自 2026 年 4 月 10 日起，Dataplex Universal Catalog 將更名為 Knowledge Catalog。API、用戶端程式庫、CLI 和 IAM 名稱維持不變。詳情請參閱「隆重推出 Google Cloud Knowledge Catalog」。

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使用非結構化資料的資料剖析檔

非結構化資料的資料剖析掃描 (UnstructuredDataProfileSpec) 採用 Vertex AI Gemini 2.5 Pro 模型，可分析現有的 BigQuery 物件資料表，將 Cloud Storage 中的原始非結構化檔案 (例如 PDF) 轉換為可查詢的結構化資產。這個獨立工作流程適用於已擁有 BigQuery 物件資料表的使用者，並支援使用自訂提示引導擷取作業。如果您是從 Cloud Storage 中的原始檔案開始，並想要自動探索工作流程，請參閱「使用非結構化資料的探索掃描」。

本文說明如何設定必要權限、準備物件資料表、使用 REST API 建立非結構化資料的資料剖析掃描作業、查看產生的洞察資料、管理圖表剖析檔，以及將資料擷取至 BigQuery。

事前準備

為非結構化資料建立資料剖析掃描作業前，請確認您具備必要權限，並已啟用相關 API。

啟用 API

在專案中啟用下列 API：

dataplex.googleapis.com
bigquery.googleapis.com
aiplatform.googleapis.com (Vertex AI)

啟用 API 時所需的角色

如要啟用 API，您需要具備服務使用情形管理員 IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，其中包含 serviceusage.services.enable 權限。瞭解如何授予角色。

啟用 API

必要角色和權限

非結構化資料語意推論是進階資料剖析掃描功能，適用於 BigQuery 物件資料表。如要設定及執行非結構化資料剖析，您必須滿足存取物件資料表的基準權限，並授予多個服務代理額外的語意推論角色。

基準物件資料表角色

如要存取及查詢 BigQuery 物件資料表，請確保您和 Knowledge Catalog 使用的服務帳戶在專案中具備下列基本身分與存取權管理 (IAM) 角色：

BigQuery 資料檢視者 (roles/bigquery.dataViewer)
BigQuery 連線使用者 (roles/bigquery.connectionUser)

如需物件資料表先決條件的完整清單，請參閱「建立物件資料表」。

語意推論的其他角色

除了基準資料表存取權之外，請確保您和服務帳戶具備下列其他 IAM 角色。

其他身分和角色摘要

身分類型	主體格式範例	必要的 IAM 角色	核心用途
使用者	您的 Google Cloud 使用者帳戶	Dataplex DataScan 編輯者 Dataplex Catalog 編輯者 BigQuery 資料編輯者 BigQuery 工作使用者	您可以使用這些額外角色設定掃描、查看 AI 生成的結果、管理圖表剖析檔，以及觸發最終資料擷取作業。
Dataplex Universal Catalog 探索代理程式	`service-<var>PROJECT_NUMBER</var>@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com`	Vertex AI 使用者 BigQuery 工作使用者 BigQuery 資料檢視者	這個由 Google 管理的服務代理會使用這些額外角色呼叫 Vertex AI，以生成推斷的結構定義和中繼資料。
BigQuery 連線服務帳戶	與連線相關聯的專屬 ID (例如 `bqcx-<var>PROJECT_NUMBER</var>-<var>ID</var>@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com`)	Storage 物件檢視者 (來源 bucket) Vertex AI 使用者 (專案)	這項功能可將 BigQuery 連線至外部儲存空間，讓 BigQuery 讀取原始檔案、建立物件資料表，以及執行 AI 推論，不必公開您的個人使用者憑證。
管道執行服務帳戶 (選用)	使用者自行管理的服務帳戶	BigQuery 資料編輯者 BigQuery 工作使用者 BigQuery 使用者 Vertex AI 使用者	如果您選擇使用自動化管道擷取資料，這個身分會執行背景工作，將 AI 生成的實體具體化至 BigQuery 資料表。
預設 Dataform 服務帳戶 (選用)	`service-<var>PROJECT_NUMBER</var>@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com`	服務帳戶憑證建立者 (在管道執行服務帳戶上授予)	使用管道擷取方法時，Dataform 需要管道執行服務帳戶的模擬權限，才能協調工作流程。

