Génération d'embeddings autonomes

Ce document explique comment utiliser la génération autonome d'embeddings pour vos données, ce qui permet à BigQuery de gérer une colonne d'embeddings dans une table en fonction d'une colonne source. La colonne source doit avoir un type de données STRING ou ObjectRef. Lorsque vous ajoutez ou modifiez des données dans la colonne source, BigQuery génère ou met à jour automatiquement la colonne des embeddings pour ces données à l'aide d'un modèle d'embedding Agent Platform. Cela peut être utile si vous souhaitez que BigQuery gère vos embeddings lorsque vos données sources sont mises à jour régulièrement.

Les embeddings sont utiles pour les applications d'IA générative modernes, telles que la génération augmentée par récupération (RAG), mais ils peuvent être complexes à créer, à gérer et à interroger. Vous pouvez utiliser la génération autonome d'embeddings pour simplifier la création, la maintenance et l'interrogation d'embeddings à utiliser dans les recherches par similarité et d'autres applications d'IA générative.

Par exemple, vous pouvez utiliser des requêtes semblables à celles ci-dessous pour créer une table avec la génération d'embeddings autonomes activée, insérer des données, puis effectuer une recherche sémantique :

CREATE TABLE mydataset.products (
  name STRING,
  description STRING,
  description_embedding STRUCT<result ARRAY<FLOAT64>, status STRING>
    GENERATED ALWAYS AS (
      AI.EMBED(description, connection_id => 'us.example_connection',
        endpoint => 'text-embedding-005')
      # Alternatively, you can use the syntax for a built-in model.
      # AI.EMBED(description, model => 'embeddinggemma-300m')
    ) STORED OPTIONS( asynchronous = TRUE ));

# Values in the description_embedding column are automatically generated.
INSERT INTO mydataset.products (name, description) VALUES
  ('Super slingers', 'An exciting board game for the whole family'), ...;

SELECT * FROM AI.SEARCH(TABLE mydataset.products, 'description', 'A really fun toy');

Avant de commencer

Pour activer la génération autonome d'embeddings dans un tableau, vous devez disposer des autorisations et de la connexion nécessaires, et activer l'API Vertex AI pour votre projet.

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour activer la génération autonome d'embeddings, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants :

  • Pour utiliser une ressource de connexion : Utilisateur de connexion BigQuery (roles/bigquery.connectionUser) sur la connexion
  • Pour créer ou modifier une table : Éditeur de données BigQuery (roles/bigquery.dataEditor) sur la table
  • Attribuez le rôle suivant au compte de service de la connexion pour qu'il puisse accéder aux modèles hébergés dans les points de terminaison Agent Platform : Utilisateur Agent Platform (roles/aiplatform.user) dans le projet qui contient la connexion

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Créer une connexion et accorder des autorisations à un compte de service

Pour activer la génération autonome d'embeddings dans un tableau, vous devez créer une connexion aux ressources Cloud. Ensuite, attribuez le rôle Utilisateur Agent Platform (roles/aiplatform.user) au compte de service créé lorsque vous avez créé la connexion.

Créer une colonne d'embedding générée automatiquement

Vous pouvez créer une colonne d'intégration générée automatiquement dans une nouvelle table ou en ajouter une à une table existante.

Créer une table avec une colonne d'embedding générée automatiquement

Vous pouvez utiliser la génération d'embeddings autonomes pour générer des embeddings à l'aide de la fonction AI.EMBED dans une instruction CREATE TABLE.

SQL

Utilisez une instruction CREATE TABLE pour créer une table avec une colonne d'embedding générée automatiquement. Pour créer la table, procédez comme suit :

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.

    Accéder à BigQuery

  2. Dans l'éditeur de requête, saisissez l'instruction suivante :

    CREATE TABLE DATASET_ID.TABLE (
  [COLUMN, ...]
  SOURCE_COL { STRING | ObjectRef },
  EMBEDDING_COL_NAME STRUCT<result ARRAY<FLOAT64>, status STRING>
    GENERATED ALWAYS AS (
      AI.EMBED(
        SOURCE_COL,
        {
          connection_id => CONNECTION_ID,
          endpoint => ENDPOINT |
          model => MODEL
        })
    )
    STORED OPTIONS (asynchronous = TRUE)
);

    Remplacez les éléments suivants :

