Se connecter à BigQuery

Ce document explique comment créer un datastore qui se connecte aux données BigQuery. Vous pouvez associer ce data store à une application Gemini Enterprise pour permettre aux agents d'analyser vos données.

Pour vous connecter aux données BigQuery à l'aide d'un data store Gemini Enterprise, vous pouvez utiliser l'un des modes suivants :

  • Requête fédérée (recommandée) [Aperçu]: connectez-vous aux données BigQuery sur place sans générer de coûts de sortie pour la copie et le déplacement des données. La requête fédérée envoie votre requête directement à BigQuery pour tous les ensembles de données et toutes les tables auxquels votre identité est autorisée à accéder (autorisation IAM). Cette méthode est plus efficace pour les requêtes analytiques. Comme les requêtes sont exécutées à l'aide de vos identifiants, les autorisations IAM BigQuery, y compris la sécurité au niveau des lignes, restent intactes. Lorsque vous utilisez le mode requête fédérée, Knowledge Catalog est automatiquement activé dans l'onglet Assistant de votre application Gemini Enterprise. L'agent peut ainsi rechercher les données auxquelles l'utilisateur a accès et trouver le contexte.
  • Ingestion de données : copiez les données d'une table BigQuery spécifique dans le data store Gemini Enterprise. Les données doivent être actualisées pour refléter les modifications apportées à la table BigQuery. Ce mode entraîne des coûts de sortie pour le déplacement des données vers un nouvel emplacement, et les autorisations IAM existantes ne sont pas répliquées dans le data store.

Avant de commencer

Pour créer un data store BigQuery dans Gemini Enterprise, vous devez disposer du rôle Administrateur Gemini Enterprise (roles/discoveryengine.agentspaceAdmin) ou Administrateur Discovery Engine (roles/discoveryengine.admin). Pour en savoir plus, consultez Accorder des autorisations aux administrateurs.

Si votre projet est protégé par un périmètre VPC Service Controls ou si l'application des règles d'administration de l'organisation est activée, assurez-vous que votre règle d'administration autorise le connecteur :

De plus, configurez les autorisations IAM BigQuery requises pour le mode de connecteur que vous prévoyez d'utiliser :

Requête fédérée

Le mode Requête fédérée utilise le serveur MCP BigQuery. Étant donné que différents outils MCP (actions) nécessitent des autorisations différentes, les autorisations IAM requises dépendent des outils que vous utilisez. Pour en savoir plus, consultez la section Rôles requis dans la documentation BigQuery MCP.

Voici les rôles IAM les plus couramment appliqués aux utilisateurs qui interrogent ou effectuent des actions via le connecteur :

Ingestion de données

Pour ingérer des données à partir d'un projet source Google Cloud différent du projet Google Cloud contenant le data store Gemini Enterprise que vous créez, accordez les rôles IAM suivants sur le projet BigQuery source au compte de serviceservice-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-discoveryengine.iam.gserviceaccount.com (où PROJECT_NUMBER est le numéro du projetGoogle Cloud contenant le data store Gemini Enterprise) :

Créer un data store BigQuery

Pour créer un data store qui associe les données de BigQuery à Gemini Enterprise, procédez comme suit :

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Gemini Enterprise.

    Gemini Enterprise

  2. Accédez à la page Datastores.

  3. Cliquez sur Créer un datastore.

  4. Sur la page Source, choisissez une source de données pour votre data store. Recherchez "BigQuery" dans le champ de recherche Sélectionner une source de données ou trouvez BigQuery dans la liste des sources de données propriétaires. Sélectionnez Ajouter une source de données.

  5. Sur la page Données, sélectionnez le mode de connecteur  pour savoir comment vous connecter à vos données. Sélectionnez l'un des onglets suivants pour obtenir d'autres instructions en fonction du mode que vous avez choisi.