一般使用者角色和權限

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為確保您的使用者帳戶具備必要權限，能建立掃描、查看洞察資料、管理圖表設定檔及擷取資料，請要求管理員將專案的下列 IAM 角色授予您的使用者帳戶：

建立掃描作業並查看洞察資料：
- Dataplex DataScan 編輯者 (roles/dataplex.dataScanEditor)
- Dataplex Catalog 編輯者 (roles/dataplex.catalogEditor)
使用 SQL 或管道擷取資料：
- BigQuery 資料編輯者 (roles/bigquery.dataEditor)
- BigQuery 工作使用者 (roles/bigquery.jobUser)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備建立掃描作業、查看洞察資料、管理圖表剖析檔，以及擷取資料所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

如要建立掃描作業、查看洞察資料、管理圖表設定檔及擷取資料，必須具備下列權限：

DataScans：
- dataplex.datascans.create
- dataplex.datascans.get
- dataplex.datascans.getData
- dataplex.datascans.list
- dataplex.datascans.update
資料擷取：
- bigquery.tables.create
- bigquery.tables.update
- bigquery.tables.getData
- bigquery.jobs.create

管理員或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色，將這些權限授予您的使用者帳戶。

Dataplex Discovery 服務代理角色和權限

Dataplex 探索服務代理是服務代理，需要存取權才能執行掃描，並使用 Vertex AI 進行語意推論。

為確保 Dataplex 探索服務代理程式 (通常為 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com) 具備必要權限，能使用 Vertex AI 執行掃描和語意推論，請要求管理員在專案中，將下列 IAM 角色授予 Dataplex 探索服務代理程式 (通常為 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com)：

重要事項：您必須將這些角色授予 Dataplex 探索服務代理程式 (通常為 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com)，而非使用者帳戶。如果未將角色授予正確的主體，可能會導致權限錯誤。

全部：
- Vertex AI 使用者 (roles/aiplatform.user)
- Dataplex Discovery 服務代理 (roles/dataplex.discoveryServiceAgent)
- BigQuery 工作使用者 (roles/bigquery.jobUser)
- BigQuery 資料檢視者 (roles/bigquery.dataViewer)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備使用 Vertex AI 執行掃描和語意推論所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

如要使用 Vertex AI 執行掃描和語意推論，必須具備下列權限：

全部：
- aiplatform.endpoints.predict
- bigquery.datasets.create
- bigquery.datasets.get
- bigquery.tables.get
- bigquery.tables.getData
- storage.buckets.get
- storage.objects.get
- storage.objects.list

管理員或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色，將這些權限授予 Dataplex 探索服務代理 (通常為 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com)。

BigQuery 連線服務帳戶角色和權限

透過 BigQuery Cloud 資源連結，Knowledge Catalog 就能存取儲存在 Cloud Storage 中的非結構化資料。建立連線時，BigQuery 會自動為您建立專屬服務帳戶。這個服務帳戶會做為連線至外部資料來源的身分。

根據預設，這個服務帳戶沒有任何權限。您必須明確授予這個服務帳戶，在含有資料的 Cloud Storage bucket 中所需的 IAM 角色。您可以使用現有的 BigQuery 連線，或在與來源 Cloud Storage bucket 相同的位置建立新連線。如要進一步瞭解如何共用連線，請參閱「與使用者共用連線」。

為確保 BigQuery 連線服務帳戶 (從連線詳細資料的「連線資訊」部分擷取 ID) 具備讀取物件資料表和執行推論的必要權限，請要求管理員將下列 IAM 角色授予 BigQuery 連線服務帳戶 (從連線詳細資料的「連線資訊」部分擷取 ID)：

全部：
- Storage 物件檢視者 (roles/storage.objectViewer) 在包含非結構化資料的 bucket 上
- Vertex AI 使用者 (roles/aiplatform.user) 專案

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備讀取物件表格及執行推論所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

如要讀取物件表格及執行推論，必須具備下列權限：

全部：
- storage.buckets.get 包含非結構化資料的 bucket
- storage.objects.get 包含非結構化資料的 bucket
- 專案的 aiplatform.endpoints.predict

