在 BigQuery 中分析多模态数据

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本文档介绍了可用于分析多模态数据的 BigQuery 功能。有些功能可在Google Cloud 控制台和 bq 命令行工具中使用，而另一些功能则可通过在 Python 中使用 BigQuery DataFrames 来使用。您可以将这些功能中的许多功能结合使用，以便更轻松地分析和转换多模态数据。

借助 BigQuery 的多模态数据功能，您可以执行以下任务：

• 使用 ObjectRef 值将非结构化数据集成到标准表中。
• 通过使用 ObjectRefRuntime 值，在分析和转换工作流中使用非结构化数据。
• 使用 BigQuery ML 生成式 AI 函数和 Gemini 模型，从多模态数据生成文本、嵌入和标量值。
• 在 BigQuery DataFrames 中创建多模态 DataFrame。
• 使用 BigQuery DataFrames Series.BlobAccessor 方法转换图片和分块 PDF 文件。
• 使用 BigQuery DataFrames 生成式 AI 方法根据多模态数据生成文本和嵌入。

如需查看使用 Google Cloud 控制台的分步教程，请参阅使用 SQL 分析多模态数据。如需查看有关如何在 Python 中使用 BigQuery DataFrames 的分步教程，请参阅使用 BigQuery DataFrames 在 Python 中分析多模态数据。

优势

BigQuery 的多模态数据功能具有以下优势：

• 可组合性：您可以使用 ObjectRef 值在同一标准表行中存储和管理结构化数据和非结构化数据。例如，您可以将商品的图片与其余商品信息存储在同一行中。您可以使用标准 SQL 函数来创建和更新包含 ObjectRef 值的列，还可以创建 ObjectRef 值作为对对象执行转换操作的输出。
• 在生成式 AI 提示中使用对象数据：使用 ObjectRefRuntime 值作为生成式 AI 函数的输入。例如，您可以对同一表中的图片和文本数据生成嵌入。对于文本和标量值生成，您还可以在发送给模型的提示中引用多个对象。例如，您可以创建一个提示，让模型比较两张动物图片，然后返回文本，指明这两张图片是否显示了同一种动物。
• 保留块顺序：您可以将对象分块，然后将这些块作为 ObjectRef 值的数组存储在标准表列中，以便保留它们的顺序。例如，您可以解析视频中的图片，然后将这些图片存储为 ObjectRef 值数组，这样图片就会保持与原始视频中相同的显示顺序。

ObjectRef 个值

ObjectRef 值是使用 ObjectRef 格式的 STRUCT 值。您可以创建一个使用此格式的 STRUCT 或 ARRAY<STRUCT> 列，从而在 BigQuery 标准表中存储 Cloud Storage 对象元数据和关联的授权方。授权方值用于标识 BigQuery 用来访问 Cloud Storage 对象的 Cloud 资源连接。

当您需要将非结构化数据集成到标准表中时，请使用 ObjectRef 值。例如，在产品表中，您可以通过添加包含 ObjectRef 值的列，将产品图片与其余产品信息存储在同一行中。

使用以下 GoogleSQL 函数创建和更新 ObjectRef 值：

• OBJ.MAKE_REF：创建包含 Cloud Storage 对象元数据的 ObjectRef 值。
• OBJ.FETCH_METADATA：针对部分填充了 uri 和 authorizer 值的 ObjectRef 值提取 Cloud Storage 元数据。

如需了解详情，请参阅指定表架构中的 ObjectRef 列。

ObjectRefRuntime 个值

ObjectRefRuntime 值是使用 ObjectRefRuntime 架构的 JSON 值。ObjectRefRuntime 值包含用于创建它的 ObjectRef 值中的 Cloud Storage 对象元数据、关联的授权方和访问网址。您可以使用访问网址来读取或修改 Cloud Storage 中的对象。

