Text mit einem Gemini-Modell und der Funktion AI.GENERATE_TEXT generieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein Remote-Modell erstellen, das auf dem gemini-2.5-flash-Modell basiert, und wie Sie dieses Modell mit der AI.GENERATE_TEXT-Funktion verwenden, um Keywords zu extrahieren und eine Stimmungsanalyse durchzuführen.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von 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.

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

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

Nach Abschluss der in diesem Dokument beschriebenen Aufgaben können Sie weitere Kosten vermeiden, indem Sie die erstellten Ressourcen löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen.

Hinweis

Console

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie 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 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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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. 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

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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

Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

• 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 „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere 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.

• So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:

  gcloud projects create PROJECT_ID

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

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

  gcloud config set project PROJECT_ID

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

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

Aktivieren Sie die BigQuery API, die BigQuery Connection API und die Vertex AI API:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Weitere 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

Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

• 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 „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere 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.

• So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:

  gcloud projects create PROJECT_ID

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

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

  gcloud config set project PROJECT_ID

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

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

Aktivieren Sie die BigQuery API, die BigQuery Connection API und die Vertex AI API:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Weitere 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

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset zum Speichern Ihres ML-Modells.

Console

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

   Zur Seite "BigQuery"

2. Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

3. Klicken Sie auf  Aktionen ansehen > Dataset erstellen.

4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

   • Geben Sie unter Dataset-ID bqml_tutorial ein.

   • Wählen Sie als Standorttyp die Option Multiregional und dann USA aus.

   • Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und 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 legen Sie den Datenspeicherort auf US fest.

   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 US-Multiregion, 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 das linke Steuerfeld nicht angezeigt wird, klicken Sie auf  Linkes Steuerfeld maximieren, um es 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 Ort 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.

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 Google Cloud Projekt-ID
   • 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 Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die 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 Schritten zur Einrichtung von Node.js in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die 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 Standardprojekt Google Cloud 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 Google Cloud -Projekt aktiviert sind.

Dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen gewähren

Weisen Sie dem Dienstkonto der Verbindung die Rolle „Vertex AI-Nutzer“ zu. Sie müssen diese Rolle in demselben 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. Wählen Sie im Feld Rolle auswählen die Option Vertex AI und dann Vertex AI-Nutzerrolle aus.

5. Klicken Sie auf Speichern.

Remote-Modell erstellen

Verwenden Sie die CREATE MODEL-Anweisung, um ein Remote-Modell zu erstellen, das ein gehostetes Vertex AI-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-2.5-flash');

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.

Keyword-Extraktion ausführen

Führen Sie mithilfe des Remote-Modells und der AI.GENERATE_TEXT-Funktion die Keyword-Extraktion für IMDB-Filmrezensionen durch:

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

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor folgende Anweisung ein, um eine Schlüsselwortextraktion für fünf Filmrezensionen durchzuführen:

   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));

   Die Ausgabe sieht etwa so aus:

   +--------------+------------------+----------------------------------------+
   | 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...  |
   | ...          | ...              | ...                                    |
   +--------------+------------------+----------------------------------------+
   

Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse durchführen

Mit dem Remote-Modell und der AI.GENERATE_TEXT-Funktion können Sie eine Sentimentanalyse für IMDB-Filmrezensionen durchführen:

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

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung aus, um eine Stimmungsanalyse für Filmrezensionen durchzuführen:

   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));

   Die Ausgabe sieht etwa so aus:

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

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. Wechseln Sie zur BigQuery-Seite.

   BigQuery aufrufen

2. Löschen Sie das Dataset bqml_tutorial. Wenn Sie das Dataset löschen, 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.

   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 Datasets auf die 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 PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
   • REGION: die Region der Verbindung
   • CONNECTION_ID: die Verbindungs-ID

Nächste Schritte

• Funktion zur Textgenerierung auswählen
• Modell mit Ihren Daten abstimmen