Visão geral do Gemini no BigQuery

Este documento descreve como o Gemini no BigQuery, que faz parte do pacote de produtos Gemini para Google Cloud, oferece assistência com tecnologia de IA para ajudar você a trabalhar com seus dados.

Assistência de IA com o Gemini no BigQuery

O Gemini no BigQuery oferece assistência de IA para ajudar você a fazer o seguinte:

  • Analisar e entender seus dados com insights. Os insights de dados disponíveis de forma geral (GA, na sigla em inglês) oferecem uma maneira automatizada e intuitiva de descobrir padrões e realizar análises estatísticas usando consultas detalhadas geradas a partir dos metadados das suas tabelas. Esse recurso é especialmente útil para resolver os desafios de inicialização da exploração inicial de dados. Para mais informações, consulte Gerar insights de dados no BigQuery.
  • Descubra, transforme, consulte e visualize dados com a tela de dados do BigQuery. (GA) Usando a linguagem natural, você pode encontrar, combinar e consultar recursos de tabela, visualizar resultados e colaborar com outras pessoas durante todo o processo. Para mais informações, consulte Analisar com a tela de dados.
  • Acesse a análise de dados assistida de SQL e Python. Você pode usar o Gemini no BigQuery para gerar ou sugerir código em SQL ou Python e explicar uma consulta SQL existente. Também é possível usar consultas em linguagem natural para começar a análise de dados. Para saber como gerar, concluir e resumir o código, consulte a documentação a seguir:
  • Prepare os dados para análise. (Pré-lançamento) A preparação de dados no BigQuery oferece recomendações de transformação geradas por IA e com base no contexto para limpar dados para análise. Para mais informações, consulte Preparar dados com o Gemini.
  • Otimize sua infraestrutura de dados com recomendações de particionamento, agrupamento e visualizações materializadas. Você pode permitir que o BigQuery monitore as cargas de trabalho do SQL para encontrar oportunidades de melhorar a performance e reduzir custos. Para mais informações, consulte a seguinte documentação:
  • Resolver problemas de cargas de trabalho do Apache Spark sem servidor. (Pré-lançamento) A solução de problemas avançados com o Gemini no BigQuery pode explicar e mostrar erros de jobs e oferecer recomendações práticas para corrigir jobs lentos ou com falhas. Para mais informações, consulte Solução de problemas avançada.
  • Personalize suas traduções de SQL com regras de tradução. (Pré-lançamento) Crie regras de conversão aprimoradas do Gemini para personalizar suas conversões de SQL ao usar o tradutor de SQL interativo. É possível descrever mudanças na saída de tradução do SQL usando comandos em linguagem natural ou especificar padrões SQL para encontrar e substituir. Para mais informações, consulte Criar uma regra de tradução.
Os modelos de linguagem grandes (LLMs) do Gemini usados pelo Gemini no BigQuery são treinados em conjuntos de dados de código disponível publicamente,material específico do Google Cloude outras informações técnicas relevantes, além dos conjuntos de dados usados para treinar os modelos de base do Gemini. Os modelos são treinados para que as respostas do Gemini no BigQuery sejam o mais úteis possível para os usuários.

Saiba como e quando o Gemini para Google Cloud usa seus dados. Como uma tecnologia em estágio inicial, o Gemini para produtos Google Cloud pode gerar uma saída que parece plausível, mas é factualmente incorreta. Recomendamos que você valide todos os resultados do Gemini para Google Cloud produtos antes de usá-los. Para mais informações, consulte Gemini para Google Cloud e IA responsável.

Preços

Consulte Preços do Gemini no Google Cloud .

Cotas e limites

Para cotas e limites que se aplicam ao Gemini no BigQuery, consulte Cotas e limites do Gemini para Google Cloud .

Onde interagir com o Gemini no BigQuery

Depois de configurar o Gemini no BigQuery, é possível usar o Gemini no BigQuery para fazer o seguinte no BigQuery Studio:

  • Para usar insights de dados, acesse a guia Insights de uma entrada de tabela, onde você pode identificar padrões, avaliar a qualidade e executar análises estatísticas nos seus dados do BigQuery.
  • Para usar a tela de dados, crie uma ou use uma de uma tabela ou consulta para explorar recursos de dados com linguagem natural e compartilhar suas telas.
  • Para usar a linguagem natural para gerar código SQL ou Python ou receber sugestões com preenchimento automático durante a digitação, use a ferramenta de geração de SQL para suas consultas SQL ou código Python. O Gemini no BigQuery também pode explicar seu código SQL em linguagem natural.
  • Para preparar os dados para análise, na lista Criar novo, selecione Preparação de dados. Para mais informações, consulte Abrir o editor de preparação de dados no BigQuery.
  • Para conferir recomendações de particionamento, agrupamento e visualizações materializadas, clique em Recomendações na barra de ferramentas do console do Google Cloud.

Resolver problemas de jobs do Spark

A solução de problemas avançada fornece respostas em linguagem natural para "O que está acontecendo agora?" e "O que posso fazer a respeito?"

Configurar o Gemini no BigQuery

Para conferir as etapas detalhadas, consulte Configurar o Gemini no BigQuery.

A seguir