本文档介绍了 BigQuery 中的 Gemini， 此产品属于 Gemini for Google Cloud 产品组合 依托 AI 技术的辅助功能，可帮助您处理数据。
使用 Gemini in BigQuery 获得 AI 协助
BigQuery 中的 Gemini 提供以下方面的 AI 协助： 方法：
- 通过数据分析探索和理解数据。（预览）数据 数据分析提供了一种自动、直观的方式来发现模式、评估 数据质量，以及使用富有洞察力的查询进行统计分析 根据表的元数据生成的此功能 有助于解决早期数据探索的冷启动挑战。 如需了解详情，请参阅 在 BigQuery 中生成数据洞见。
- 使用 BigQuery 数据发现、转换、查询和直观呈现数据 画布。（预览）使用自然语言，您可以查找、联接和查询 表格资源、直观呈现结果，并与他人无缝协作 整个过程中的影响。如需了解详情，请参阅 使用数据画布进行分析。
- 获得 SQL 和 Python 数据分析辅助功能。您可以使用
使用 Gemini in BigQuery 生成
以及解释现有的 SQL 查询。您还可以使用
以便开始进行数据分析。要了解如何生成
完整和总结代码，请参阅以下文档：
<ph type="x-smartling-placeholder">
- </ph>
- 使用“帮我写代码”工具 （预览）
- 提示生成 SQL 查询 （预览）
- 完成 SQL 查询 （预览）
- 解释 SQL 查询 （预览）
- 生成 Python 代码 （预览）
- Python 代码补全 （预览）
- 通过分区、聚类和 具体化视图建议。您可以让 BigQuery 监控 SQL 工作负载，发掘提升性能和 降低成本。如需了解详情，请参阅以下文档： <ph type="x-smartling-placeholder">
- 自动调节无服务器 Apache Spark 工作负载并进行问题排查。 （预览版）自动调节功能可通过应用 根据最佳配置设置周期性 Spark 工作负载 先前工作负载运行情况的分析和实践。高级问题排查 它可以解释和显示作业错误， 针对运行缓慢或失败的作业提供切实可行的建议。有关 请参阅 自动调节 Spark 工作负载 和 高级问题排查。
- 使用转换规则自定义 SQL 转换。（预览） 创建 Gemini 增强型翻译规则，即可自定义您的 使用 交互式 SQL 转换工具。 您可以使用自然的语言描述 SQL 转换输出的 或指定要查找和替换的 SQL 模式。有关 请参阅 创建转换规则。
了解 Gemini 的运作方式和时机 使用您的 Google Cloud。 作为一项尚处于早期阶段的技术，Google Cloud 专用 Gemini 可以 生成看似合理但实际上不正确的输出。我们建议您 使用 Gemini for Google Cloud 产品的所有输出。有关 请参阅 Google Cloud 专用 Gemini 和 Responsible AI。
在哪里与 Gemini 互动
设置 Gemini in BigQuery 后，您可以使用 使用 Gemini in BigQuery 执行以下操作： 在 BigQuery Studio 中执行以下操作：
- 要使用数据洞见， 前往数据分析标签页查看表格条目， 在这里，您可以找出规律、评估质量， 分析您的 BigQuery 数据。
- 如需使用数据画布，请执行以下操作： 创建数据画布或使用数据画布 来使用自然语言和查询来探索数据资产， 共享画布。
- 如需获取辅助 SQL 查询 使用帮我写代码工具 迭代您的查询，指定源数据，然后 将查询插入 BigQuery Studio。
- 查看针对以下项目的建议： 分区、聚类 和 具体化视图 点击 建议 。
- 使用自然语言生成 SQL 或 Python 代码，或接收 在输入时提供自动补全建议 使用帮我写代码工具 SQL 查询或 Python 代码。Gemini 还可以 用自然语言解释您的 SQL 代码。
对 Spark 作业进行自动调优和问题排查
自动调节可帮助您优化 Spark 工作负载，以提升性能和 弹性。Gemini 可以 运用最佳实践来处理周期性工作负载，然后帮助您了解并 监控您的自动调节。高级问题排查提供自然语言 “自动微调哪些内容？”的回答、“现在发生什么？”和“我该怎么办？” 该怎么办？”
在 BigQuery 中设置 Gemini
有关详细设置步骤，请参阅 在 BigQuery 中设置 Gemini。
后续步骤
- 了解如何 设置 Gemini in BigQuery。
- 了解如何 在 Gemini 的协助下编写查询。
- 了解具体方法 Google Cloud 专用 Gemini 会使用您的数据。
- 详细了解 Google Cloud 合规性。