    • DATASET_ID : nom de l'ensemble de données dans lequel vous souhaitez créer la table.
    • TABLE : nom de la table sur laquelle créer la génération d'embeddings autonomes.
    • COLUMN, ... : toutes les colonnes que votre tableau doit contenir en plus de celle que vous souhaitez intégrer automatiquement.
    • SOURCE_COL : nom de la colonne STRING ou ObjectRef que vous souhaitez intégrer automatiquement.
    • EMBEDDING_COL_NAME : nom de la colonne d'embeddings générée automatiquement.
    • CONNECTION_ID : valeur STRING contenant le nom d'une connexion à utiliser, par exemple my_project.us.example_connection. Vous devez attribuer le rôle Utilisateur Agent Platform au compte de service de la connexion dans le projet dans lequel vous créez la table.
    • ENDPOINT : valeur STRING spécifiant un point de terminaison de modèle d'embedding textuel Agent Platform compatible à utiliser pour le modèle d'embedding textuel. La valeur du point de terminaison que vous spécifiez doit inclure la version du modèle, par exemple text-embedding-005. Si vous spécifiez le nom du modèle plutôt qu'une URL, BigQuery ML identifie automatiquement le modèle et utilise le point de terminaison complet du modèle.
    • MODEL (aperçu) : valeur STRING qui spécifie un modèle d'embedding textuel intégré. La seule valeur acceptée est le modèle embeddinggemma-300m. Si vous spécifiez ce paramètre, vous ne pouvez pas spécifier les paramètres endpoint ni connection_id. Lorsque vous spécifiez le paramètre MODEL, vos données restent dans BigQuery et vos emplacements sont utilisés pour créer les embeddings. Aucune donnée n'est envoyée à Agent Platform et aucun frais n'est facturé dans Agent Platform.

  3. Cliquez sur Exécuter.

Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes, consultez Exécuter une requête interactive.

bq

Pour créer une table avec une colonne d'embedding générée automatiquement à l'aide de l'outil de ligne de commande bq, utilisez la commande bq mk avec un fichier de schéma JSON qui définit le schéma de la table :

  1. Créez un fichier de schéma JSON. L'exemple suivant montre un schéma qui crée une colonne d'embedding basée sur une colonne source. Cet exemple utilise un point de terminaison Agent Platform pour générer des embeddings.

    [
  {
    "name": "SOURCE_COL",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "fields": [
      {
        "mode": "REPEATED",
        "name": "result",
        "type": "FLOAT"
      },
      {
        "name": "status",
        "type": "STRING"
      }
    ],
    "generatedColumn": {
      "generationExpressionInfo": {
        "asynchronous": true,
        "generationExpression": "AI.EMBED(SOURCE_COL, connection_id => 'CONNECTION_ID', endpoint => 'ENDPOINT')",
        "stored": true
      },
      "generatedMode": "GENERATED_ALWAYS"
    },
    "name": "EMBEDDING_COL_NAME",
    "type": "RECORD"
  }
]

    Si vous utilisez un modèle intégré au lieu d'un point de terminaison Agent Platform, utilisez une syntaxe semblable à celle ci-dessous pour generationExpression : "AI.EMBED(SOURCE_COL, model => 'MODEL')"

    Pour en savoir plus sur les valeurs à utiliser, consultez les descriptions de SOURCE_COL, EMBEDDING_COL_NAME, CONNECTION_ID, ENDPOINT et MODEL dans l'onglet SQL.

  2. Enregistrez le schéma dans un fichier tel que schema.json.

  3. Créez la table à l'aide de la commande bq mk --table :

    bq mk --table DATASET_ID.TABLE schema.json

Remplacez les éléments suivants :

  • DATASET_ID : nom de l'ensemble de données dans lequel vous souhaitez créer la table.
  • TABLE : nom de la table sur laquelle créer la génération autonome d'embeddings.
  • COLUMN, ... : toutes les colonnes que votre tableau doit contenir en plus de celle que vous souhaitez intégrer automatiquement.
  • STRING_COL : nom de la colonne STRING que vous souhaitez intégrer automatiquement.
  • EMBEDDING_COL_NAME : nom de la colonne d'embeddings générée automatiquement.
  • CONNECTION_ID : valeur STRING contenant le nom d'une connexion à utiliser, telle que my_project.us.example_connection. Vous devez attribuer le rôle Utilisateur Agent Platform au compte de service de la connexion dans le projet dans lequel vous créez la table.
  • ENDPOINT : valeur STRING spécifiant un point de terminaison de modèle d'embedding textuel de plate-forme d'agent compatible à utiliser pour le modèle d'embedding textuel. La valeur du point de terminaison que vous spécifiez doit inclure la version du modèle, par exemple text-embedding-005. Si vous spécifiez le nom du modèle plutôt qu'une URL, BigQuery ML identifie automatiquement le modèle et utilise le point de terminaison complet du modèle.

