סקירה כללית על Gemini ב-BigQuery

במאמר הזה מוסבר איך Gemini ב-BigQuery, שהוא חלק מחבילת המוצרים Gemini for Google Cloud, מספק עזרה מבוססת-AI כדי לעזור לכם לעבוד עם הנתונים.

עזרה מבוססת-AI של Gemini ב-BigQuery

‫Gemini ב-BigQuery מספק תמיכה מבוססת-AI שתעזור לכם:

• איך בודקים את הנתונים ומבינים אותם באמצעות תובנות מנתונים תובנות לגבי נתונים מספקות דרך אוטומטית ואינטואיטיבית לגלות דפוסים ולבצע ניתוח סטטיסטי באמצעות שאילתות שמספקות תובנות, שנוצרות מהמטא נתונים של הטבלאות. התכונה הזו שימושית במיוחד כשמנסים להתמודד עם אתגרי ההתנעה הקרה של ניתוח נתונים בשלב מוקדם. מידע נוסף זמין במאמר בנושא יצירת תובנות לגבי נתונים ב-BigQuery.
• גילוי, שינוי, שאילתה והמחשה של נתונים באמצעות קנבס נתונים ב-BigQuery. אתם יכולים להשתמש בשפה טבעית עם Gemini ב-BigQuery כדי למצוא נכסי טבלה, לצרף אותם ולבצע עליהם שאילתות, להציג את התוצאות באופן ויזואלי ולשתף פעולה עם אחרים בצורה חלקה לאורך כל התהליך. מידע נוסף זמין במאמר ניתוח באמצעות קנבס נתונים.
• קבלת עזרה בניתוח נתונים באמצעות SQL ו-Python אתם יכולים להשתמש ב-Gemini ב-BigQuery כדי ליצור או להציע קוד ב-SQL או ב-Python, וכדי לקבל הסבר על שאילתת SQL קיימת. אפשר גם להשתמש בשאילתות בשפה טבעית כדי להתחיל בניתוח הנתונים. כדי ללמוד איך ליצור, להשלים ולסכם קוד, אפשר לעיין במסמכים הבאים:
  
  • עזרה בכתיבת קוד SQL
    • שימוש בכלי ליצירת SQL
    • הנחיה ליצירת שאילתות SQL
    • יצירת שאילתות SQL באמצעות Gemini Cloud Assist (גרסת Preview)
    • המרת הערות ל-SQL (תצוגה מקדימה)
    • השלמת שאילתת SQL (תצוגה מקדימה)
    • הסבר על שאילתת SQL
  • עזרה בכתיבת קוד Python
    • יצירת קוד Python באמצעות הכלי ליצירת קוד
    • יצירת קוד Python באמצעות Gemini Cloud Assist (גרסת Preview)
    • השלמת קוד Python
    • יצירת קוד Python של BigQuery DataFrames (גרסת Preview)
• הכנת נתונים לניתוח. הכנת נתונים ב-BigQuery מספקת המלצות להמרת נתונים שנוצרו על ידי AI, עם מודעות להקשר, כדי לנקות את הנתונים לצורך ניתוח. מידע נוסף מופיע במאמר הכנת נתונים באמצעות Gemini.
• התאמה אישית של תרגומי SQL באמצעות כללי תרגום ‫(Preview) יצירת כללי תרגום משופרים של Gemini כדי להתאים אישית את תרגומי ה-SQL כשמשתמשים בכלי האינטראקטיבי לתרגום SQL. אפשר לתאר שינויים בפלט של תרגום ה-SQL באמצעות הנחיות בשפה טבעית, או לציין תבניות SQL כדי למצוא ולהחליף. מידע נוסף מופיע במאמר יצירת כלל תרגום.

‫Gemini ל- Google Cloud לא משתמש בהנחיות שלכם או בתשובות שלו כנתונים לאימון המודלים שלו בלי אישור מפורש מכם. מידע נוסף על האופן שבו Google משתמשת בנתונים שלכם זמין במאמר איך Gemini for Google Cloud ‎ משתמש בנתונים שלכם.

פיתוח הטכנולוגיה הזאת נמצא בשלב מוקדם, ולכן יכול להיות שהמוצרים של Gemini for Google Cloud‎ יפיקו פלט שנראה סביר אבל כולל עובדות שגויות. מומלץ לאמת כל פלט של מוצרי Gemini for Google Cloud ‎ לפני שמשתמשים בו. כדי לקבל מידע נוסף, קראו את המאמר Gemini for Google Cloud ‎ ואתיקה של בינה מלאכותית.

