostituire. Per maggiori informazioni, consulta la sezione Creare una regola di traduzione.
Scopri come e quando Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati. Essendo una tecnologia in fase iniziale, Gemini per Google Cloud è in grado di generare output che sembrano plausibili, ma che sono di fatto errati. Ti consigliamo di convalidare tutti gli output di Gemini per Google Cloud prima di utilizzarli. Per maggiori informazioni, consulta Gemini per Google Cloud e l'IA responsabile.
Dove interagire con Gemini
Dopo aver configurato Gemini in BigQuery, puoi utilizzare Gemini in BigQuery per:
- Per utilizzare gli insight sui dati, vai alla scheda Approfondimenti per una voce di una tabella, dove puoi identificare pattern, valutare la qualità ed eseguire analisi statistiche sui dati di BigQuery.
- Per utilizzare i canvas di dati, crea un canvas di dati o usa canvas di dati da una tabella o una query per esplorare gli asset di dati in linguaggio naturale e condividere i canvas.
- Per ottenere query SQL assistite, utilizza lo strumento Aiutami a programmare, che ti consente di eseguire l'iterazione della query, specificare i dati di origine e inserire la query in BigQuery Studio.
- Per visualizzare i suggerimenti per il partizionamento, il clustering e le viste materializzate, fai clic su Suggerimenti nella barra degli strumenti della console Google Cloud.
- Per utilizzare il linguaggio naturale per generare codice SQL o Python o ricevere suggerimenti con il completamento automatico durante la digitazione, utilizza lo strumento Aiutami a programmare per le query SQL o il codice Python. Gemini può anche spiegare il codice SQL in linguaggio naturale.
Ottimizza automaticamente e risolvi i problemi dei job Spark
L'ottimizzazione automatica può aiutarti a ottimizzare le prestazioni e la resilienza dei tuoi carichi di lavoro Spark. Anziché configurare manualmente le impostazioni, Gemini può applicare le best practice per i carichi di lavoro ricorrenti e aiutarti a comprendere e monitorare l'ottimizzazione automatica. La risoluzione avanzata dei problemi fornisce risposte in linguaggio naturale alla domanda "Che cosa è stato ottimizzato automaticamente?", "Che cosa sta succedendo ora?" e "Che cosa posso fare?"
Configura Gemini per Google Cloud in BigQuery
Per la procedura di configurazione dettagliata, vedi Configurare Gemini per Google Cloud in BigQuery.
Passaggi successivi
- Scopri come configurare Gemini in BigQuery.
- Scopri come scrivere query con l'assistenza di Gemini.
- Scopri come Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.
- Scopri di più sulla conformità di Google Cloud.