Strukturierte Daten mit der Funktion AI.GENERATE_TABLE generieren

Mit der Funktion AI.GENERATE_TABLE können Sie strukturierte Attribute aus unstrukturiertem Text in typisierte Tabellenspalten in BigQuery extrahieren. In diesem Tutorial erstellen Sie ein Remote-Modell über ein Gemini-Modell und extrahieren Sentiment und Keywords aus einem öffentlichen Dataset mit Filmrezensionen.

Ziele

• Dataset und Cloud-Ressourcenverbindung erstellen
• Dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen gewähren
• BigQuery ML-Remote-Modell erstellen
• Mit der Funktion AI.GENERATE_TABLE strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text generieren.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

• BigQuery: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
• Gemini Enterprise Agent Platform: You incur costs for calls to the Agent Platform model.

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen.

Neuen Nutzern von Google Cloud steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery-Preise und Agent Platform-Preise.

Hinweis

Console

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Agent Platform API APIs, if any are not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Agent Platform API APIs, if any are not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

1. Sie benötigen die folgenden Rollen für das Projekt: BigQuery-Administrator, Project IAM Admin

   Rollen prüfen

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM auf.

      IAM aufrufen
   2. Wählen Sie das Projekt aus.

   3. Suchen Sie in der Spalte Hauptkonto nach allen Zeilen, in denen Sie oder eine Gruppe, zu der Sie gehören, angegeben sind. Fragen Sie Ihren Administrator, zu welchen Gruppen Sie gehören.

   4. Prüfen Sie in allen Zeilen, in denen Sie angegeben oder enthalten sind, die Spalte Rolle, um zu sehen, ob die Liste der Rollen die erforderlichen Rollen enthält.

   Rollen zuweisen

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM auf.

      IAM aufrufen
   2. Wählen Sie das Projekt aus.
   3. Klicken Sie auf Zugriffsrechte erteilen.

   4. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten Ihre Nutzer-ID ein. Das ist in der Regel die E‑Mail-Adresse eines Google-Kontos.

   5. Klicken Sie auf Rolle auswählen und suchen Sie nach der Rolle.
   6. Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen, wenn Sie weitere Rollen zuweisen möchten.
   7. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie einfach ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Google Cloud -Projekt erstellen oder auswählen.

Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts

• Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
• Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Project Creator“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen

Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

• Erstellen Sie ein Projekt in Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Projekt in Google Cloud , das Sie erstellen.

• Wählen Sie das von Ihnen erstellte Projekt Google Cloud aus:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud -Projekt aktiviert ist.

Aktivieren Sie die BigQuery API, die BigQuery Connection API und die Agent Platform API, falls sie noch nicht aktiviert sind:

Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

gcloud services enable bigquery.googleapis.com bigqueryconnection.googleapis.com aiplatform.googleapis.com

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Google Cloud -Projekt erstellen oder auswählen.

Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts

• Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
• Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Project Creator“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen

Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

• Erstellen Sie ein Projekt in Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Projekt in Google Cloud , das Sie erstellen.

• Wählen Sie das von Ihnen erstellte Projekt Google Cloud aus:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud -Projekt aktiviert ist.

Aktivieren Sie die BigQuery API, die BigQuery Connection API und die Agent Platform API, falls sie noch nicht aktiviert sind:

Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

gcloud services enable bigquery.googleapis.com bigqueryconnection.googleapis.com aiplatform.googleapis.com

1. Weisen Sie Ihrem Nutzerkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus: roles/bigquery.admin, roles/resourcemanager.projectIamAdmin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • USER_IDENTIFIER: Die Kennung für Ihr Nutzerkonto. Beispiel: [e-mail]
   • ROLE: Die IAM-Rolle, die Sie Ihrem Nutzerkonto zuweisen.

Dataset erstellen

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus, um ein BigQuery-Dataset zu erstellen:

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie im linken Bereich auf Explorer:

   

   Wenn der linke Bereich nicht angezeigt wird, klicken Sie auf Linken Bereich maximieren, um ihn zu öffnen.

3. Maximieren Sie im Explorer Ihr Projekt und klicken Sie dann auf Datasets.

4. Klicken Sie auf der Seite Datasets auf Dataset erstellen.

5. Führen Sie im Bereich Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

   • Geben Sie unter Dataset-ID bqml_tutorial ein.

   • Wählen Sie unter Speicherort der Daten die Option USA aus.

   Übernehmen Sie die anderen Standardeinstellungen.

6. Klicken Sie auf Dataset erstellen.

bq

Wenn Sie ein neues Dataset erstellen möchten, verwenden Sie den Befehl bq mk --dataset.

