Gemini Cloud Assist verwenden
In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Gemini Cloud Assist, ein Produkt aus dem Portfolio Gemini für Google Cloud, verwenden können, um Ihre Metadaten, Jobs und Abfragen in BigQuery besser zu verstehen und damit zu arbeiten. Darin finden Sie unterstützte Anwendungsfälle und Beispielprompts, die Sie in Gemini Cloud Assist verwenden können.
Hinweise
Bevor Sie Gemini Cloud Assist verwenden können, muss Ihr Administrator die Schritte zum Einrichten von Gemini Cloud Assist für das Projekt oder den Ordner ausführen, in dem Sie arbeiten.
Damit Gemini Cloud Assist Fragen und Anfragen zu Ihren Ressourcen in Google Cloud beantworten kann, benötigt es die entsprechenden IAM-Berechtigungen für diese Ressourcen. Gemini Cloud Assist übernimmt Ihre Berechtigungen, wenn Sie es auffordern, Ihre BigQuery-Daten abzufragen. In vielen Fällen sind die erforderlichen IAM-Berechtigungen also bereits erteilt. Weitere Informationen finden Sie unter IAM-Anforderungen für die Verwendung von Gemini Cloud Assist.
Gemini Cloud Assist verwenden
Rufen Sie die Seite BigQuery auf.
Klicken Sie in der Google Cloud -Symbolleiste auf spark Gemini-KI-Chat öffnen oder schließen, um den Gemini Cloud Assist-Chat zu öffnen.
Geben Sie im Feld Prompt eingeben Ihren Prompt ein.
Klicken Sie auf Prompt senden.
In den folgenden Abschnitten finden Sie Beispiele für Aufgaben, die Sie mit Gemini Cloud Assist ausführen können, sowie Beispielprompts.
Jobs analysieren
Hier finden Sie weitere Informationen zu Jobs, die in Ihrem Projekt ausgeführt wurden, einschließlich Ihres persönlichen Jobverlaufs und des Projekt-Jobverlaufs, um die folgenden Anwendungsfälle zu unterstützen:
Fehlerbehebung bei Abfragen mit langer Ausführungszeit Hier erfahren Sie mehr über den aktuellen Status eines Jobs und die Gründe, warum er länger als erwartet dauern könnte, z. B. Slot-Konflikte, eine große Anzahl gescannter Zeilen oder ein hohes Datenvolumen. Geben Sie im Bereich Cloud Assist einen Prompt ähnlich dem folgenden ein:
Why is this job taking so long? JOB_IDUrsache eines fehlgeschlagenen Jobs analysieren Informationen dazu, warum eine bestimmte Anfrage fehlgeschlagen ist. Geben Sie im Bereich Cloud Assist einen Prompt ähnlich dem folgenden ein:
Why did JOB_ID fail?Ressourcenintensive Anfragen finden Hier erfahren Sie mehr über Ihre teuersten Abfragen basierend auf der geschätzten Anzahl der verarbeiteten Byte. Geben Sie im Bereich Cloud Assist einen Prompt ähnlich dem folgenden ein:
What are the 3 most expensive queries that I ran in the last 2 days?
Ressourcen entdecken
Sie können in einem einzelnen Projekt oder in mehreren Projekten nach Datasets und Tabellenressourcen suchen und mehr darüber erfahren. Gemini Cloud Assist verwendet Dataplex Universal Catalog, um Ihre BigQuery-Ressourcen zu durchsuchen. Suchanfragen werden mit Ihren Berechtigungen ausgeführt. Wenn Sie beispielsweise nicht berechtigt sind, die Metadaten einer Ressource anzusehen, wird sie nicht in den Ergebnissen angezeigt. Zu den unterstützten Anwendungsfällen gehören:
Ressourcen anhand des Namens suchen Geben Sie im Bereich Cloud Assist einen Prompt ähnlich dem folgenden ein:
Do I have any datasets named ecommerce?Metadaten einer Tabelle abfragen Sie können nach einer Tabelle anhand des Namens fragen oder Gemini Cloud Assist anhand Ihres Chatverlaufs oder der Tabelle, auf die in Ihrem aktiven Abfragetab verwiesen wird, ableiten lassen, welche Tabelle Sie meinen. Wenn Sie eine Tabelle anhand des Namens angeben, müssen Sie den vollqualifizierten Namen verwenden. Sie können nach dem Schema einer Tabelle oder anderen Metadaten wie Partitionierung und Clustering fragen. Geben Sie im Bereich Cloud Assist einen Prompt ähnlich dem folgenden ein:
What's the schema for `project_name.dataset_name.table_name`?Fragen Sie, wo Sie bestimmte Informationen finden. Geben Sie im Bereich Cloud Assist einen Prompt ähnlich dem folgenden ein:
Where can I find demographics, such as age and location, for new users from the last year?
SQL generieren
Erstellen Sie eine SQL-Abfrage, indem Sie beschreiben, was die Abfrage tun soll. Für optimale Ergebnisse geben Sie den Namen der Tabelle an, die Sie abfragen möchten. Geben Sie beispielsweise im Bereich Cloud Assist einen Prompt wie den folgenden ein:
Generate a SQL query to show me the duration and subscriber type for the ten longest trips.
Use the `bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips` table.
Python-Code generieren
Sie können Python-Code generieren, indem Sie beschreiben, was er tun soll. Im Bereich Cloud Assist können Sie beispielsweise den folgenden Prompt eingeben, um Gemini aufzufordern, die Tabelle penguins aus einem öffentlichen Dataset mit der BigQuery-Magics-Syntax abzufragen:
Generate python code to query the `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins`
table using bigquery magics