管理員或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色，將這些權限授予 BigQuery 連線服務帳戶 (從連線詳細資料的「連線資訊」部分擷取 ID)。

管道執行服務帳戶角色和權限 (選用)

如要使用自動化管道擷取推斷資料，請務必建立或提供專屬服務帳戶來執行管道。這個執行服務帳戶會做為身分，在 BigQuery 中驗證及執行背景資料擷取和分析工作。此外，您必須授予預設 Dataform 服務帳戶模擬這個執行服務帳戶的權限。

為確保 pipeline 執行服務帳戶具備必要權限，能使用 pipeline 擷取推斷的實體和關係，請要求管理員在專案中，將下列 IAM 角色授予 pipeline 執行服務帳戶：

全部：
- BigQuery 資料編輯者 (roles/bigquery.dataEditor)
- BigQuery 工作使用者 (roles/bigquery.jobUser)
- BigQuery 使用者 (roles/bigquery.user)
- Vertex AI 使用者 (roles/aiplatform.user)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備使用管道擷取推斷實體和關係所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

如要使用管道擷取推斷的實體和關係，必須具備下列權限：

全部：
- bigquery.tables.create
- bigquery.tables.update
- bigquery.tables.get
- bigquery.tables.getData
- bigquery.jobs.create
- aiplatform.endpoints.predict

管理員或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色，授予 pipeline 執行服務帳戶這些權限。

為確保預設 Dataform 服務帳戶 (service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com) 具備模擬管道執行服務帳戶的必要權限，請要求管理員在管道執行服務帳戶中，將下列 IAM 角色授予預設 Dataform 服務帳戶 (service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com)：

重要事項：您必須將這些角色授予預設的 Dataform 服務帳戶 (service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com)，而非使用者帳戶。如果未將角色授予正確的主體，可能會導致權限錯誤。

所有項目：服務帳戶憑證建立者 (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備模擬 pipeline 執行服務帳戶所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

如要模擬 pipeline 執行服務帳戶，必須具備下列權限：

全部： iam.serviceAccounts.getAccessToken

管理員或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色，將這些權限授予預設 Dataform 服務帳戶 (service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com)。

準備物件資料表

非結構化資料的資料剖析掃描會直接在現有的 BigQuery 物件資料表上運作。建立掃描作業前，請確認非結構化資料 (例如 PDF) 儲存在 Cloud Storage bucket 中，且您已使用 Cloud 資源連結，在該 bucket 上建立對應的 BigQuery 物件資料表。

請確認您和 Knowledge Catalog 服務帳戶在物件資料表使用的連線中，都具有 BigQuery 連線使用者 (roles/bigquery.connectionUser) 角色。

如要進一步瞭解如何建立物件資料表及設定必要連線，請參閱「建立物件資料表」一文。

為非結構化資料建立資料剖析掃描

如要從物件資料表擷取語意洞察資訊，您必須為非結構化資料建立資料剖析掃描 (UnstructuredDataProfileSpec)。這項掃描會使用 Vertex AI Gemini 2.5 Pro 模型，分析物件資料表參照的非結構化檔案，並生成推斷的結構定義、結構定義和關係。

在初始版本中，只能使用 REST API 建立掃描作業。

如要使用 REST API 建立非結構化資料的資料剖析掃描作業，請使用 dataScans.create 方法和 unstructuredDataProfileSpec。

POST https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataScans?dataScanId=DATASCAN
{
  "description": "Data profile scan for unstructured data",
  "data": {
    "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID"
  },
  "executionSpec": {
    "trigger": {
      "onDemand": {}
    }
  },
  "unstructuredDataProfileSpec": {
    "customizedPrompt": "",
    "graphProfilePublishingEnabled": false
  }
}

更改下列內容：

PROJECT_ID：專案的 ID。 Google Cloud
LOCATION：區域 (必須支援 Gemini 2.5 Pro)。 Google Cloud
DATASCAN：資料剖析掃描的名稱。
DATASET_ID 和 TABLE_ID：BigQuery 資料集和物件資料表名稱。

