Sviluppare con l'interfaccia a riga di comando di Gemini

Questa pagina spiega come interagire con i dati BigQuery nel terminale utilizzando prompt in linguaggio naturale con la CLI Gemini. L'utilizzo delle estensioni BigQuery dedicate con la CLI Gemini consente l'analisi dei dati e gli approfondimenti basati sull'AI direttamente nella riga di comando. Puoi analizzare i dati delle tabelle BigQuery o delle tabelle nei set di dati pubblici BigQuery.

Queste estensioni proprietarie forniscono alcuni strumenti comuni per l'analisi dei dati e gli approfondimenti. Per creare i tuoi strumenti, consulta Utilizzare BigQuery con MCP, Gemini CLI e altri agenti.

Informazioni sull'interfaccia a riga di comando di Gemini e sulle estensioni

L'interfaccia a riga di comando di Gemini è un agente di AI conversazionale open source di Google che accelera i workflow di sviluppo e aiuta con la programmazione, il debug, l'esplorazione dei dati e la creazione di contenuti. Offre un'esperienza basata su agenti per interagire con i servizi Data Cloud, come BigQuery, e altri database e database open source popolari. Google Cloud

Per saperne di più su Gemini CLI, consulta la documentazione di Gemini CLI.

Come funzionano le estensioni

Le estensioni ampliano le funzionalità dell'interfaccia a riga di comando di Gemini, consentendole di connettersi e controllare servizi specifici e altri strumenti. Google Cloud Le estensioni forniscono a Gemini contesto e comprensione dell'API, consentendo l'interazione conversazionale. Puoi caricare le estensioni da URL GitHub, directory locali o registri. Queste estensioni offrono strumenti, comandi e prompt. Questi sono separati dalle estensioni IDE, come Gemini Code Assist, che si integrano utilizzando MCP Toolbox.

Informazioni sulle estensioni BigQuery

BigQuery offre le seguenti estensioni per lavorare con i dati BigQuery tramite la CLI Gemini:

Estensione BigQuery Data Analytics
Utilizza questa estensione per scoprire i dati, saperne di più su tabelle e set di dati BigQuery e porre domande in linguaggio naturale sui tuoi set di dati. Puoi anche generare previsioni o eseguire un'analisi del contributo utilizzando gli strumenti avanzati integrati. Gli strumenti di questa estensione aiutano la CLI Gemini a scrivere query SQL in base alle tue domande in linguaggio naturale e poi a eseguire le query per fornire risposte alle tue domande.
Estensione BigQuery Conversational Analytics
Utilizza questa estensione per ottenere approfondimenti avanzati dai tuoi dati BigQuery utilizzando un agente di analisi lato server pre-ospitato. Gli strumenti di questa estensione aiutano l'interfaccia a riga di comando Gemini a inviare la tua domanda in linguaggio naturale a un agente integrato e ospitato e a rispondere con insight più approfonditi dai tuoi dati.

Strumenti di analisi dei dati BigQuery

L'estensione BigQuery Data Analytics fornisce i seguenti strumenti:

Categoria Strumento Esempio di prompt in linguaggio naturale
Informazioni su set di dati e tabella get_dataset_info Recupera informazioni sul set di dati my_dataset
get_table_info Ottieni informazioni sulla tabella my_dataset.my_table
list_dataset_ids Elenca tutti i set di dati nel progetto my_project
list_table_ids Elenca tutte le tabelle nel set di dati my_dataset
Cerca search_catalog Trovare tabelle relative ai download di PyPi
Esecuzione SQL execute_sql Utilizzando bigquery-public-data.pypi.file_downloads, mostrami i 10 pacchetti PyPI più scaricati questo mese
Previsione delle serie temporali bigquery_forecast Prevedi le vendite per 10 periodi dalla tabella my_table
Analisi del contributo analyze_contribution Analizza il contributo del paese alle entrate nella tabella my_table

Strumenti di analisi conversazionale

L'estensione Conversational Analytics fornisce i seguenti strumenti:

Categoria Strumento Esempio di prompt in linguaggio naturale
Cerca search_catalog Trovare tabelle relative ai download di PyPi
Analisi conversazionale ask_data_insights Utilizzando ask_data_insights e le tabelle in bigquery-public-data.google_analytics_sample , indicami i canali su cui devo concentrarmi e perché

Prima di iniziare

Prima di iniziare, devi disporre di quanto segue:

  • Accesso ad almeno un progetto Google Cloud .

  • Per l'estensione Data Analytics, abilita le seguenti API:

    • BigQuery
    • Per utilizzare lo strumento search_catalog: Dataplex Universal Catalog

  • Per l'estensione Conversational Analytics, abilita le seguenti API:

    • BigQuery
    • Dataplex Universal Catalog
    • Per utilizzare lo strumento ask_data_insights: API Gemini for Google Cloud, Gemini e API Data Analytics con Gemini.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare le estensioni BigQuery con la CLI Gemini, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM per le risorse Resource Manager (progetti, cartelle e organizzazioni) o per le risorse di livello inferiore come i set di dati:

Per ulteriori informazioni sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Installare le estensioni BigQuery

Installa le estensioni BigQuery e poi utilizzale per esplorare e analizzare i dati.