使用 ObjectRefRuntime 值可在分析和转换工作流中处理对象数据。ObjectRefRuntime 值中的访问网址最多在 6 小时后过期，不过您可以配置更短的过期时间。如果您在工作流程中的任何位置持久保留 ObjectRefRuntime 值，则应定期刷新此数据。如需持久保留对象元数据，请改为存储 ObjectRef 值，然后在需要时使用这些值生成 ObjectRefRuntime 值。除非 Cloud Storage 中的底层对象被修改，否则无需刷新 ObjectRef 值。

使用 OBJ.GET_ACCESS_URL 函数创建 ObjectRefRuntime 值。

生成式 AI 函数

使用 Gemini 模型和以下生成式 AI 函数，根据 ObjectRefRuntime 输入生成文本、嵌入和标量值：

• ML.GENERATE_TEXT
• AI.GENERATE_TABLE
• AI.GENERATE
• AI.GENERATE_BOOL
• AI.GENERATE_DOUBLE
• AI.GENERATE_INT
• ML.GENERATE_EMBEDDING

对于除 ML.GENERATE_EMBEDDING 以外的所有函数，您可以将 ObjectRefRuntime 值作为单个值或数组提供。ML.GENERATE_EMBEDDING 仅接受单个值。

在 Python 中处理多模态数据

您可以使用 BigQuery DataFrames 类和方法在 Python 中分析多模态数据。

多模态 DataFrame

使用以下 Session 方法创建一个将结构化数据和非结构化数据集成在一起的多模态 DataFrame：

• from_glob_path 方法：从 Cloud Storage 存储桶创建多模态 DataFrame。
• read_gbq_object_table 方法：根据对象表创建多模态 DataFrame。

对象转换方法

使用以下 Series.BlobAccessor 方法转换对象数据：

• pdf_chunk 方法：从多模态 DataFrame 中对 PDF 对象进行分块。

• 以下方法可用于转换多模态 DataFrame 中的图片对象：

  • image_blur
  • image_normalize
  • image_resize

生成式 AI 方法

使用以下方法可对多模态数据执行生成式 AI 任务：

• GeminiTextGenerator 类的 predict 方法：根据多模态数据生成文本。
• MultimodalEmbeddingGenerator 类的 predict 方法：根据多模态数据生成嵌入。

对象表

如果您在多模数据预览的许可名单中，那么您创建的任何新对象表都会包含一个 ref 列，其中包含相应对象的 ObjectRef 值。用于创建对象表的连接用于填充 ref 列中的 authorizer 值。您可以使用 ref 列在标准表中填充和刷新 ObjectRef 值。

限制

以下限制适用于 BigQuery 多模态数据功能：

• 您必须在包含 ObjectRef 值的表的同一项目中运行引用 ObjectRef 值的任何查询。
• 在运行引用 ObjectRef 或 ObjectRefRuntime 值的查询的项目和区域中，连接数不得超过 20 个。例如，如果您在 myproject 中运行 asia-east1 中的查询，那么您在 myproject 中不能有超过 20 个 asia-east1 连接。

费用

使用多模态数据时，会产生以下费用：

• 在标准表中将对象元数据存储为 ObjectRef 值会增加相应表的 BigQuery 存储费用。
• 对 ObjectRef 值运行的查询会产生 BigQuery 计算费用。
• 通过对象转换创建的新对象会产生 Cloud Storage 费用。
• 您在 BigQuery 中创建并保留的新数据会产生 BigQuery 存储费用。
• 使用生成式 AI 功能会产生 Vertex AI 费用。
• 使用 BigQuery Python UDF 以及 BigQuery DataFrames 中的多模态 DataFrame 和对象转换方法会产生 Python UDF 费用。

如需了解详情，请参阅以下价格页面：

• BigQuery 价格
• BigQuery Python UDF 价格
• Vertex AI 价格
• Cloud Storage 价格

后续步骤

• 在表架构中指定 ObjectRef 列。
• 使用 SQL 分析多模态数据。
• 使用 BigQuery DataFrames 在 Python 中分析多模态数据。
• 详细了解 BigQuery ML 中的生成式 AI。
• 详细了解 BigQuery DataFrames。