    Requête fédérée

    1. Sélectionnez Requête fédérée (recommandé).
    2. Si vous le souhaitez, sous Options avancées, spécifiez le projet de facturation Google Cloud pour l'exécution des requêtes de votre data store en saisissant l'ID du projet dans le champ ID du projet de facturation. Si vous laissez ce champ vide, les requêtes inviteront l'utilisateur à indiquer un projet de facturation ou s'appuieront sur des instructions personnalisées.
    3. Cliquez sur Continuer.
    4. Sur la page Actions, sélectionnez les actions BigQuery que vous souhaitez activer pour votre data store. Vous pourrez modifier ces paramètres ultérieurement. Cliquez sur Continuer.

    Ingestion de données

    1. Sélectionnez Ingestion de données.
    2. Déterminez le type de données que vous importez. Avant d'importer vos données, consultez Préparer les données pour l'ingestion.
      • Si vous importez des données structurées, sélectionnez Table BigQuery avec votre propre schéma ou Table BigQuery avec métadonnées. Si vous utilisez votre propre schéma, il sera détecté automatiquement lors de l'importation. Si vous utilisez des métadonnées, vous devez définir un schéma spécifié par Google lors de l'importation.
      • Si vous importez des données nécessitant un traitement spécialisé, sélectionnez l'une des options sous Importation de données spécialisées.

    3. Sous Fréquence de synchronisation, sélectionnez la fréquence à laquelle vous souhaitez importer les données de votre table BigQuery. Une fois le data store créé, cette option ne peut plus être modifiée.

      • Sélectionnez Une seule fois pour une importation unique.
      • Sélectionnez Périodique pour définir une programmation d'importation récurrente.

    4. Sélectionnez le tableau de données que vous souhaitez importer. Dans le champ Chemin d'accès dans BigQuery, cliquez sur Parcourir, sélectionnez une table que vous avez préparée pour l'ingestion, puis cliquez sur Sélectionner. Vous pouvez également saisir l'emplacement de la table directement dans le champ Chemin d'accès BigQuery.

    5. Cliquez sur Continuer.

    Une fois votre data store créé, vous pouvez vérifier l'état de l'ingestion en accédant à la page Datastores, puis en cliquant sur le nom de votre data store pour afficher des informations détaillées sur la page Données. Lorsque la colonne "État" de l'onglet Activité passe de En cours à Importation terminée, l'ingestion est terminée.

    Selon la taille de vos données, l'ingestion peut prendre de quelques minutes à plusieurs heures.

  6. Sur la page Configuration, configurez les paramètres de votre data store.

    • Emplacement de votre connecteur de données : choisissez une région pour stocker les métadonnées de votre data store. Vous ne pouvez pas modifier l'emplacement une fois le data store créé. Pour obtenir des informations importantes sur les emplacements multirégionaux, consultez Emplacements Gemini Enterprise.
    • Nom de votre connecteur de données : dans le champ Nom du connecteur de données, saisissez le nom de votre connecteur de données. Vous ne pourrez plus le modifier une fois le connecteur de données créé. Lorsque vous saisissez un nom, un ID unique est généré pour votre connecteur de données. Si vous le souhaitez, dans le champ Tag (facultatif), saisissez un tag pour votre connecteur de données. Il servira d'identifiant stable pour le connecteur dans toutes les versions.
    • Règle de protection des données sensibles : sélectionnez une règle de protection des données sensibles pour votre data store. Le format doit être le suivant : projects/{project}/locations/{location}/contentPolicies/{policy}. Vous pourrez modifier ce paramètre ultérieurement.

  7. Cliquez sur Créer.

Vous êtes maintenant prêt à associer votre data store à une application Gemini Enterprise. En mode requête fédérée, les requêtes entraînent des coûts de calcul BigQuery lorsque les utilisateurs les exécutent via l'application associée. En mode ingestion de données, l'importation de données entraîne des coûts d'indexation BigQuery et Gemini Enterprise, même avant que le data store ne soit associé à une application. Pour en savoir plus sur ces frais, consultez la page Tarifs de Gemini Enterprise.

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