  • MODEL (aperçu) : valeur STRING qui spécifie un modèle d'embedding textuel intégré. La seule valeur acceptée est le modèle embeddinggemma-300m. Si vous spécifiez ce paramètre, vous ne pouvez pas spécifier les paramètres endpoint ni connection_id.

    Lorsque vous spécifiez le paramètre MODEL, vos données restent dans BigQuery et vos emplacements sont utilisés pour créer les embeddings. Aucune donnée n'est envoyée à Agent Platform et aucun frais n'est facturé dans Agent Platform.

Ajouter une colonne d'embedding générée automatiquement à une table existante

Vous pouvez également ajouter une colonne d'embedding générée automatiquement à une table existante à l'aide d'une instruction ALTER TABLE ADD COLUMN.

SQL

Utilisez une instruction ALTER TABLE ADD COLUMN pour ajouter une colonne d'embedding générée automatiquement à une table existante. Pour ajouter la colonne, procédez comme suit :

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.

    Accéder à BigQuery

  2. Dans l'éditeur de requête, saisissez l'instruction suivante :

    ALTER TABLE DATASET_ID.TABLE
  ADD COLUMN EMBEDDING_COL_NAME
    STRUCT<result ARRAY<FLOAT64>, status STRING>
    GENERATED ALWAYS AS (
      AI.EMBED(
        SOURCE_COL,
        {
          connection_id => CONNECTION_ID,
          endpoint => ENDPOINT |
          model => MODEL
        })
    )
    STORED OPTIONS (asynchronous = TRUE)
;

    Remplacez les éléments suivants :

    • DATASET_ID : nom de l'ensemble de données contenant la table.
    • TABLE : nom de la table à laquelle vous souhaitez ajouter la colonne d'embeddings générée automatiquement.
    • EMBEDDING_COL_NAME : nom de la colonne d'embeddings générée automatiquement.
    • SOURCE_COL : nom de la colonne STRING ou ObjectRef que vous souhaitez intégrer automatiquement.
    • CONNECTION_ID : valeur STRING contenant le nom d'une connexion à utiliser, par exemple my_project.us.example_connection.
    • ENDPOINT : valeur STRING spécifiant un point de terminaison de modèle d'embedding textuel Agent Platform compatible à utiliser pour le modèle d'embedding textuel.
    • MODEL (aperçu) : valeur STRING qui spécifie un modèle d'embedding textuel intégré. La seule valeur acceptée est le modèle embeddinggemma-300m. Si vous spécifiez ce paramètre, vous ne pouvez pas spécifier les paramètres endpoint ni connection_id. Lorsque vous spécifiez le paramètre MODEL, vos données restent dans BigQuery et vos emplacements sont utilisés pour créer les embeddings. Aucune donnée n'est envoyée à Agent Platform et aucun frais n'est facturé dans Agent Platform.

  3. Cliquez sur Exécuter.

Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes, consultez Exécuter une requête interactive.

bq

Pour ajouter une colonne d'embedding générée automatiquement à une table existante à l'aide de l'outil de ligne de commande bq, utilisez la commande bq update avec un fichier de schéma JSON qui définit le schéma de table mis à jour :

  1. Obtenez le schéma actuel de la table et enregistrez-le dans un fichier tel que schema.json : 
    bq show --schema --format=prettyjson DATASET_ID.TABLE > schema.json

  2. Modifiez schema.json pour ajouter la définition de la nouvelle colonne d'embedding générée automatiquement. L'exemple suivant montre la définition d'une colonne d'embedding basée sur une colonne source. Cet exemple utilise un point de terminaison Agent Platform pour la génération d'embeddings.

