BigQuery의 Gemini 개요

이 문서에서는 Google Cloud를 위한 Gemini 제품군에 포함된 BigQuery의 Gemini에서 데이터 작업에 도움이 되는 AI 기반 지원을 제공하는 방법을 설명합니다.

Gemini in BigQuery에 대한 AI 지원

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

Google Cloud 를 위한 Gemini는 사용자의 명시적 권한 부여 없이 사용자 프롬프트나 해당 응답을 모델을 학습시키는 데이터로 사용하지 않습니다. Google에서 사용자 데이터를 사용하는 방법은 Google Cloud 를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.

가격 책정

Google Cloud 를 위한 Gemini 가격 책정을 참조하세요.

할당량 및 한도

BigQuery의 Gemini에 적용되는 할당량과 한도는 Google Cloud 를 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 인사이트를 생성하려면 테이블 항목의 인사이트 탭으로 이동합니다. 여기서 BigQuery 데이터에서 패턴을 파악하고 품질을 평가하며 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.
  • 분석할 데이터를 준비하려면 새로 만들기 목록에서 데이터 준비를 선택합니다. 자세한 내용은 BigQuery에서 데이터 준비 편집기 열기를 참조하세요.

Gemini in BigQuery 설정하기

자세한 설정 단계는 Gemini in BigQuery 설정을 참조하세요.

BigQuery의 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법

정확한 결과를 제공하려면 BigQuery의 Gemini가 향상된 기능을 위해 BigQuery의 고객 데이터 및 메타데이터 모두에 액세스해야 합니다. BigQuery의 Gemini를 사용 설정하면 Gemini에 테이블 및 쿼리 기록을 포함한 이 데이터에 액세스할 수 있는 권한이 부여됩니다. BigQuery의 Gemini는 모델을 학습시키거나 미세 조정하는 데 사용자 데이터를 사용하지 않습니다. Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.

BigQuery의 Gemini 고급 기능은 다음과 같습니다.

  • SQL 생성 도구
  • SQL 쿼리를 생성하는 프롬프트
  • SQL 쿼리 작성
  • SQL 쿼리 설명
  • Python 코드 생성
  • Python 코드 완성
  • 데이터 캔버스
  • 데이터 준비
  • 데이터 통계

위치

Gemini에서 사용자 데이터를 처리하는 위치에 대한 자세한 내용은 Gemini 제공 위치를 참조하세요.

다음 단계