새 연결 리소스를 만듭니다. 연결은 BigQuery가 외부 데이터 소스에 대해 통합 쿼리를 실행하는 데 사용됩니다.
더 살펴보기
이 코드 샘플이 포함된 자세한 문서는 다음을 참조하세요.
- ML.ANNOTATE_IMAGE 함수로 이미지에 주석 추가
- Cloud 리소스 연결 만들기 및 설정
- Spanner 외부 데이터 세트 만들기
- Spanner로 데이터 내보내기 (역방향 ETL)
- AI.GENERATE_EMBEDDING 함수를 사용하여 이미지 임베딩 생성
- AI.GENERATE_TABLE 함수를 사용하여 구조화된 데이터 생성
- Gemini 모델과 AI.GENERATE_TEXT 함수를 사용하여 텍스트 생성
- AI.GENERATE_TEXT 함수를 사용하여 텍스트 생성
- AI.GENERATE_EMBEDDING 함수를 사용하여 텍스트 임베딩 생성
- AI.GENERATE_EMBEDDING 함수를 사용하여 동영상 임베딩 생성
- 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인에서 PDF 파싱
- ML.PROCESS_DOCUMENT 함수를 사용하여 문서 처리하기
- Data Boost로 통합 쿼리 실행
- Gemini Enterprise Agent Platform LLM을 호출하는 생성형 AI 함수에 대한 권한 설정
- ML.TRANSCRIBE 함수를 사용하여 오디오 파일 텍스트 변환
- ML.TRANSLATE 함수를 사용하여 텍스트 번역하기
- 데이터를 사용하여 모델 조정
- ML.UNDERSTAND_TEXT 함수를 사용하여 텍스트 이해하기
- 원격 함수 사용
- Python에서 사용자 정의 함수 사용
코드 샘플
Node.js
이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Node.js API 참고 문서를 확인하세요.
BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.
Python
이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참고 문서를 확인하세요.
BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.
다음 단계
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