Membuat teks dengan fungsi AI.GENERATE

Tutorial ini menunjukkan cara membuat teks dari data teks atau multimodal menggunakan fungsi AI.GENERATE. Dengan fungsi AI.GENERATE, Anda menggunakan koneksi resource Cloud untuk terhubung ke model Gemini yang dihosting sehingga Anda tidak perlu membuat dan mengelola model Anda sendiri.

Tutorial ini menunjukkan kepada Anda cara menyelesaikan tugas-tugas berikut:

• Meringkas konten teks dan menampilkan hasil dalam format default fungsi.
• Meringkas konten teks dan menampilkan hasil terstruktur.
• Mentranskripsikan dan menerjemahkan konten video.
• Menganalisis konten file audio.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda akan menggunakan komponen yang dapat ditagih sebagai berikut Google Cloud:

• BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
• Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI model.

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga.

Pengguna baru mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis. Google Cloud

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang harga BigQuery, lihat harga BigQuery dalam dokumentasi BigQuery.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang harga AI generatif Vertex AI, lihat halaman harga Vertex AI.

Sebelum memulai

Login keakun Anda. Google Cloud Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

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.

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.

1. BigQuery secara otomatis diaktifkan dalam project baru. Untuk mengaktifkan BigQuery dalam project yang sudah ada, buka

   Aktifkan BigQuery API.

   Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

   Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), yang berisi izin serviceusage.services.enable. Pelajari cara memberikan peran.

   Mengaktifkan API

Peran yang diperlukan

Untuk menggunakan fungsi AI.GENERATE, Anda memerlukan peran Identity and Access Management (IAM) berikut:

• Membuat dan menggunakan set data dan tabel BigQuery: BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor) di project Anda.
• Membuat, mendelegasikan, dan menggunakan koneksi BigQuery: BigQuery Connections Admin (roles/bigquery.connectionsAdmin) di project Anda.
• Memberikan izin ke akun layanan koneksi: Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin) di project yang berisi endpoint Vertex AI.
• Membuat tugas BigQuery: BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser) di project Anda.

Peran yang telah ditetapkan ini berisi izin yang diperlukan untuk melakukan tugas dalam dokumen ini. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, luaskan bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

• Membuat set data: bigquery.datasets.create
• Membuat, mendelegasikan, dan menggunakan koneksi: bigquery.connections.*
• Menetapkan izin akun layanan: resourcemanager.projects.getIamPolicy dan resourcemanager.projects.setIamPolicy
• Membuat kueri data tabel: bigquery.tables.getData

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Membuat set data

Buat set data BigQuery untuk menyimpan model ML Anda.

Konsol

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery.

   Buka halaman BigQuery

2. Di panel Explorer, klik nama project Anda.

3. Klik View actions > Create dataset

4. Di halaman Create dataset, lakukan hal berikut:

   • Untuk Dataset ID, masukkan bqml_tutorial.

   • Untuk Location type, pilih Multi-region, lalu pilih US.

   • Jangan ubah setelan default yang tersisa, lalu klik Create dataset.

bq

Untuk membuat set data baru, gunakan perintah bq mk --dataset.

1. Buat set data bernama bqml_tutorial dengan lokasi data ditetapkan ke US.

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

2. Pastikan set data telah dibuat:

   bq ls

API

Panggil datasets.insert metode dengan resource set data yang ditentukan.

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

Membuat koneksi

Buat koneksi resource Cloud dan dapatkan akun layanan koneksi. Buat koneksi di lokasi yang sama dengan set data yang Anda buat pada langkah sebelumnya.

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat koneksi:

1. Buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di panel Explorer, klik Add data:

   

   Dialog Add data akan terbuka.

3. Di panel Filter By, di bagian Data Source Type, pilih Business Applications.

   Atau, di kolom Search for data sources, Anda dapat memasukkan Vertex AI.

4. Di bagian Featured data sources, klik Vertex AI.

5. Klik kartu solusi Vertex AI Models: BigQuery Federation.

6. Dalam daftar Connection type, pilih Vertex AI remote models, remote functions, BigLake and Spanner (Cloud Resource).

7. Di kolom Connection ID, ketik test_connection.

8. Klik Create connection.

9. Klik Go to connection.

10. Di panel Connection info, salin ID akun layanan untuk digunakan pada langkah berikutnya.

Memberikan akses pada akun layanan

Berikan peran Vertex AI User ke akun layanan koneksi.

Untuk memberikan peran, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka halaman IAM &Admin.

   Buka IAM & Admin

2. Klik Add.

   Dialog Add principals akan terbuka.

3. Di kolom Akun utama baru, masukkan ID akun layanan yang Anda salin sebelumnya.

4. Di kolom Select a role, pilih Vertex AI, lalu pilih Vertex AI User.

5. Klik Add another role.

6. Di kolom Select a role, pilih Cloud Storage, lalu pilih Storage Object Viewer.

7. Klik Save.

Meringkas teks dan menggunakan format output default

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat teks menggunakan fungsi AI.GENERATE, dan menampilkan hasilnya dalam format default fungsi AI.GENERATE:

1. Di Google Cloud konsol, buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di editor kueri, jalankan kueri berikut:

   WITH
   bbc_news AS (
     SELECT body FROM `bigquery-public-data.bbc_news.fulltext` LIMIT 5
   )
   SELECT AI.GENERATE(body, connection_id => 'us.test_connection') AS news FROM bbc_news;