資料剖析掃描規格參數

customizedPrompt：選用。自然語言提示，指示 Gemini 擷取特定實體或網域脈絡 (例如 Focus extraction on M&A contract terms, identifying purchasing entities, target companies, and agreed escrow amounts.)。根據預設，這是空字串 ("")。自訂提示的字元長度上限有限制。
graphProfilePublishingEnabled：選用。是否在掃描完成後，自動將推斷的圖表設定檔發布至目錄。根據預設，這個值為 false。

Knowledge Catalog 會執行資料剖析掃描作業，並使用 AI 生成的中繼資料擴充目錄項目。標準資料集通常需要幾分鐘才能完成這項程序。

範例：從賣家 PDF 檔案中擷取合約條款

以下範例顯示零售公司建立資料剖析掃描 (seller-contracts-scan) 的 REST API 要求，用於分析儲存在物件表格 (seller_agreements_obj_table) 中的賣家協議 PDF。這個要求使用自訂提示，指示 Gemini 擷取特定業務條款，例如佣金率和付款條件：

POST https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/example-retail-project/locations/us-central1/dataScans?dataScanId=seller-contracts-scan
{
  "description": "Data profile scan for seller PDF agreements",
  "data": {
    "resource": "//bigquery.googleapis.com/projects/example-retail-project/datasets/marketplace_operations/tables/seller_agreements_obj_table"
  },
  "executionSpec": {
    "trigger": {
      "onDemand": {}
    }
  },
  "unstructuredDataProfileSpec": {
    "customizedPrompt": "Focus extraction on seller agreement terms, identifying seller business entities, commission rates, payment terms, and termination clauses in the PDFs.",
    "graphProfilePublishingEnabled": true
  }
}

執行資料剖析掃描

如果您將資料剖析掃描設定為隨選執行，就必須手動觸發掃描，才能分析非結構化資料。

如要使用 REST API 執行隨選資料剖析掃描，請使用 dataScans.run 方法：

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataScans/DATASCAN:run"

更改下列內容：

PROJECT_ID：專案的 ID。 Google Cloud
LOCATION：資料剖析掃描所在的 Google Cloud 區域。
DATASCAN：資料剖析掃描的名稱。

探索資料剖析掃描結果

資料剖析掃描完成後，Knowledge Catalog 會產生圖表剖析，其中包含實體和關係的推斷結構定義。您可以使用 Google Cloud 控制台或 REST API 探索這些結果。

控制台

如果您已啟用圖形設定檔發布至目錄 (graphProfilePublishingEnabled: true)，可以在 Knowledge Catalog 中查看物件表格及其推斷的語意圖形：

在 Google Cloud 控制台，前往 Knowledge Catalog 的「Search」(搜尋) 頁面。

前往「搜尋」
貼上並搜尋您在掃描中設定 ID 的物件表格。
在搜尋結果中按一下表格，開啟表格的項目頁面。
在「詳細資料」分頁的「層面」下方，確認是否有「圖形設定檔」層面 (dataplex-types.global.graph-profile)。這個層面包含實體和關係的推斷結構定義。
點按「深入分析結果」分頁標籤，在「洞察」分頁中，你可以查看下列資訊：
- 語意擷取：如果系統偵測到可擷取的實體和關係，就會顯示橫幅。橫幅中包含「擷取」按鈕，可透過 SQL 或管道部署作業實現資料。
- 說明。AI 生成的易讀摘要會說明非結構化資料內容，並描述主要節點 (實體) 和節點間的對應關係 (透過邊緣/關係)。
- 管道：與這個資源相關聯的先前部署資料擷取管道清單。您可以查看顯示名稱、區域、建立時間，以及建立管道的使用者。
- 推論實體和關係。互動式圖表會以視覺化方式呈現非結構化資料的語意結構。圖表包含代表不同實體的節點 (例如 Recipe 和 Ingredient)，以及代表節點之間連結的邊緣 (例如 HasAllergenStatus)。你可以使用圖例篩選及探索特定節點和邊緣。
- 實體：系統探索到的主要實體詳細清單。您可以展開每個實體，查看 AI 生成的說明和推斷的結構定義，包括欄位名稱、資料類型和欄位說明。
- 關係：實體之間發現的連結詳細清單。您可以展開每項關係，查看說明和定義實體之間對應方式的結構定義。

