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.

Hinweis

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

  1. Rufen Sie die Seite BigQuery auf.

    BigQuery aufrufen

  2. Klicken Sie in der Google Cloud -Symbolleiste auf spark Gemini-KI-Chat öffnen oder schließen, um den Gemini Cloud Assist-Chat zu öffnen.

    Schaltfläche „Gemini Cloud Assist“ in der BigQuery-Symbolleiste

  3. Geben Sie im Feld Prompt eingeben Ihren Prompt ein.

  4. Klicken Sie auf Prompt senden.

In den folgenden Abschnitten finden Sie Beispiele für Aufgaben, die Sie mit Gemini Cloud Assist ausführen können.

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_ID

  • Ursache 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?

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

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