Gerar texto usando um modelo do Gemini e a função AI.GENERATE_TEXT

Neste tutorial, mostramos como criar um modelo remoto baseado no modelo gemini-2.5-flash e como usar esse modelo com a função AI.GENERATE_TEXT para extrair palavras-chave e realizar análises de sentimento.

Custos

Neste documento, você vai usar os seguintes componentes faturáveis do 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 service that's represented by the remote model.

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços.

Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para um teste sem custo financeiro.

Ao concluir as tarefas descritas neste documento, é possível evitar o faturamento contínuo excluindo os recursos criados. Para mais informações, consulte Limpeza.

Antes de começar

Console

Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

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 Vertex AI APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. 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.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

1. Verifique se você tem as seguintes funções no projeto: Administrador do BigQuery, Administrador do IAM do projeto

   Verificar os papéis

   1. No console do Google Cloud , acesse a página IAM.

      Acessar IAM
   2. Selecione o projeto.

   3. Na coluna Principal, encontre todas as linhas que identificam você ou um grupo no qual você está incluído. Para saber em quais grupos você está incluído, entre em contato com o administrador.

   4. Em todas as linhas que especificam ou incluem você, verifique a coluna Papel para ver se a lista de papéis inclui os papéis necessários.

   Conceder os papéis

   1. No console do Google Cloud , acesse a página IAM.

      Acessar IAM
   2. Selecione o projeto.
   3. Clique em Conceder acesso.

   4. No campo Novos principais, digite seu identificador de usuário. Normalmente, é o endereço de e-mail de uma Conta do Google.

   5. Clique em Selecionar um papel e pesquise o papel.
   6. Para conceder outros papéis, adicione-os clicando em Adicionar outro papel.
   7. Clique em Salvar.

gcloud

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Instale a CLI do Google Cloud.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative as APIs BigQuery, BigQuery Connection e Vertex AI:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

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

Instale a CLI do Google Cloud.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative as APIs BigQuery, BigQuery Connection e Vertex AI:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

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

1. Atribua papéis à sua conta de usuário. Execute o seguinte comando uma vez para cada um dos seguintes papéis do IAM: roles/bigquery.admin, roles/resourcemanager.projectIamAdmin

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

   Substitua:

   • PROJECT_ID: o ID do projeto.
   • USER_IDENTIFIER: o identificador da sua conta de usuário . Por exemplo, [e-mail].
   • ROLE: o papel do IAM concedido à sua conta de usuário.

crie um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenar seu modelo de ML.

Console

1. No console do Google Cloud , acesse a página BigQuery.

   Acessar a página do BigQuery

2. No painel Explorer, clique no nome do seu projeto.

3. Clique em Conferir ações > Criar conjunto de dados.

4. Na página Criar conjunto de dados, faça o seguinte:

   • Para o código do conjunto de dados, insira bqml_tutorial.

   • Em Tipo de local, selecione Multirregião e EUA.

   • Mantenha as configurações padrão restantes e clique em Criar conjunto de dados.

bq

Para criar um conjunto de dados, use o comando bq mk --dataset.

1. Crie um conjunto de dados chamado bqml_tutorial com o local dos dados definido como US.

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

2. Confirme se o conjunto de dados foi criado:

   bq ls

API

Chame o método datasets.insert com um recurso de conjunto de dados definido.

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

Crie uma conexão

Crie uma conexão a recursos do Cloud na US multirregião, onde você criou o conjunto de dados. Em seguida, acesse a conta de serviço da conexão.

Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel à esquerda, clique em Explorer:

   

   Se o painel esquerdo não aparecer, clique em Expandir painel esquerdo para abrir.

3. No painel Explorer, expanda o nome do projeto e clique em Conexões.

4. Na página Conexões, clique em Criar conexão.

5. Em Tipo de conexão, escolha Modelos remotos da Vertex AI, funções remotas, BigLake e Spanner (recurso do Cloud).

6. No campo ID da conexão, insira um nome para a conexão.

7. Em Tipo de local, selecione um local para sua conexão. A conexão precisa estar no mesmo local que seus outros recursos, como conjuntos de dados.

8. Clique em Criar conexão.

9. Clique em Ir para conexão.

10. No painel Informações da conexão, copie o ID da conta de serviço para usar em uma etapa posterior.

bq

1. Em um ambiente de linha de comando, crie uma conexão:

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

   O parâmetro --project_id substitui o projeto padrão.