    [
  {
    "name": "SOURCE_COL",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "fields": [
      {
        "mode": "REPEATED",
        "name": "result",
        "type": "FLOAT"
      },
      {
        "name": "status",
        "type": "STRING"
      }
    ],
    "generatedColumn": {
      "generationExpressionInfo": {
        "asynchronous": true,
        "generationExpression": "AI.EMBED(SOURCE_COL, connection_id => 'CONNECTION_ID', endpoint => 'ENDPOINT')",
        "stored": true
      },
      "generatedMode": "GENERATED_ALWAYS"
    },
    "name": "EMBEDDING_COL_NAME",
    "type": "RECORD"
  }
]

    Si vous utilisez un modèle intégré au lieu d'un point de terminaison Agent Platform, utilisez une syntaxe semblable à celle ci-dessous pour generationExpression : "AI.EMBED(SOURCE_COL, model => 'MODEL')"

    Pour en savoir plus sur les valeurs à utiliser, consultez les descriptions de SOURCE_COL, EMBEDDING_COL_NAME, CONNECTION_ID, ENDPOINT et MODEL dans l'onglet SQL.

  3. Mettez à jour la table à l'aide de la commande bq update --table :

    bq update --table DATASET_ID.TABLE schema.json

    Remplacez les éléments suivants :

    • DATASET_ID : nom de l'ensemble de données contenant la table.
    • TABLE : nom de la table à laquelle vous souhaitez ajouter la colonne d'embeddings générée automatiquement.

Le job de génération d'embeddings en arrière-plan démarre peu de temps après la création ou la modification de votre tableau, ou après la mise à jour des données dans la colonne source.

Pour suivre la progression de la génération d'embeddings, vous pouvez utiliser une requête semblable à la suivante :

SELECT
  COUNT(*) AS total_num_rows,
  COUNTIF(description_embedding IS NOT NULL
          AND description_embedding.status = '') AS total_num_generated_embeddings
FROM
  PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE;

Une fois que vous disposez de la table avec les embeddings, vous pouvez créer un index vectoriel sur la colonne STRUCT qui contient l'embedding généré automatiquement.

Exemple

Imaginons que vous êtes un grand marchand qui vend de nombreux produits différents. Vous disposez d'un tableau de noms et de descriptions de produits, et vous souhaitez aider vos clients à trouver les produits qu'ils recherchent. Les requêtes suivantes vous montrent comment configurer la génération autonome d'embeddings pour faciliter la recherche sémantique dans vos descriptions de produits.

Commencez par créer un ensemble de données :

CREATE SCHEMA mydataset;

Créez ensuite une table avec la génération d'embeddings autonomes activée pour stocker vos informations produit. La colonne générée automatiquement s'appelle description_embedding et est basée sur la colonne description.

# Create a table of products and descriptions with a generated embedding column.
CREATE TABLE mydataset.products (
  name STRING,
  description STRING,
  description_embedding STRUCT<result ARRAY<FLOAT64>, status STRING>
    GENERATED ALWAYS AS (
      AI.EMBED(description, connection_id => 'us.example_connection',
        endpoint => 'text-embedding-005')
      # Alternatively, you can use the syntax for a built-in model.
      # AI.EMBED(description, model => 'embeddinggemma-300m')
    ) STORED OPTIONS( asynchronous = TRUE )
);

La requête suivante insère des noms et des descriptions de produits dans la table. Vous ne spécifiez pas de valeur pour description_embedding, car elle est générée automatiquement.

# Insert product descriptions into the table.
# The description_embedding column is automatically updated.
INSERT INTO mydataset.products (name, description) VALUES
  ("Lounger chair", "A comfortable chair for relaxing in."),
  ("Super slingers", "An exciting board game for the whole family."),
  ("Encyclopedia set", "A collection of informational books.");

Vous pouvez éventuellement créer un index vectoriel sur la table pour accélérer la recherche. Un index vectoriel nécessite plus de trois lignes. La requête suivante suppose donc que vous avez inséré des données supplémentaires. Chaque fois que vous insérez des données, la colonne description_embedding est automatiquement mise à jour.