1. Erstellen Sie ein Dataset mit dem Namen bqml_tutorial und dem Datenspeicherort US:

   bq mk --dataset \
     --location=US \
     --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
     bqml_tutorial

2. Prüfen Sie, ob das Dataset erstellt wurde:

   bq ls

API

Rufen Sie die Methode datasets.insert mit einer definierten Dataset-Ressource auf:

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

Verbindung herstellen

Erstellen Sie eine Cloud-Ressourcenverbindung in der Multiregion US, in der Sie das Dataset erstellt haben. Rufen Sie dann das Dienstkonto der Verbindung ab.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Console

1. Rufen Sie die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie im linken Bereich auf Explorer:

   

   Wenn der linke Bereich nicht angezeigt wird, klicken Sie auf Linken Bereich maximieren, um ihn zu öffnen.

3. Maximieren Sie im Bereich Explorer den Namen Ihres Projekts und klicken Sie dann auf Verbindungen.

4. Klicken Sie auf der Seite Verbindungen auf Verbindung erstellen.

5. Wählen Sie als Verbindungstyp die Option Vertex AI-Remote-Modelle, Remote-Funktionen, BigLake und Cloud Spanner (Cloud-Ressource) aus.

6. Geben Sie im Feld Verbindungs-ID einen Namen für die Verbindung ein.

7. Wählen Sie unter Standorttyp einen Standort für die Verbindung aus. Die Verbindung sollte sich am selben Standort wie Ihre anderen Ressourcen, z. B. Datasets, befinden.

8. Klicken Sie auf Verbindung erstellen.

9. Klicken Sie auf Zur Verbindung.

10. Kopieren Sie im Bereich Verbindungsinformationen die Dienstkonto-ID zur Verwendung in einem späteren Schritt.

SQL

Verwenden Sie die Anweisung CREATE CONNECTION:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein:

   CREATE CONNECTION [IF NOT EXISTS] `CONNECTION_NAME`
   OPTIONS (
     connection_type = "CLOUD_RESOURCE",
     friendly_name = "FRIENDLY_NAME",
     description = "DESCRIPTION"
     );

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CONNECTION_NAME: der Name der Verbindung im Format PROJECT_ID.LOCATION.CONNECTION_ID, LOCATION.CONNECTION_ID oder CONNECTION_ID. Wenn das Projekt oder der Standort weggelassen wird, werden sie aus dem Projekt und dem Standort abgeleitet, an dem die Anweisung ausgeführt wird.
   • FRIENDLY_NAME (optional): Ein beschreibender Name für die Verbindung.
   • DESCRIPTION (optional): Eine Beschreibung der Verbindung.

3. Klicken Sie auf Ausführen.

Informationen zum Ausführen von Abfragen finden Sie unter Interaktive Abfrage ausführen.

bq

1. Erstellen Sie in einer Befehlszeilenumgebung eine Verbindung:

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

   Der Parameter --project_id überschreibt das Standardprojekt.

   Ersetzen Sie dabei Folgendes:

   • REGION: Ihre Verbindungsregion
   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID in Google Cloud
   • CONNECTION_ID: eine ID für Ihre Verbindung

   Wenn Sie eine Verbindungsressource herstellen, erstellt BigQuery ein eindeutiges Systemdienstkonto und ordnet es der Verbindung zu.

   Fehlerbehebung:Wird der folgende Verbindungsfehler angezeigt, aktualisieren Sie das Google Cloud SDK:

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. Rufen Sie die Dienstkonto-ID ab und kopieren Sie sie zur Verwendung in einem späteren Schritt:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   Die Ausgabe sieht etwa so aus:

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python Schritten zur Einrichtung in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_connection_v1

client = bigquery_connection_v1.ConnectionServiceClient()


def create_connection(
    project_id: str,
    location: str,
    connection_id: str,
):
    """Creates a BigQuery connection to a Cloud Resource.

    Cloud Resource connection creates a service account which can then be
    granted access to other Google Cloud resources for federated queries.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        location: The location of the connection (for example, "us-central1").
        connection_id: The ID of the connection to create.
    """

    parent = client.common_location_path(project_id, location)

    connection = bigquery_connection_v1.Connection(
        friendly_name="Example Connection",
        description="A sample connection for a Cloud Resource.",
        cloud_resource=bigquery_connection_v1.CloudResourceProperties(),
    )

    try:
        created_connection = client.create_connection(
            parent=parent, connection_id=connection_id, connection=connection
        )
        print(f"Successfully created connection: {created_connection.name}")
        print(f"Friendly name: {created_connection.friendly_name}")
        print(
            f"Service Account: {created_connection.cloud_resource.service_account_id}"
        )

    except google.api_core.exceptions.AlreadyExists:
        print(f"Connection with ID '{connection_id}' already exists.")
        print("Please use a different connection ID.")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred while creating the connection: {e}")