   Substitua:

   • REGION: sua região de conexão
   • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud
   • CONNECTION_ID: um ID para sua conexão

   Quando você cria um recurso de conexão, o BigQuery cria uma conta de serviço do sistema exclusiva e a associa à conexão.

   Solução de problemas: se você receber o seguinte erro de conexão, atualize o SDK Google Cloud:

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

2. Recupere e copie o ID da conta de serviço para uso em uma etapa posterior:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   O resultado será o seguinte:

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

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Node.js.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

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

Use o recurso google_bigquery_connection.

Observação: para criar objetos do BigQuery usando o Terraform, é necessário ativar a API Cloud Resource Manager.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

O exemplo a seguir cria uma conexão a recursos do Cloud chamada my_cloud_resource_connection na região US:

# 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 {}
}

Para aplicar a configuração do Terraform em um projeto Google Cloud , siga as etapas nas seções a seguir.

Preparar o Cloud Shell

1. Inicie o Cloud Shell.

2. Defina o projeto Google Cloud padrão em que você quer aplicar as configurações do Terraform.

   Você só precisa executar esse comando uma vez por projeto, e ele pode ser executado em qualquer diretório.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   As variáveis de ambiente serão substituídas se você definir valores explícitos no arquivo de configuração do Terraform.

Preparar o diretório

Cada arquivo de configuração do Terraform precisa ter o próprio diretório, também chamado de módulo raiz.

1. No Cloud Shell, crie um diretório e um novo arquivo dentro dele. O nome do arquivo precisa ter a extensão .tf, por exemplo, main.tf. Neste tutorial, o arquivo é chamado de main.tf.

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

2. Se você estiver seguindo um tutorial, poderá copiar o exemplo de código em cada seção ou etapa.

   Copie o exemplo de código no main.tf recém-criado.

   Se preferir, copie o código do GitHub. Isso é recomendado quando o snippet do Terraform faz parte de uma solução de ponta a ponta.

3. Revise e modifique os parâmetros de amostra para aplicar ao seu ambiente.
4. Salve as alterações.
5. Inicialize o Terraform. Você só precisa fazer isso uma vez por diretório.

   terraform init

   Opcionalmente, para usar a versão mais recente do provedor do Google, inclua a opção -upgrade:

   terraform init -upgrade

Aplique as alterações

1. Revise a configuração e verifique se os recursos que o Terraform vai criar ou atualizar correspondem às suas expectativas:

   terraform plan

   Faça as correções necessárias na configuração.

2. Para aplicar a configuração do Terraform, execute o comando a seguir e digite yes no prompt:

   terraform apply

   Aguarde até que o Terraform exiba a mensagem "Apply complete!".

3. Abra seu Google Cloud projeto para conferir os resultados. No console do Google Cloud , navegue até seus recursos na UI para verificar se foram criados ou atualizados pelo Terraform.

Observação:as amostras do Terraform geralmente presumem que as APIs necessárias estejam ativadas no seu Google Cloud projeto.

Conceder permissões para a conta de serviço do portal

Conceda à conta de serviço da conexão a função de usuário da Vertex AI. É necessário conceder essa função no mesmo projeto que você criou ou selecionou na seção Antes de começar. Conceder o papel em um projeto diferente resulta no erro [e-mail] does not have the permission to access resource.

Para conceder o papel, siga estas etapas:

1. Acessar a página AM e administrador

   Acessar IAM e administrador

2. Clique em Conceder acesso.

3. No campo Novos principais, digite o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente.

4. No campo Selecionar um papel, escolha Vertex AI e, em seguida, selecione o papel Usuário da Vertex AI.

5. Clique em Salvar.

Criar o modelo remoto

Use a instrução CREATE MODEL para criar um modelo remoto que represente um modelo hospedado da Vertex AI:

1. No console do Google Cloud , acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No editor de consultas, execute a seguinte instrução:

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-2.5-flash');

Substitua:

• LOCATION: o local da conexão
• CONNECTION_ID: o ID da sua conexão do BigQuery

  Quando você visualiza os detalhes da conexão no console do Google Cloud , esse é o valor na última seção do ID da conexão totalmente qualificado, mostrado em ID da conexão, por exemplo projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection

A consulta leva alguns segundos para ser concluída. Depois disso, o modelo gemini_model aparece no conjunto de dados bqml_tutorial. Não há resultados para a consulta.

