使用 Gemini Cloud Assist
本文档介绍了如何使用 Gemini Cloud Assist（ Gemini for Google Cloud 产品组合中的 产品），帮助您了解和处理 BigQuery 中的元数据、作业和查询。它提供了受支持的使用场景和示例提示，您可以在 Gemini Cloud Assist 中使用这些提示。
准备工作
在您可以使用 Gemini Cloud Assist 之前，您的管理员必须 执行以下步骤： 为所用 项目或文件夹设置 Gemini Cloud Assist。
为了支持与您的 Google Cloud 资源相关的问题和请求， Gemini Cloud Assist 需要获得这些资源的适当 Identity and Access Management (IAM) 权限。当您提示 Gemini Cloud Assist 查询 BigQuery 数据时，它会继承您的权限，因此在许多情况下，必要的 IAM 权限已获授予。如需了解详情，请参阅 使用 Gemini Cloud Assist 的 IAM 要求。
使用 Gemini Cloud Assist
转到 BigQuery 页面。
在 Google Cloud 工具栏中，点击 spark 打开或 关闭 Gemini AI 聊天，以打开 Gemini Cloud Assist 对话。
在输入提示 字段中，输入您的提示。
点击 Send prompt （发送提示）。
以下部分提供了您可以使用 Gemini Cloud Assist 执行的任务示例，以及示例提示。
分析作业
详细了解在项目中执行的作业，包括个人作业历史记录和项目作业历史记录，以支持以下使用场景：
调试长时间运行的查询 。了解作业的当前状态以及作业运行时间可能超出预期时间的原因，例如槽争用、扫描的行数过多、数据量过大等。在 Cloud Assist 面板中，输入类似于以下内容的提示：
Why is this job taking so long? JOB_ID分析作业失败的原因 。了解特定查询失败的原因。在 Cloud Assist 面板中，输入类似于以下内容的提示：
Why did JOB_ID fail?查找资源密集型查询 。根据估计的处理字节数，了解费用最高的查询。在 Cloud Assist 面板中，输入类似于以下内容的提示：
What are the 3 most expensive queries that I ran in the last 2 days?
发现资源
在单个项目或多个项目中搜索和了解数据集和表资源。Gemini Cloud Assist 使用 Knowledge Catalog 搜索 BigQuery 资源。搜索是使用您的权限执行的。例如，如果您没有查看资源元数据的权限，则该资源不会显示在结果中。支持的使用场景包括：
按名称搜索资源 。在 Cloud Assist 面板中，输入类似于以下内容的提示：
Do I have any datasets named ecommerce?询问表的元数据。您可以按名称询问表，也可以让 Gemini Cloud Assist 根据您的聊天记录或活动查询标签页中引用的表来推断您指的是哪个表。如果您按名称指定表，则必须使用完全限定的名称。您可以询问表的架构或其他元数据，例如分区和聚簇。在 Cloud Assist 面板中，输入类似于以下内容的提示：
What's the schema for `project_name.dataset_name.table_name`?询问在哪里可以找到具体信息 。在 Cloud Assist 面板中，输入类似于以下内容的提示：
Where can I find demographics, such as age and location, for new users from the last year?
生成 SQL
通过描述您希望查询执行的操作来生成 SQL 查询。为获得最佳结果，请添加您要查询的表的名称。例如，在 Cloud Assist 面板中，输入类似于以下内容的提示：
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.
生成 Python 代码
通过描述您希望 Python 代码执行的操作来生成 Python 代码。例如，在 Cloud Assist 面板中，您可以输入以下提示，要求问问 Gemini 使用 BigQuery 魔法命令语法从公共数据集中查询 penguins 表：
Generate python code to query the `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins`
table using bigquery magics