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js Schritten zur Einrichtung in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

const {ConnectionServiceClient} =
  require('@google-cloud/bigquery-connection').v1;
const {status} = require('@grpc/grpc-js');

const client = new ConnectionServiceClient();

/**
 * Creates a new BigQuery connection to a Cloud Resource.
 *
 * A Cloud Resource connection creates a service account that can be granted access
 * to other Google Cloud resources.
 *
 * @param {string} projectId The Google Cloud project ID. for example, 'example-project-id'
 * @param {string} location The location of the project to create the connection in. for example, 'us-central1'
 * @param {string} connectionId The ID of the connection to create. for example, 'example-connection-id'
 */
async function createConnection(projectId, location, connectionId) {
  const parent = client.locationPath(projectId, location);

  const connection = {
    friendlyName: 'Example Connection',
    description: 'A sample connection for a Cloud Resource',
    // The service account for this cloudResource will be created by the API.
    // Its ID will be available in the response.
    cloudResource: {},
  };

  const request = {
    parent,
    connectionId,
    connection,
  };

  try {
    const [response] = await client.createConnection(request);

    console.log(`Successfully created connection: ${response.name}`);
    console.log(`Friendly name: ${response.friendlyName}`);

    console.log(`Service Account: ${response.cloudResource.serviceAccountId}`);
  } catch (err) {
    if (err.code === status.ALREADY_EXISTS) {
      console.log(`Connection '${connectionId}' already exists.`);
    } else {
      console.error(`Error creating connection: ${err.message}`);
    }
  }
}

Terraform

Verwenden Sie die Ressource google_bigquery_connection:

Hinweis: Zum Erstellen von BigQuery-Objekten mit Terraform müssen Sie die Cloud Resource Manager API aktivieren.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

Im folgenden Beispiel wird eine Cloud-Ressourcenverbindung mit dem Namen my_cloud_resource_connection in der Region US erstellt:

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Führen Sie die Schritte in den folgenden Abschnitten aus, um Ihre Terraform-Konfiguration auf ein Google Cloud -Projekt anzuwenden.

Cloud Shell vorbereiten

1. Rufen Sie Cloud Shell auf.

2. Legen Sie das Google Cloud -Standardprojekt fest, auf das Sie Ihre Terraform-Konfigurationen anwenden möchten.

   Sie müssen diesen Befehl nur einmal pro Projekt und in jedem beliebigen Verzeichnis ausführen.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Umgebungsvariablen werden überschrieben, wenn Sie in der Terraform-Konfigurationsdatei explizite Werte festlegen.

Verzeichnis vorbereiten

Jede Terraform-Konfigurationsdatei muss ein eigenes Verzeichnis haben (auch als Stammmodul bezeichnet).

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis und eine neue Datei in diesem Verzeichnis. Der Dateiname muss die Erweiterung .tf haben, z. B. main.tf. In dieser Anleitung wird die Datei als main.tf bezeichnet.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Wenn Sie einer Anleitung folgen, können Sie den Beispielcode in jedem Abschnitt oder Schritt kopieren.

   Kopieren Sie den Beispielcode in das neu erstellte main.tf.

   Kopieren Sie optional den Code aus GitHub. Dies wird empfohlen, wenn das Terraform-Snippet Teil einer End-to-End-Lösung ist.

3. Prüfen und ändern Sie die Beispielparameter, die auf Ihre Umgebung angewendet werden sollen.
4. Speichern Sie die Änderungen.
5. Initialisieren Sie Terraform. Dies ist nur einmal für jedes Verzeichnis erforderlich.

   terraform init

   Fügen Sie optional die Option -upgrade ein, um die neueste Google-Anbieterversion zu verwenden:

   terraform init -upgrade

Änderungen anwenden

1. Prüfen Sie die Konfiguration und prüfen Sie, ob die Ressourcen, die Terraform erstellen oder aktualisieren wird, Ihren Erwartungen entsprechen:

   terraform plan

   Korrigieren Sie die Konfiguration nach Bedarf.

2. Wenden Sie die Terraform-Konfiguration an. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus und geben Sie yes an der Eingabeaufforderung ein:

   terraform apply

   Warten Sie, bis Terraform die Meldung „Apply complete“ anzeigt.

3. Öffnen Sie Ihr Google Cloud -Projekt, um die Ergebnisse aufzurufen. Rufen Sie in der Google Cloud Console Ihre Ressourcen in der Benutzeroberfläche auf, um sicherzustellen, dass Terraform sie erstellt oder aktualisiert hat.

Hinweis: Bei Terraform-Beispielen wird in der Regel davon ausgegangen, dass die erforderlichen APIs in Ihrem Projekt in Google Cloud aktiviert sind.

Dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen gewähren

Weisen Sie dem Dienstkonto der Verbindung die Rolle „Agent Platform User“ (roles/aiplatform.user) zu. Sie müssen diese Rolle in dem Projekt zuweisen, das Sie im Abschnitt Vorbereitung erstellt oder ausgewählt haben. Die Zuweisung der Rolle in einem anderen Projekt führt zu dem Fehler [e-mail] does not have the permission to access resource.

So weisen Sie die Rolle zu:

1. Zur Seite IAM & Verwaltung.

   IAM & Verwaltung aufrufen

2. Klicken Sie auf Zugriff gewähren.

3. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten die Dienstkonto-ID ein, die Sie zuvor kopiert haben.

4. Suchen Sie im Feld Rolle auswählen nach der Rolle Agent Platform User.

5. Klicken Sie auf Speichern.

Remote-Modell erstellen

Verwenden Sie die Anweisung CREATE MODEL, um ein Remote-Modell zu erstellen, das ein gehostetes Agent Platform-Modell darstellt:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`
     REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
     OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-3.5-flash-lite');

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • LOCATION: Standort der Verbindung
   • CONNECTION_ID: ID Ihrer BigQuery-Verbindung

     Wenn Sie sich Verbindungsdetails in der Google Cloud Console ansehen, ist dies der Wert im letzten Abschnitt der voll qualifizierten Verbindungs-ID, der unter Verbindungs-ID angezeigt wird, z. B. projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

   Die Abfrage dauert mehrere Sekunden. Anschließend wird das Modell gemini_model im bqml_tutorial-Dataset angezeigt. Es gibt keine Abfrageergebnisse.

Strukturierte Daten generieren

Extrahieren Sie mithilfe der AI.GENERATE_TABLE-Funktion und des Remote-Modells strukturierte Sentimente und Keywords aus Filmrezensionen:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung aus, um die Stimmung und Schlüsselwörter aus fünf Filmrezensionen zu extrahieren:

   SELECT
     movie_id,
     sentiment,
     keywords
   FROM
     AI.GENERATE_TABLE(
       MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`,
       (
         SELECT
           CONCAT(
             """Analyze the following movie review. Extract a sentiment
             (positive or negative) and up to 3 keywords: """,
             review) AS prompt,
           movie_id
         FROM
           `bigquery-public-data.imdb.reviews`
         LIMIT 5
       ),
       STRUCT(
         "sentiment STRING, keywords ARRAY<STRING>" AS output_schema));

   Die Ausgabe sieht etwa so aus:

   +-----------+-----------+----------------------------------------------+
   | movie_id  | sentiment | keywords                                     |
   +-----------+-----------+----------------------------------------------+
   | tt0369053 | positive  | ["cinematography", "performances", "comedy"] |
   | tt0328400 | negative  | ["disregarded", "disappointing", "poorly"]   |
   | ...       | ...       | ...                                          |
   +-----------+-----------+----------------------------------------------+
   

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

Projekt löschen

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, zum Beispiel eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, anstatt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

Google Cloud -Projekt löschen:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Einzelne Ressourcen löschen

Wenn Sie das Projekt wiederverwenden möchten, löschen Sie die für die Anleitung erstellten Ressourcen:

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Löschen Sie das Dataset bqml_tutorial. Durch das Löschen des Datasets wird auch das Remote-Modell gelöscht.

   1. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und klicken Sie auf Datasets.

   2. Klicken Sie in der Liste Datasets auf das Dataset bqml_tutorial.

   3. Klicken Sie im Detailbereich auf Löschen.

   4. Klicken Sie im Dialogfeld Dataset löschen auf Löschen.

3. Löschen Sie die Verbindung.

   1. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und klicken Sie auf Verbindungen.

   2. Klicken Sie in der Liste Verbindungen auf die von Ihnen erstellte Verbindung.

   3. Klicken Sie im Detailbereich auf Löschen.

   4. Geben Sie im Dialogfeld Verbindung löschen delete ein, um den Löschvorgang zu bestätigen.

   5. Klicken Sie auf Löschen.

gcloud

1. Löschen Sie das Dataset bqml_tutorial und das Remote-Modell:

   bq rm --dataset --recursive bqml_tutorial
   

2. Löschen Sie die Verbindung:

   bq rm --connection <var>PROJECT_ID</var>.<var>LOCATION</var>.<var>CONNECTION_ID</var>
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • <var>PROJECT_ID</var>: Ihre Projekt-ID in Google Cloud
   • <var>LOCATION</var>: Standort der Verbindung
   • <var>CONNECTION_ID</var>: die Verbindungs-ID

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zur Funktion AI.GENERATE_TABLE
• Weitere Informationen zu generativer KI in BigQuery
• Funktion zur Textgenerierung auswählen