  1. Installa l'interfaccia a riga di comando di Gemini.

  2. Imposta le variabili di ambiente per connetterti al tuo progetto BigQuery:

    export BIGQUERY_PROJECT="PROJECT_ID"

    Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud.

    Puoi anche impostare queste variabili di ambiente facoltative:

    • BIGQUERY_LOCATION: la posizione del set di dati, ad esempio export BIGQUERY_LOCATION="us"
    • BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH: indica se utilizzare OAuth lato client, ad esempio export BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH=true

  3. Installa l'estensione BigQuery Data Analytics o Conversational Analytics utilizzando il comando gemini extension install:

    • (Facoltativo) Installa l'estensione BigQuery Data Analytics:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-data-analytics

    • (Facoltativo) Installa l'estensione BigQuery Conversational Analytics:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-conversational-analytics

  4. Avvia l'interfaccia a riga di comando di Gemini in modalità interattiva per esplorare e analizzare i tuoi dati:

    gemini

    La CLI carica automaticamente l'estensione BigQuery e i relativi strumenti, che puoi utilizzare per interagire con i tuoi dati.

Esempi di prompt per esplorare e analizzare i dati

Inserisci i prompt nell'interfaccia a riga di comando di Gemini. Per iniziare, puoi utilizzare i seguenti esempi.

Esplorare e analizzare le tabelle

I seguenti prompt di esempio ti consentono di esplorare e analizzare le tabelle.

  • Prompt di esempio per trovare tabelle relative ai download di PyPi:

    Find tables related to PyPi downloads

    Risposta di esempio

    La CLI Gemini restituisce un elenco di tabelle correlate:

    ✦ I found the following tables related to PyPi downloads:

    *   file_downloads: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/file_downloads
    *   distribution_metadata: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/distribution_metadata

  • Prompt di esempio per mostrare i primi dieci pacchetti PyPI scaricati questo mese:

    Using bigquery-public-data.pypi.file_downloads show me top 10
downloaded pypi packages this month

    Risposta di esempio

    L'interfaccia a riga di comando di Gemini restituisce i primi 10 pacchetti:

    ✦ Here are the top 10 most downloaded PyPI packages this month:

    1.  boto3: 685,007,866 downloads
    2.  botocore: 531,034,851 downloads
    3.  urllib3: 512,611,825 downloads
    4.  requests: 464,595,806 downloads
    5.  typing-extensions: 459,505,780 downloads
    6.  certifi: 451,929,759 downloads
    7.  charset-normalizer: 428,716,731 downloads
    8.  idna: 409,262,986 downloads
    9.  grpcio-status: 402,535,938 downloads
    10. aiobotocore: 399,650,559 downloads

Ottenere approfondimenti più dettagliati utilizzando lo strumento ask_data_insights

Lo strumento ask_data_insights attiva un agente sull'API BigQuery Conversational Analytics per rispondere alle tue domande. L'agente lato server raccoglie ulteriore contesto sui tuoi dati e offre più approfondimenti.

  • Prompt di esempio per ottenere approfondimenti sui canali su cui concentrarsi:

    Using ask_data_insights and using the tables under
bigquery-public-data.google_analytics_sample, tell me the channels I should
focus on and why

    Risposta di esempio

    Gemini CLI restituisce suggerimenti in base all'analisi:

    Based on the analysis of the Google Analytics sample data, here are the
channels you should focus on and why:

|     Channel      | Total Visits | Total Pageviews | Total Transactions | Total Revenue |
| ---------------- | ------------ | --------------- | ------------------ | ------------- |
| Referral         |      104,838 |         707,597 |              5,543 |   $651,429.91 |
| Direct           |      143,026 |         584,840 |              2,219 |   $434,840.55 |
| Organic Search   |      381,561 |       1,569,218 |              3,581 |   $326,380.51 |
| Display          |        6,262 |          34,202 |                152 |    $78,337.46 |
| Paid Search      |       25,326 |         136,060 |                479 |    $43,558.90 |
| Social           |      226,117 |         398,690 |                131 |     $4,916.54 |
| Affiliates       |       16,403 |          47,417 |                  9 |       $597.38 |
| (Other)          |          120 |             442 |                  1 |         $9.99 |

  Recommendations:

    1.  Prioritize referral traffic:
        *   Why: This is a highly valuable channel. It brings in the most
            revenue and has a high number of transactions, despite not
            having the highest number of visits. This indicates that
            traffic from referrals is highly qualified and converts
            well.
        *   Action: Identify your top referring websites and build
            stronger relationships with them. Look for similar websites
            to partner with.

    2.  Nurture your direct traffic:
        *   Why: Direct traffic is your second-highest revenue source.
            These are likely returning customers or people who know your
            brand well.

Prezzi

Non sono previsti costi aggiuntivi per l'utilizzo di strumenti per i metadati (come get_dataset_info, get_table_info, list_dataset_ids e list_table_ids) o dello strumento search_catalog.

Gli strumenti che eseguono query, tra cui execute_sql, bigquery_forecast e analyze_contribution, vengono fatturati in base ai prezzi on demand di BigQuery o ai prezzi in base alla capacità di BigQuery, a seconda della configurazione del progetto.

Durante la versione beta (pre-v1.0), lo strumento ask_data_insights viene offerto senza costi aggiuntivi. Tuttavia, le query BigQuery attivate da questo strumento vengono fatturate in base ai prezzi standard di BigQuery.

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