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | news.result                                 | news.full_response                 | news.status   |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | This article presents a debate about the    | {"candidates":[{"avg_logprobs":    |               |
   | "digital divide" between rich and poor      | -0.31465074559841777, content":    |               |
   | nations. Here's a breakdown of the key..    | {"parts":[{"text":"This article..  |               |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | This article discusses how advanced         | {"candidates":[{"avg_logprobs":    |               |
   | mapping technology is aiding humanitarian   | -0.21313422900091983,"content":    |               |
   | efforts in Darfur, Sudan. Here's a...       | {"parts":[{"text":"This article..  |               |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | ...                                         | ...                                | ...           |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   

Meringkas teks dan menampilkan hasil terstruktur

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat teks menggunakan fungsi AI.GENERATE, dan menggunakan argumen output_schema fungsi AI.GENERATE untuk memformat output:

1. Di Google Cloud konsol, buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di editor kueri, jalankan kueri berikut:

   WITH
   bbc_news AS (
     SELECT
       body
     FROM
       `bigquery-public-data`.bbc_news.fulltext
     LIMIT 5
   )
   SELECT
   news.good_sentiment,
   news.summary
   FROM
   bbc_news,
   UNNEST(ARRAY[AI.GENERATE(body, connection_id  => 'us.test', output_schema  => 'summary STRING, good_sentiment BOOL')]) AS news;

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   +----------------+--------------------------------------------+
   | good_sentiment | summary                                    |
   +----------------+--------------------------------------------+
   | true           | A World Bank report suggests the digital   |
   |                | divide is rapidly closing due to increased |
   |                | access to technology in developing..       |
   +----------------+--------------------------------------------+
   | true           | A review of sports games, focusing on the  |
   |                | rivalry between EA Sports and ESPN, and    |
   |                | the recent deal where EA acquired the..    |
   +----------------+--------------------------------------------+
   | ...            | ...                                        |
   +----------------+--------------------------------------------+
   

Mentranskripsikan dan menerjemahkan konten video

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat tabel objek atas konten video publik, lalu transkripsikan dan terjemahkan video:

1. Di Google Cloud konsol, buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di editor kueri, jalankan kueri berikut untuk membuat tabel objek:

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.video`
   WITH CONNECTION `us.test_connection`
   OPTIONS (
     object_metadata = 'SIMPLE',
     uris =
       ['gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/*']);

3. Di editor kueri, jalankan kueri berikut untuk mentranskripsikan dan menerjemahkan file pixel8.mp4:

   SELECT
   AI.GENERATE(
     (OBJ.GET_ACCESS_URL(ref, 'r'), 'Transcribe the video in Japanese and then translate to English.'),
     connection_id => 'us.test_connection',
     endpoint => 'gemini-2.5-flash',
     output_schema => 'japanese_transcript STRING, english_translation STRING'
   ).* EXCEPT (full_response, status)
   FROM
   `bqml_tutorial.video`
   WHERE
   REGEXP_CONTAINS(uri, 'pixel8.mp4');

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   +--------------------------------------------+--------------------------------+
   | english_translation                        | japanese_transcript            |
   +--------------------------------------------+--------------------------------+
   | My name is Saeka Shimada. I'm a            | 島田 さえか です 。 東京 で フ     |
   | photographer in Tokyo. Tokyo has many      | ォトグラファー を し て い ま      |
   | faces. The city at night is totally...     | す 。 東京 に は いろんな 顔 が    |
   +--------------------------------------------+--------------------------------+
   

Menganalisis konten file audio

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat tabel objek atas konten audio publik, lalu analisis konten file audio.

1. Di Google Cloud konsol, buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Di editor kueri, jalankan kueri berikut untuk membuat tabel objek:

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.audio`
     WITH CONNECTION `us.test_connection`
     OPTIONS (
       object_metadata = 'SIMPLE',
       uris =
         ['gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/*']);

3. Di editor kueri, jalankan kueri berikut untuk menganalisis file audio:

   SELECT
   AI.GENERATE(
     (OBJ.GET_ACCESS_URL(ref, 'r'), 'Summarize the content of this audio file.'),
     connection_id => 'us.test_connection',
     endpoint => 'gemini-2.5-flash',
     output_schema => 'topic ARRAY<STRING>, summary STRING'
   ).* EXCEPT (full_response, status), uri
   FROM
   `bqml_tutorial.audio`;

   Hasilnya akan terlihat seperti berikut:

   +--------------------------------------------+-----------------------------------------------------------+
   | summary                                    | topic              | uri                                  |
   +--------------------------------------------+-----------------------------------------------------------+
   | The audio contains a distinctive 'beep'    | beep sound         | gs://cloud-samples-data/generativ... |
   | sound, followed by the characteristic      |                    |                                      |
   | sound of a large vehicle or bus backing..  |                    |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   |                                            | vehicle backing up |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | bus                |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | alarm              |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   | The speaker introduces themselves          | Introduction       | gs://cloud-samples-data/generativ... |
   | as Gemini and expresses their excitement   |                    |                                      |
   | and readiness to dive into something..     |                    |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   |                                            | Readiness          |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | Excitement         |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | Collaboration      |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   | ...                                        | ...                | ...                                  |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   

Pembersihan

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

1. Di Google Cloud konsol, buka halaman Manage resources.

   Buka Kelola resource

2. Pada daftar project, pilih project yang Anda ingin Anda hapus, lalu klik Delete.
3. Pada dialog, ketik project ID, lalu klik Shut down untuk menghapus project.