数据科学解决方案

借助 BigQuery SQL 和 Apache Spark 等强大的分析引擎，然后使用 BigQuery ML 或 Gemini Enterprise Agent Platform 构建模型。借助 AI 优先的 Colab Enterprise 笔记本和强大的 MLOps，在行业领先 AI 技术的支持下简化开发流程。

Colab Enterprise 提供安全、受管理的集成环境，可与 Gemini Enterprise Agent Platform 和 BigQuery 集成。Workbench 提供可自定义的 JupyterLab 实例，而 Cloud Workstations 支持完整的 IDE。扩展程序还可以将自托管工具直接连接到 Google Cloud 服务。

先用通俗英文给出高层目标，随后数据科学智能体将生成详尽计划，涵盖数据科学建模的各个环节：数据加载、探索、清理、可视化、特征工程、数据拆分、模型训练/优化与评估。

AI 辅助数据准备功能可提供数据清理和转换建议。数据工程智能体通过自然语言指令自动执行数据工程任务，包括数据导入和流水线创建。

可任选处理引擎（无论是 BigQuery 的 SQL 引擎，还是 Apache Spark 等开源框架），直接在单一且统一的数据副本上进行操作。由此无需为不同系统维护多份独立数据副本。

BigQuery DataFrames 提供类 pandas 的 API，可将 Python 代码转换为优化后的 SQL，并在 BigQuery 引擎上执行。因此，您可灵活选用合适的工具来完成对应的作业（无论是 SQL、PySpark，还是 pandas 风格的 DataFrame），同时始终基于相同的底层数据进行操作

利用内置预训练模型，或通过 SQL 函数调用 Gemini，完成数据分析/丰富。对于自定义模型，Agent Platform 支持 PyTorch、TensorFlow 及其他机器学习库。无缝集成使您可在 BigQuery 中完成特征工程、在 Agent Platform 中进行自定义模型训练，并通过 SQL 回到 BigQuery 完成推理。

生成并使用多模态嵌入来执行向量搜索，从而实现多模态数据的语义理解和相似度检索。这样，您就可以构建复杂的语义搜索、推荐或细分系统，而无需管理单独的专用向量数据库。

将特征集中管理于 Gemini Enterprise Agent Platform Feature Store，避免训练-应用偏差与重复工作。使用 AutoML 自动构建表格数据模型。所有模型（无论来自 BigQuery ML 还是 Gemini Enterprise Agent Platform），都会自动注册到该平台的 Model Registry。之后，您可轻松完成版本管理、评估与部署，在单一平台上构建无缝的端到端生命周期。