מידע על אבטחה, פרטיות ותאימות זמין במאמר אבטחה, פרטיות ותאימות של Gemini ב-BigQuery.

הערה: Gemini ב-BigQuery הוא חלק מ-Gemini for Google Cloud ולא תומך באותם פתרונות תאימות ואבטחה כמו BigQuery. מומלץ להגדיר את Gemini ב-BigQuery רק עבור פרויקטים ב-BigQuery שלא נדרשים להם פתרונות תאימות שלא נתמכים על ידי Gemini ל- Google Cloud. מידע על השבתה של Gemini ב-BigQuery או על מניעת גישה אליו זמין במאמר השבתה של Gemini ב-BigQuery.

תמחור

מידע על התמחור של Gemini for Google Cloud

מכסות ומגבלות

מידע על מכסות ומגבלות שחלות על Gemini ב-BigQuery זמין במאמר מכסות ומגבלות של Gemini ל- Google Cloud .

איפה אפשר להיעזר ב-Gemini ב-BigQuery

אחרי ההגדרה של Gemini ב-BigQuery, תוכלו להשתמש ב-Gemini ב-BigQuery כדי לבצע את הפעולות הבאות ב-BigQuery Studio:

• כדי ליצור תובנות לגבי הנתונים, עוברים לכרטיסייה תובנות של רשומה בטבלה, שבה אפשר לזהות דפוסים, להעריך את האיכות ולהריץ ניתוח סטטיסטי של הנתונים ב-BigQuery.
• כדי להשתמש בלוח הנתונים, יוצרים לוח נתונים או משתמשים בלוח נתונים מטבלה או משאילתה כדי לחקור נכסי נתונים בשפה טבעית ולשתף את הלוחות.
• כדי להשתמש בשפה טבעית כדי ליצור שאילתות SQL או קוד Python, משתמשים בהערות בקוד או בכלי ליצירת SQL. אתם יכולים גם לקבל הצעות עם השלמה אוטומטית בזמן ההקלדה.
• כדי להכין נתונים לניתוח, בוחרים באפשרות הכנת נתונים ברשימה יצירת חדש. מידע נוסף זמין במאמר פתיחת העורך להכנת נתונים ב-BigQuery.

הגדרת Gemini ב-BigQuery

הוראות מפורטות להגדרה זמינות במאמר איך מגדירים את Gemini ב-BigQuery.

איך Gemini ב-BigQuery משתמש בנתונים שלכם

כדי לספק תוצאות מדויקות, Gemini ב-BigQuery צריך גישה לנתוני הלקוחות ולמטא-נתונים ב-BigQuery כדי להשתמש בתכונות המתקדמות. הפעלת Gemini ב-BigQuery מעניקה ל-Gemini הרשאה לגשת לנתונים האלה, כולל הטבלאות והיסטוריית השאילתות שלכם. אנחנו לא משתמשים בנתונים שלכם ב-Gemini ב-BigQuery כדי לאמן או לכוונן את המודלים שלו. למידע נוסף על האופן שבו Gemini משתמש בנתונים שלכם, אפשר לעיין במאמר בנושא אבטחה, פרטיות ותאימות של Gemini ב-BigQuery.

התכונות המשופרות של Gemini ב-BigQuery הן:

• כלי ליצירת SQL
• הנחיה ליצירת שאילתות SQL
• המרת הערות ל-SQL
• השלמת שאילתת SQL
• הסבר על שאילתת SQL
• יצירת קוד Python
• השלמת קוד Python
• קנבס נתונים
• תהליך הכנת נתונים
• תובנות מנתונים

מיקומים

מידע על המיקום שבו Gemini ב-BigQuery מעבד את הנתונים שלכם זמין במאמר המיקום שבו Gemini ב-BigQuery מעבד את הנתונים שלכם.

המאמרים הבאים

• איך מגדירים את Gemini ב-BigQuery
• איך כותבים שאילתות בעזרת Gemini
• מידע נוסף על Google Cloud תאימות
• מידע על אבטחה, פרטיות ותאימות של Gemini ב-BigQuery
• איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם