Gemini in BigQuery 總覽

本文件說明 Gemini in BigQuery (Gemini for Google Cloud 產品套件的一部分) 如何提供 AI 輔助功能，協助您處理資料。

Gemini in BigQuery 的 AI 輔助功能

Gemini in BigQuery 提供 AI 輔助功能，可協助您執行下列操作：

• 運用資料洞察探索及瞭解資料。資料洞察功能會使用資料表的中繼資料，產生有洞察價值的查詢，以自動化且直覺的方式發掘模式及執行統計分析。這項功能特別有助於解決早期資料探索的冷啟動問題。詳情請參閱「在 BigQuery 中生成資料洞察」。
• 使用對話式數據分析功能與資料對話。 對話式數據分析可讓您以自然語言與資料對話。 您可以建立資料代理，並設定自訂中繼資料、指令、詞彙表字詞和通過驗證的查詢，建立商業邏輯。您也可以直接與資料來源對話，包括資料表、檢視表、圖表和 Lakehouse 資料表。詳情請參閱「對話式數據分析總覽」。
• 使用 BigQuery 資料畫布探索、轉換、查詢資料，並以圖表呈現。您可以在 Gemini in BigQuery 中使用自然語言，尋找、彙整及查詢資料表資產、以圖表呈現結果，並在整個過程中與他人順暢協作。詳情請參閱「使用資料畫布進行分析」。
• 取得 SQL 和 Python 資料分析輔助。您可以使用 Gemini in BigQuery 生成或建議 SQL 或 Python 程式碼，以及說明現有的 SQL 查詢。您也可以使用自然語言查詢，開始資料分析。如要瞭解如何生成、補全及總結程式碼，請參閱下列說明文件：
  
  • SQL 程式開發輔助
    • 使用 SQL 生成工具
    • 生成 SQL 查詢的提示
    • 使用 Gemini Cloud Assist 生成 SQL 查詢 (預先發布版)
    • 將註解轉換為 SQL 程式碼 (預先發布版)
    • 補全 SQL 查詢 (預先發布版)
    • 說明 SQL 查詢
  • Python 程式開發輔助
    • 使用程式碼生成工具生成 Python 程式碼
    • 使用 Gemini Cloud Assist 生成 Python 程式碼 (預先發布版)
    • Python 程式碼補全
    • 生成 BigQuery DataFrames Python 程式碼 (預先發布版)
• 準備要分析的資料。BigQuery 的資料準備功能會根據情境，提供 AI 生成的轉換建議，協助您清理資料以進行分析。詳情請參閱「使用 Gemini 準備資料」。
• 使用資料工程代理建構及修改資料管道。資料工程代理可協助您使用自然語言提示詞，建構、修改及排解資料管道問題。除了 SQL 邏輯，代理還會主動生成語意中繼資料，例如欄位說明、資料表總覽，以及系統和類型資訊等一般層面，確保資料資產在建立時就能被找到。詳情請參閱「使用 Data Engineering Agent 建構及修改資料管道」。
• 使用翻譯規則自訂 SQL 翻譯。(預先發布版) 建立 Gemini 強化翻譯規則，在使用互動式 SQL 翻譯器時自訂 SQL 翻譯。您可以使用自然語言提示詞，說明要對 SQL 翻譯輸出內容進行哪些變更，或指定要尋找及取代的 SQL 模式。詳情請參閱「建立轉譯規則」。

未經您明確許可，Gemini for Google Cloud 不會將您的提示或回覆內容做為模型訓練資料。如要進一步瞭解 Google 如何使用您的資料，請參閱「Gemini for Google Cloud 如何使用您的資料」。

Gemini for Google Cloud產品仍處於早期技術階段，因此可能會生成看似合理卻與事實不符的輸出內容。使用輸出內容前，請一律確認 Gemini for Google Cloud 產品輸出內容是否屬實。詳情請參閱「Gemini for Google Cloud 和負責任的 AI 技術」。

如要瞭解安全性、隱私權和法規遵循，請參閱「Gemini in BigQuery 的安全性、隱私權和法規遵循」。

注意：Gemini in BigQuery 屬於 Gemini for Google Cloud 的一部分，支援的法規遵循和安全性服務與 BigQuery 不同。 只有符合下列條件的 BigQuery 專案，才能設定 Gemini in BigQuery：所需法規遵循服務都在 Gemini for Google Cloud的支援範圍內。如要瞭解如何停用或禁止存取 Gemini in BigQuery，請參閱「停用 Gemini in BigQuery」。

定價

請參閱 Gemini for Google Cloud 定價。

Gemini in BigQuery 的互動位置

設定 Gemini in BigQuery 後，您可以在 BigQuery Studio 中使用 Gemini in BigQuery 執行下列操作：

• 如要生成資料洞察，請前往資料表項目的「Insights」(洞察) 分頁，找出 BigQuery 資料的模式、評估品質，以及執行統計分析。
• 如要使用對話式數據分析，請前往 BigQuery 的「Agents」(代理) 頁面。如要建立、管理資料代理及與其對話，請按一下「Agent catalog」(代理目錄) 分頁標籤。如要查看對話，請按一下「Conversations」(對話) 分頁標籤。
• 如要使用資料畫布，請建立資料畫布或使用資料畫布，從資料表或查詢中以自然語言探索資料資產，並共用畫布。
• 如要使用自然語言生成 SQL 查詢或 Python 程式碼，請使用程式碼中的註解或 SQL 生成工具。您也可以在輸入時接收自動完成建議。
• 如要準備資料以進行分析，請在「Create new」(新建) 清單中選取「Data preparation」(資料準備)。詳情請參閱「在 BigQuery 中開啟資料準備編輯器」。

設定 Gemini in BigQuery

如需詳細設定步驟，請參閱「設定 Gemini in BigQuery」。

Gemini in BigQuery 如何使用您的資料

為提供準確的結果，Gemini in BigQuery 需要存取您儲存在 BigQuery 的客戶資料和中繼資料，以便提供強化功能。啟用 Gemini in BigQuery 之後，Gemini 會取得這類資料的存取權限，包括您的資料表和查詢記錄。Gemini in BigQuery 不會使用您的資料來訓練或微調模型。如要進一步瞭解 Gemini 如何使用您的資料，請參閱「Gemini in BigQuery 的安全性、隱私權和法規遵循」。

Gemini in BigQuery 的強化功能如下：

• SQL 生成工具
• 生成 SQL 查詢的提示
• 將註解轉換為 SQL 程式碼
• 補全 SQL 查詢
• 說明 SQL 查詢
• 生成 Python 程式碼
• Python 程式碼補全
• 對話式數據分析
• 資料畫布
• 準備資料
• 資料洞察

位置

如要瞭解 Gemini in BigQuery 處理資料的位置，請參閱「Gemini in BigQuery 處理資料的位置」。

後續步驟

• 瞭解如何設定 Gemini in BigQuery。
• 瞭解如何在 Gemini 協助下撰寫查詢。
• 進一步瞭解Google Cloud 法規遵循。
• 瞭解 Gemini in BigQuery 的安全性、隱私權和法規遵循。
• 進一步瞭解 Gemini for Google Cloud 如何使用您的資料