CREATE VECTOR INDEX my_index
ON mydataset.products(description_embedding)
OPTIONS(index_type = 'IVF');

Enfin, vous pouvez utiliser la fonction AI.SEARCH pour effectuer une recherche sémantique sur vos produits afin de trouver un jouet amusant :

# Search for products that are fun to play with.
SELECT base.name, base.description, distance
FROM AI.SEARCH(TABLE mydataset.products, 'description', "A really fun toy");

/*------------------+----------------------------------------------+----------------------+
 | name             | description                                  | distance             |
 +------------------+----------------------------------------------+----------------------+
 | Super slingers   | An exciting board game for the whole family. | 0.80954913893618929  |
 | Lounger chair    | A comfortable chair for relaxing in.         | 0.938933930620146    |
 | Encyclopedia set | A collection of informational books.         | 1.1119297739353384   |
 +------------------+----------------------------------------------+----------------------*/

Embeddings générés à partir des colonnes ObjectRef

Vous pouvez ajouter des colonnes d'embeddings générées pour une colonne ObjectRef dans une table.

L'exemple suivant montre comment créer une table avec une colonne ObjectRef, puis ajouter une colonne d'embedding générée pour cette colonne :

# Create a table with ObjectRef columns.
CREATE TABLE mydataset.images AS
SELECT
  REGEXP_EXTRACT(ref.uri, r'.*/(.*).jpg$') AS name,
  ref
FROM mydataset.object_table;

# Add a generated embedding column for the ObjectRef column.
ALTER TABLE mydataset.images
ADD COLUMN image_embedding STRUCT<result ARRAY<FLOAT64>, status STRING>
GENERATED ALWAYS AS (
  AI.EMBED(
    ref,
    connection_id => "us.my_connection",
    endpoint => "multimodalembedding@001")
)
STORED OPTIONS (asynchronous = true);

Obtenir des informations sur les colonnes d'embedding générées automatiquement

Pour vérifier qu'une colonne est une colonne d'embedding générée automatiquement, interrogez la vue INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS.

La requête suivante affiche des informations sur toutes vos colonnes d'embedding générées automatiquement :

SELECT *
FROM PROJECT_ID.DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE is_generated = 'ALWAYS';

Le champ generation_expression affiche l'appel à la fonction AI.EMBED utilisée pour générer les embeddings dans la colonne.

Utiliser votre propre réservation

Par défaut, BigQuery utilise des emplacements à la demande pour gérer le traitement nécessaire à la maintenance de la colonne d'embedding générée. Pour garantir des performances prévisibles et cohérentes, vous pouvez éventuellement créer une réservation et définir job_type sur BACKGROUND. Lorsqu'une réservation en arrière-plan est présente, BigQuery l'utilise pour gérer la colonne d'embedding générée.

Quotas

Lorsque vous utilisez un point de terminaison Agent Platform pour générer des embeddings en spécifiant le paramètre endpoint dans la fonction AI.EMBED, BigQuery envoie des requêtes à Agent Platform pour générer des embeddings. Ces requêtes sont soumises aux quotas de la plate-forme d'agents. Le quota de requêtes par minute pour votre modèle d'embedding affecte directement le débit des jobs de génération d'embedding en arrière-plan. Si la génération d'embeddings est lente, demandez une limite de quota plus élevée pour Agent Platform en suivant les instructions de la section Demander une augmentation de quota. Si vous spécifiez le paramètre model dans la fonction AI.EMBED, les embeddings sont générés dans BigQuery et aucune requête n'est envoyée à Agent Platform. Les quotas Agent Platform ne s'appliquent donc pas.

Dépannage

La colonne d'embedding générée contient deux champs : result et status. Si une erreur se produit lorsque BigQuery tente de générer un embedding pour une ligne spécifique de votre table, le champ result est défini sur NULL et le champ status décrit l'erreur. Par exemple, si la colonne source est NULL, l'intégration result est également NULL et l'état est NULL value is not supported for embedding generation.

Une erreur plus grave peut bloquer la génération d'embeddings. Dans ce cas, vous pouvez interroger la colonne async_generation_status dans la vue INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS pour identifier l'erreur bloquante.

Voici quelques exemples d'erreurs de blocage :

  • Erreurs de type autorisation refusée
  • Erreurs "Introuvable"
  • Erreurs liées aux points de terminaison de modèle d'embedding non compatibles
  • Erreurs "API Vertex AI non activée"

Une fois le prochain job de génération de représentations vectorielles continues terminé, la colonne async_generation_status est effacée.