REST

如要使用 REST API 直接從掃描工作執行作業擷取圖表設定檔結果，請使用 dataScans.jobs.get 方法和 view=full：

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataScans/DATASCAN/jobs/JOB_ID?view=full"

更改下列內容：

PROJECT_ID：專案的 ID。 Google Cloud
LOCATION：資料剖析掃描所在的 Google Cloud 區域。
DATASCAN：資料剖析掃描的名稱。
JOB_ID：資料剖析掃描作業執行的專屬 ID。

以下範例顯示 seller-contracts-scan 工作的回應，包括 unstructuredDataProfileResult 和 graphProfile：

{
  "name": "projects/example-retail-project/locations/us-central1/dataScans/seller-contracts-scan/jobs/123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "uid": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "startTime": "2026-06-08T19:12:03.102Z",
  "endTime": "2026-06-08T19:15:28.415Z",
  "state": "SUCCEEDED",
  "type": "DATA_SCAN_TYPE_UNSTRUCTURED_DATA_PROFILE",
  "unstructuredDataProfileSpec": {
    "customizedPrompt": "Focus extraction on seller agreement terms, identifying seller business entities, commission rates, payment terms, and termination clauses in the PDFs.",
    "graphProfilePublishingEnabled": true
  },
  "unstructuredDataProfileResult": {
    "description": "The unstructured data contains seller agreement PDFs. The primary entities discovered are Seller Entity, Commission Rate, Payment Terms, and Termination Clause, mapped to each other through business agreement relationships.",
    "graphProfile": {
      "nodeTypes": [
        {
          "name": "Seller Entity",
          "description": "Discovered business entity representing the seller.",
          "fields": [
            {
              "name": "seller_name",
              "dataType": "STRING",
              "description": "The legal name of the seller.",
              "mode": "NULLABLE"
            },
            {
              "name": "address",
              "dataType": "STRING",
              "description": "The physical or mailing address of the seller.",
              "mode": "NULLABLE"
            }
          ]
        },
        {
          "name": "Commission Rate",
          "description": "Discovered agreed commission rate terms.",
          "fields": [
            {
              "name": "rate_percentage",
              "dataType": "NUMBER",
              "description": "The agreed commission percentage.",
              "mode": "NULLABLE"
            }
          ]
        },
        {
          "name": "Payment Terms",
          "description": "Discovered payment schedule and terms.",
          "fields": [
            {
              "name": "billing_cycle",
              "dataType": "STRING",
              "description": "The agreed billing frequency or payment schedule.",
              "mode": "NULLABLE"
            }
          ]
        }
      ],
      "edgeTypes": [
        {
          "name": "AgreedCommission",
          "description": "Defines the commission rate agreed by the seller entity.",
          "sourceNodeType": "Seller Entity",
          "targetNodeType": "Commission Rate"
        },
        {
          "name": "HasPaymentTerms",
          "description": "Defines the payment terms applicable to the seller entity.",
          "sourceNodeType": "Seller Entity",
          "targetNodeType": "Payment Terms"
        }
      ]
    }
  }
}

更新推論洞察資料

推論洞察資料會儲存在 Knowledge Catalog 目錄中，並附加至物件資料表。您可以使用 REST API 手動更新這些洞察資料。

REST

如要使用 REST API 更新推論洞察資料，請按照下列步驟操作：

建立名為 payload.json 的檔案，然後新增要更新的層面 JSON 內容。例如：

{
  "aspects": {
    "dataplex-types.global.graph-profile": {
      "data": {
        "nodeTypes": [],
        "edgeTypes": []
      }
    }
  }
}

在終端機中執行下列指令：
```
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d @payload.json \
"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entryGroups/ENTRY_GROUP_ID/entries/ENTRY_ID?updateMask=aspects"
```
更改下列內容：
- PROJECT_ID：專案 ID，例如 example-project
- LOCATION：項目的位置，例如 us-central1
- ENTRY_GROUP_ID：項目群組的 ID，例如 example-entry-group (如果是 BigQuery 物件資料表，請使用 @bigquery)
- ENTRY_ID：項目的 ID，例如 example-entry (在 Google Cloud 控制台的項目詳細資料頁面中，從「總覽」分頁擷取此 ID)