Realizar extração de palavra-chave

Realize a extração de palavra-chave em avaliações de filmes do IMDB usando o modelo remoto e a função AI.GENERATE_TEXT:

1. No console do Google Cloud , acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No editor de consultas, insira a seguinte instrução para realizar a extração de palavra-chave em cinco avaliações de filmes:

   SELECT
     title, result, review
   FROM
     AI.GENERATE_TEXT(
       MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`,
       (
         SELECT
           CONCAT(
             """Extract a list of only 3 key words from this review.
               List only the key words, nothing else. Review: """,
               review) AS prompt,
           *
         FROM
           `bigquery-public-data.imdb.reviews`
         LIMIT 5
       ),
       STRUCT(
         0.2 AS temperature,
         100 AS max_output_tokens));

   O resultado será o seguinte:

   +--------------+------------------+----------------------------------------+
   | title        | result           | review                                 |
   +--------------+------------------+----------------------------------------+
   | The Guardian | * Costner        | Once again Mr. Costner has dragged out |
   |              | * Kutcher        | a movie for far longer than necessary. |
   |              | * Rescue         | Aside from the terrific sea rescue...  |
   |              |                  |                                        |
   | Trespass     | * Generic        | This is an example of why the majority |
   |              | * Waste          | of action films are the same. Generic  |
   |              | * Cinematography | and boring, there's really nothing...  |
   | ...          | ...              | ...                                    |
   +--------------+------------------+----------------------------------------+
   

Realizar análise de sentimento

Realize a análise de sentimento nas avaliações de filmes do IMDB usando o modelo remoto e a função AI.GENERATE_TEXT:

1. No console do Google Cloud , acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No editor de consultas, execute a seguinte instrução para realizar a análise de sentimento em avaliações de filmes:

   SELECT
     title, result, review
   FROM
     AI.GENERATE_TEXT(
       MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`,
       (
         SELECT
           CONCAT(
             """Perform sentiment analysis on the following text and
                return one the following categories: positive, negative: """,
             review) AS prompt,
           *
         FROM
           `bigquery-public-data.imdb.reviews`
         LIMIT 5
       ),
       STRUCT(
         0.2 AS temperature,
         100 AS max_output_tokens));

   O resultado será o seguinte:

   +----------+----------+------------------------------------------------+
   | title    | result   | review                                         |
   +----------+----------+------------------------------------------------+
   | Quitting | Positive | This movie is amazing because the fact that... |
   | Trespass | Negative | This is an example of why the majority of ...  |
   | ...      | ...      | ...                                            |
   +----------+----------+------------------------------------------------+
   

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Excluir o projeto

Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

Excluir um projeto do Google Cloud :

gcloud projects delete PROJECT_ID

Excluir recursos individuais

Se você quiser reutilizar o projeto, exclua os recursos criados para o tutorial.

Console

1. Acesse a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Exclua o conjunto de dados bqml_tutorial. A exclusão do conjunto de dados também exclui o modelo remoto.

   1. No painel Explorer, expanda o projeto e clique em Conjuntos de dados.

   2. Na lista Conjuntos de dados, clique no conjunto de dados.

   3. No painel de detalhes, clique em Excluir.

   4. Na caixa de diálogo Excluir conjunto de dados, clique em Excluir.

3. Exclua a conexão.

   1. No painel Explorer, expanda o projeto e clique em Conexões.

   2. Na lista Conjuntos de dados, clique na conexão.

   3. No painel de detalhes, clique em Excluir.

   4. Na caixa de diálogo Excluir conexão, digite delete para confirmar a exclusão.

   5. Clique em Excluir.

gcloud

1. Exclua o conjunto de dados bqml_tutorial e o modelo remoto.

   bq rm --dataset --recursive bqml_tutorial
   

2. Exclua a conexão.

   bq rm --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   Substitua:

   • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud
   • REGION: a região da conexão
   • CONNECTION_ID: o ID da conexão.

A seguir

• Escolher uma função de geração de texto
• Ajustar um modelo usando seus dados