La requête suivante vous montre comment rechercher les erreurs de blocage :

SELECT
  column_name,
  async_generation_status
FROM
  mydataset.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE
  table_name = 'images';

Si la colonne image_embedding comporte une erreur bloquante, le résultat ressemble à ce qui suit :

[
  {
    "column_name": "image_embedding",
    "async_generation_status": {
      "blocking_error": {
        "message": "<service_account> does not have the permission to access resources used by AI.EMBED. Please follow https://cloud.google.com/bigquery/docs/permissions-for-ai-functions to set up permissions.",
        ...
      }
    }
  }
]

Vous pouvez également interroger la vue INFORMATION_SCHEMA.JOBS pour le job en arrière-plan et consulter les informations dans le champ error_result. L'ID d'un job d'embedding en arrière-plan est précédé de gc_. Par exemple, la requête suivante extrait tous les jobs en arrière-plan dont le résultat d'erreur n'est pas NULL :

SELECT * FROM `region-REGION.INFORMATION_SCHEMA.JOBS` j
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM unnest(j.referenced_tables) t
  WHERE
    j.project_id = 'PROJECT_ID'
    AND t.dataset_id = 'DATASET_ID'
    AND t.table_id = 'TABLE'
)
AND starts_with(job_id, 'gc')
AND error_result IS NOT NULL
ORDER BY j.creation_time DESC;

Suivre les coûts

Les coûts de génération autonome d'embeddings se répartissent dans les catégories suivantes.

Coûts du LMD en arrière-plan BigQuery

Les embeddings générés sont écrits dans votre table à l'aide de jobs LMD en arrière-plan. Par défaut, BigQuery utilise des emplacements à la demande pour gérer ces jobs. Le projet de la table est facturé selon le modèle de facturation à la demande DML.

Vous pouvez également créer une réservation et définir job_type sur BACKGROUND pour garantir des performances prévisibles et cohérentes. Lorsqu'une réservation en arrière-plan est présente, BigQuery l'utilise pour exécuter les jobs LMD en arrière-plan. La réservation en arrière-plan sera facturée pour l'utilisation des emplacements par les jobs LMD en arrière-plan.

Pour suivre les valeurs total_slot_ms et total_bytes_billed des jobs LMD en arrière-plan sur une table, interrogez la vue INFORMATION_SCHEMA.JOBS pour les jobs dont le préfixe job_id est gc_ :

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  reservation_id,
  total_slot_ms,
  total_bytes_processed,
  total_bytes_billed
FROM
  `region-REGION.INFORMATION_SCHEMA.JOBS` j
WHERE
  EXISTS (
    SELECT 1
    FROM UNNEST(j.referenced_tables) t
    WHERE
      j.project_id = 'PROJECT_ID'
      AND t.dataset_id = 'DATASET_ID'
      AND t.table_id = 'TABLE'
  )
  AND STARTS_WITH(job_id, 'gc_')
ORDER BY
  j.creation_time DESC;

Remplacez les éléments suivants :

  • REGION : région de l'ensemble de données contenant votre table, par exemple us.
  • PROJECT_ID : ID du projet contenant votre table.
  • DATASET_ID : nom de l'ensemble de données contenant votre table.
  • TABLE : nom de la table pour laquelle la génération autonome d'embeddings est activée.

Si vous spécifiez le modèle embeddinggemma-300m intégré à l'aide du paramètre model dans la fonction AI.EMBED, BigQuery génère également les embeddings directement dans ces jobs LMD en arrière-plan à l'aide des emplacements BigQuery. Aucune requête n'est envoyée à Agent Platform et aucun frais Agent Platform n'est facturé. Pour en savoir plus, consultez Choisir un modèle.

Coûts de Gemini Enterprise Agent Platform

Lorsque vous spécifiez un modèle Gemini Enterprise Agent Platform à l'aide du paramètre endpoint dans la fonction AI.EMBED, la génération d'embeddings autonomes envoie des requêtes à Gemini Enterprise Agent Platform, ce qui peut entraîner des coûts. Pour suivre les coûts de l'Agent Platform générés par les jobs d'embedding en arrière-plan, procédez comme suit :

  1. Affichez vos rapports sur la facturation dans Cloud Billing.

  2. Utilisez des filtres pour affiner vos résultats.

    Pour les services, sélectionnez Vertex AI.

  3. Pour afficher les frais d'un job spécifique, filtrez par libellé.

    Définissez la clé sur bigquery_ml_job et la valeur sur l'ID du job du job d'embedding. Tous les jobs d'embedding en arrière-plan ont le préfixe gc_.

L'affichage de certains frais dans Cloud Billing peut prendre jusqu'à 24 heures.

Limites

  • Chaque table ne peut comporter qu'une seule colonne d'embedding générée automatiquement.
  • Les opérations LMD simultanées peuvent entraîner des retards et des échecs temporaires dans la génération d'embeddings. Pour améliorer les performances et réduire les coûts, nous vous recommandons d'injecter les données par lots et d'éviter les mises à jour LMD fréquentes.
  • Si vous utilisez l'ancienne API de streaming pour ingérer des données, il peut y avoir des délais avant que la génération d'embeddings ne commence.
  • Lorsque vous utilisez l'API BigQuery Storage Write (gRPC), les jobs de génération d'embeddings en arrière-plan peuvent échouer si un job d'écriture en flux continu est en cours d'exécution. Dans ce cas, le quota de l'Agent Platform et les coûts LMD en arrière-plan sont gaspillés. L'utilisation de l'API Storage Write (gRPC) entraîne également des tâches de génération d'embeddings simultanées sur la table, mais celles-ci sont gérées par BigQuery. Aucun quota de plate-forme d'agents ni aucun coût de LMD en arrière-plan ne sont gaspillés.
  • Pour un débit plus élevé sur les points de terminaison distants Agent Platform, nous vous recommandons d'utiliser des modèles d'embedding textuel plutôt que des modèles Gemini. Pour en savoir plus, consultez Quotas.
  • Aucune indication ne précise qu'une colonne est générée automatiquement lorsque vous affichez le schéma d'une table à l'aide de la console Google Cloud ou du champ ddl de la vue INFORMATION_SCHEMA.TABLES.
  • Si vous créez une copie, un clone ou un instantané d'une table comportant une colonne d'embedding générée, seules les données sont copiées. La configuration de génération ne s'applique pas à la nouvelle table, et les modifications apportées à la colonne source de la nouvelle table n'entraîneront pas de nouveaux embeddings.
  • Si vous restaurez une table pour laquelle la génération autonome d'embeddings était activée à partir d'un instantané, la configuration de la génération d'embeddings n'est pas restaurée.
  • Lorsque vous utilisez l'API BigQuery, vous ne pouvez spécifier la propriété generatedColumn que lorsque vous créez une colonne. Vous ne pouvez pas ajouter, modifier ni supprimer la propriété generatedColumn sur une colonne existante.

  • Une fois la colonne d'embedding générée créée, les limites suivantes s'appliquent :

    • Vous ne pouvez pas supprimer ni renommer la colonne source, mais vous pouvez supprimer ou renommer la colonne d'intégration générée. Si vous supprimez la colonne d'intégration, vous pouvez supprimer ou renommer la colonne source.
    • Vous ne pouvez pas modifier le type de données de la colonne source ni de la colonne d'embedding générée.

  • Vous ne pouvez pas spécifier de valeurs par défaut pour les colonnes d'intégration générées automatiquement.

  • Vous ne pouvez pas écrire directement dans les colonnes d'embedding générées à l'aide des méthodes suivantes :

    • LMD
    • Écritures en flux continu
    • bq insert
    • bq load
    • bq copy -a

  • Les tables comportant des colonnes d'embeddings générées ne sont compatibles avec aucune règle de sécurité au niveau des colonnes, comme les tags avec stratégie.

  • Lorsque vous appelez une fonction de recherche, telle que VECTOR_SEARCH ou AI.SEARCH, les lignes dont les embeddings sont manquants dans la table de base sont ignorées lors de la recherche.

  • Vous ne pouvez pas créer d'index vectoriel partitionné sur une table pour laquelle la génération autonome d'embeddings est activée.

  • Si vous créez un index vectoriel sur la colonne d'embedding générée automatiquement, l'entraînement de l'index commence une fois qu'au moins 80% des lignes ont généré des embeddings. Pour vérifier la progression de la génération des embeddings :

    Interrogez le pourcentage d'embeddings générés dans votre tableau :

    SELECT
  COUNTIF(description_embedding IS NOT NULL
  AND description_embedding.status = '') * 100.0 / COUNT(*) AS percent
FROM PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE;

Étapes suivantes