如需其他語言的詳細資訊和程式碼範例，請參閱「更新項目面向」。

將資料擷取至 BigQuery

您可以使用 SQL 或自動化管道，將推斷的實體和關係具體化為 BigQuery 中的結構化表格或檢視區塊。

在 Google Cloud 控制台，前往 Knowledge Catalog 的「Search」(搜尋) 頁面。

前往「搜尋」
搜尋掃描作業產生的物件資料表。
在搜尋結果中按一下表格，開啟表格的項目頁面。
按一下「洞察」分頁標籤。
在「洞察」分頁標籤中，按一下「擷取」。
根據分析需求和非結構化資料規模，選擇下列其中一種方法：
- 透過 SQL 擷取：選擇這個選項，即可快速進行臨時分析、處理中小型資料集，或使用 BigQuery 遠端模型，以零基礎架構的方式進行分析。
  
  如要使用 SQL 擷取資料，請按照下列步驟操作：
  1. 選取「透過 SQL 擷取」。
  2. 在「Extract with SQL」(使用 SQL 擷取) 窗格中，選取目的地資料集。資料集必須與來源位於相同位置。
  3. 按一下「擷取」。
  4. BigQuery 編輯器會開啟預先填入的查詢，其中使用 ML.PROCESS_DOCUMENT 函式。執行查詢，建立標準資料表和檢視表。
  如要進一步瞭解如何使用 SQL 擷取文件洞察資料，請參閱「使用 ML.PROCESS_DOCUMENT 函式處理文件」。
- 依管道擷取：如要大規模處理資料，或需要強大的重試邏輯、錯誤處理和自動化調度管理機制來處理大量文件，請選擇這個選項。
  
  如要使用管道擷取資料，請按照下列步驟操作：
  1. 選取「透過管道擷取」。
  2. 在「Extract with pipeline」(使用管道擷取) 窗格中，輸入管道的顯示名稱。
  3. 請選取區域。
  4. 選取目的地資料集。資料集必須與來源位於相同位置。
  5. 按一下「擷取」。這會建立 BigQuery 管道，使用 Dataform 協調資料具體化作業。
  6. 執行管道中的所有工作，產生結構化節點和邊緣檢視畫面。
  如要進一步瞭解如何執行資料工作流程，請參閱 Dataform 簡介。

將語意洞察資料擷取並具體化到 BigQuery 後，您就可以執行下列工作：

查詢結構化資料。針對新建立的資料表執行標準 SQL 查詢，分析擷取的實體和關係。
與現有資料彙整在一起。將從非結構化檔案擷取的質性洞察資料，與現有的結構化 BigQuery 資料集合併 (例如將剖析的月結單資料與會計資料表合併)。
探索資料洞察。在 BigQuery Studio 中使用「資料洞察」功能，為新的結構化資產自動生成自然語言問題和 SQL 查詢。
使用 Gemini 進行分析。在 BigQuery 中使用 Gemini 進行對話式分析、摘要趨勢，或根據擷取的資料在 Google 數據分析中建立資訊主頁。

後續步驟

瞭解如何使用探索掃描功能掃描非結構化資料。
進一步瞭解如何探索資料。
請參閱「關於資料剖析」。

使用非結構化資料的資料剖析檔 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

事前準備

啟用 API

必要角色和權限

基準物件資料表角色

語意推論的其他角色

其他身分和角色摘要

一般使用者角色和權限

所需權限

Dataplex Discovery 服務代理角色和權限

所需權限

BigQuery 連線服務帳戶角色和權限

所需權限

管道執行服務帳戶角色和權限 (選用)

所需權限

所需權限

準備物件資料表

為非結構化資料建立資料剖析掃描

資料剖析掃描規格參數

範例：從賣家 PDF 檔案中擷取合約條款

執行資料剖析掃描

探索資料剖析掃描結果

控制台

REST

更新推論洞察資料

REST

將資料擷取至 BigQuery

後續步驟

使用非結構化資料的資料剖析檔