Gemini の支援機能を使用して MQL を記述する

このドキュメントでは、Gemini Code Assist を使用して、Firestore で AI による支援を受けながら、自然言語プロンプトを使用して MQL クエリを生成する方法について説明します。

Gemini for Google Cloud がデータを使用する方法とタイミングに関する説明をご覧ください。

始める前に

  1. 省略可: Gemini Code Assist を設定します。

  2. このドキュメントのタスクを完了するには、必要な Identity and Access Management（IAM）権限があることを確認してください。

必要なロール

このドキュメントのタスクを完了するのに必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する Gemini for Google Cloud ユーザー（roles/cloudaicompanion.user）IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

自然言語プロンプトを使用して MQL クエリを生成する

Gemini に自然言語でのコメント（プロンプトともいいます）を与えて、スキーマに基づくクエリを生成できます。たとえば、Gemini へのプロンプトを次のように指定すると、その応答として MQL が生成されます。

  • 「1960 年に出版された人気のある書籍は何冊ですか？」
  • 「人気の書籍のサンプル コレクションを作成して。」

Gemini のアシスト機能を使用して Firestore で MQL を生成する手順は以下のとおりです。

  1. Google Cloud コンソールで、Firestore の [データベース] ページに移動します。

    [データベース] に移動

  2. リストから MongoDB 互換の Firestore データベースを選択します。Firestore Studio が開きます。

  3. 新しいクエリエディタまたは空のクエリエディタで、[MQL を生成] ボタンをクリックします。それ以外の場合は、[コーディング サポート] をクリックします。

  4. クエリの生成に使用するプロンプトを入力します。精度を高めるには、プルダウンでコンテキストのコレクションを選択します。

  5. 生成された MQL を確認し、次のいずれかの操作を行います。

    • Gemini によって生成された MQL を受け入れるには、[挿入] をクリックします。エディタで MQL の編集を続行できます。[実行] をクリックしてクエリを実行します。
    • プロンプトを編集するには、[編集] をクリックします。

次のステップ