Descripción general de Gemini en BigQuery

En este documento, se describe cómo Gemini en BigQuery, que forma parte del paquete de productos Gemini para Google Cloud, proporciona asistencia potenciada por IA para ayudarte a trabajar con tus datos.

Asistencia de IA con Gemini en BigQuery

Gemini en BigQuery proporciona asistencia de IA para ayudarte a hacer lo siguiente:

  • Explora y comprende tus datos con las estadísticas de datos. Las estadísticas de datos disponibles para el público en general (GA) ofrecen una forma intuitiva y automatizada de descubrir patrones y realizar análisis estadísticos mediante consultas prácticas que se generan a partir de los metadatos de tus tablas. Esta función es particularmente útil para abordar los desafíos del inicio en frío de la exploración de datos temprana. Para obtener más información, consulta Genera estadísticas de datos en BigQuery.
  • Descubre, transforma, consulta y visualiza datos con el lienzo de datos de BigQuery. (GA) Con el lenguaje natural, puedes encontrar, unir y consultar recursos de tablas, visualizar resultados y colaborar sin problemas con otras personas durante todo el proceso. Para obtener más información, consulta Analiza con el lienzo de datos.
  • Obtén análisis de datos asistidos con SQL y Python. Puedes usar Gemini en BigQuery para generar o sugerir código en SQL o Python, y para explicar una consulta de SQL existente. También puedes usar consultas de lenguaje natural para comenzar el análisis de datos. Para aprender a generar, completar y resumir código, consulta la siguiente documentación:
  • Prepara los datos para el análisis. La preparación de datos (versión preliminar) en BigQuery te brinda recomendaciones de transformación generadas por IA y conscientes del contexto para limpiar los datos para el análisis. Para obtener más información, consulta Cómo preparar los datos con Gemini.
  • Optimiza tu infraestructura de datos con la partición, el agrupamiento y las recomendaciones de vistas materializadas. Puedes permitir que BigQuery supervise tus cargas de trabajo de SQL en busca de oportunidades para mejorar el rendimiento y reducir los costos. Para obtener más información, consulta la siguiente documentación:
  • Soluciona problemas de cargas de trabajo de Apache Spark sin servidores. (Versión preliminar) La solución de problemas avanzada con Gemini en BigQuery puede explicar y mostrar errores de trabajos, y ofrecer recomendaciones prácticas para corregir trabajos lentos o fallidos. Para obtener más información, consulta Solución de problemas avanzados.
  • Personaliza tus traducciones de SQL con reglas de traducción. (Versión preliminar) Crea reglas de traducción mejoradas con Gemini para personalizar tus traducciones de SQL cuando uses el traductor de SQL interactivo. Puedes describir los cambios en el resultado de la traducción de SQL con instrucciones en lenguaje natural o especificar patrones de SQL para buscar y reemplazar. Para obtener más información, consulta Crea una regla de traducción.
Los modelos de lenguaje extenso (LLM) de Gemini que usa Gemini en BigQuery se entrenan en conjuntos de datos de código disponible públicamente,material específico de Google Cloudy otra información técnica relevante, además de los conjuntos de datos que se usan para entrenar los modelos de base de Gemini. Los modelos se entrenan para que las respuestas de Gemini en BigQuery sean lo más útiles posible para los usuarios de Gemini en BigQuery.

Descubre cómo y cuándo Gemini para Google Cloud usa tus datos. Como tecnología en etapa inicial, los productos de Gemini para Google Cloud pueden generar resultados que parecen posibles, pero que no son correctos. Te recomendamos validar todos los resultados de Gemini para los productos de Google Cloud antes de usarlos. Para obtener más información, consulta Gemini para Google Cloud y la IA responsable.

Precios

Consulta Gemini para Google Cloud obtener información sobre los precios.

Cuotas y límites

Para conocer las cuotas y los límites que se aplican a Gemini en BigQuery, consulta Cuotas y límites de Google Cloud Gemini.

Dónde interactuar con Gemini en BigQuery

Después de configurar Gemini en BigQuery, puedes usar Gemini en BigQuery para hacer lo siguiente en BigQuery Studio:

Soluciona problemas de trabajos de Spark

La solución de problemas avanzada proporciona respuestas en lenguaje natural a las preguntas "¿Qué está sucediendo ahora?" y "¿Qué puedo hacer al respecto?".

Configura Gemini en BigQuery

Para obtener pasos de configuración detallados, consulta Cómo configurar Gemini en BigQuery.

¿Qué sigue?