Genera testo con la funzione AI.GENERATE

Crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery che contenga le tue risorse:

Crea una connessione

Dopo aver creato il set di dati di addestramento, stabilisci una connessione per collegare BigQuery e le origini esterne. Crea una connessione alle risorse Cloud e recupera il account di servizio della connessione. Crea la connessione nella stessa posizione del set di dati che hai creato nel passaggio precedente.

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_connection_v1

client = bigquery_connection_v1.ConnectionServiceClient()


def create_connection(
    project_id: str,
    location: str,
    connection_id: str,
):
    """Creates a BigQuery connection to a Cloud Resource.

    Cloud Resource connection creates a service account which can then be
    granted access to other Google Cloud resources for federated queries.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        location: The location of the connection (for example, "us-central1").
        connection_id: The ID of the connection to create.
    """

    parent = client.common_location_path(project_id, location)

    connection = bigquery_connection_v1.Connection(
        friendly_name="Example Connection",
        description="A sample connection for a Cloud Resource.",
        cloud_resource=bigquery_connection_v1.CloudResourceProperties(),
    )

    try:
        created_connection = client.create_connection(
            parent=parent, connection_id=connection_id, connection=connection
        )
        print(f"Successfully created connection: {created_connection.name}")
        print(f"Friendly name: {created_connection.friendly_name}")
        print(
            f"Service Account: {created_connection.cloud_resource.service_account_id}"
        )

    except google.api_core.exceptions.AlreadyExists:
        print(f"Connection with ID '{connection_id}' already exists.")
        print("Please use a different connection ID.")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred while creating the connection: {e}")

const {ConnectionServiceClient} =
  require('@google-cloud/bigquery-connection').v1;
const {status} = require('@grpc/grpc-js');

const client = new ConnectionServiceClient();

/**
 * Creates a new BigQuery connection to a Cloud Resource.
 *
 * A Cloud Resource connection creates a service account that can be granted access
 * to other Google Cloud resources.
 *
 * @param {string} projectId The Google Cloud project ID. for example, 'example-project-id'
 * @param {string} location The location of the project to create the connection in. for example, 'us-central1'
 * @param {string} connectionId The ID of the connection to create. for example, 'example-connection-id'
 */
async function createConnection(projectId, location, connectionId) {
  const parent = client.locationPath(projectId, location);

  const connection = {
    friendlyName: 'Example Connection',
    description: 'A sample connection for a Cloud Resource',
    // The service account for this cloudResource will be created by the API.
    // Its ID will be available in the response.
    cloudResource: {},
  };

  const request = {
    parent,
    connectionId,
    connection,
  };

  try {
    const [response] = await client.createConnection(request);

    console.log(`Successfully created connection: ${response.name}`);
    console.log(`Friendly name: ${response.friendlyName}`);

    console.log(`Service Account: ${response.cloudResource.serviceAccountId}`);
  } catch (err) {
    if (err.code === status.ALREADY_EXISTS) {
      console.log(`Connection '${connectionId}' already exists.`);
    } else {
      console.error(`Error creating connection: ${err.message}`);
    }
  }
}

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Concedi l'accesso al account di servizio

Concedi al account di servizio della connessione i ruoli Utente della piattaforma Agent e Visualizzatore oggetti Storage. Per concedere i ruoli, segui questi passaggi:

1. Vai alla pagina IAM e amministrazione.

   Vai a IAM e amministrazione

2. Fai clic su person_add Aggiungi.

   Viene visualizzata la finestra di dialogo Aggiungi entità.

3. Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.

4. Nel campo Seleziona un ruolo, seleziona Vertex AI e poi Utente della piattaforma dell'agente.

5. Fai clic su Aggiungi un altro ruolo.

6. Nel campo Seleziona un ruolo, scegli Cloud Storage e poi seleziona Visualizzatore oggetti Storage.

7. Fai clic su Salva.

Riassumere il testo e utilizzare il formato di output predefinito

Per riassumere gli articoli di notizie, chiama la funzione AI.GENERATE con il testo dell'articolo come prompt. Per impostazione predefinita, l'output include il testo del riepilogo generato, la risposta completa e uno stato vuoto se la funzione viene restituita correttamente.

1. Nella console Cloud de Confiance , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query:

   WITH
   bbc_news AS (
     SELECT body FROM `bigquery-public-data.bbc_news.fulltext` LIMIT 5
   )
   SELECT AI.GENERATE(body) AS news FROM bbc_news;

   L'output è simile al seguente:

   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | news.result                                 | news.full_response                 | news.status   |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | This article presents a debate about the    | {"candidates":[{"avg_logprobs":    |               |
   | "digital divide" between rich and poor      | -0.31465074559841777, content":    |               |
   | nations. Here's a breakdown of the key...   | {"parts":[{"text":"This article... |               |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | This article discusses how advanced         | {"candidates":[{"avg_logprobs":    |               |
   | mapping technology is aiding humanitarian   | -0.21313422900091983,"content":    |               |
   | efforts in Darfur, Sudan. Here's a...       | {"parts":[{"text":"This article... |               |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   | ...                                         | ...                                | ...           |
   +---------------------------------------------+------------------------------------+---------------+
   

Riassumere il testo e generare risultati strutturati

Segui questi passaggi per generare testo utilizzando la funzione AI.GENERATE e utilizza l'argomento output_schema della funzione AI.GENERATE per formattare l'output:

1. Nella console Cloud de Confiance , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query:

   WITH bbc_news AS (
     SELECT
       body
     FROM
       `bigquery-public-data`.bbc_news.fulltext
     LIMIT 5
   )
   SELECT
     news.good_sentiment,
     news.summary
   FROM
     bbc_news,
     UNNEST(ARRAY[AI.GENERATE(body, output_schema  => 'summary STRING, good_sentiment BOOL')]) AS news;

   L'output è simile al seguente:

   +----------------+--------------------------------------------+
   | good_sentiment | summary                                    |
   +----------------+--------------------------------------------+
   | true           | A World Bank report suggests the digital   |
   |                | divide is rapidly closing due to increased |
   |                | access to technology in developing...      |
   +----------------+--------------------------------------------+
   | false          | A massive earthquake and subsequent        |
   |                | waves have devastated southern Asia, with  |
   |                | Sri Lanka, India, Indonesia, and...        |
   +----------------+--------------------------------------------+
   | ...            | ...                                        |
   +----------------+--------------------------------------------+
   

Trascrivere e tradurre i contenuti video

Puoi elaborare i file multimediali archiviati in Cloud Storage utilizzando tabelle di oggetti esterni. I passaggi seguenti mostrano come creare una tabella degli oggetti per i file video, trascrivere i contenuti video in giapponese e tradurre il testo in inglese.

1. Nella console Cloud de Confiance , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query per creare la tabella degli oggetti:

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.video`
   WITH CONNECTION `us.test_connection`
   OPTIONS (
     object_metadata = 'SIMPLE',
     uris =
       ['gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/*']);

3. Nell'editor di query, esegui la seguente query per trascrivere e tradurre il file pixel8.mp4:

   SELECT
     AI.GENERATE(
       (OBJ.GET_ACCESS_URL(ref, 'r'), 'Transcribe the video in Japanese and then translate to English.'),
       output_schema => 'japanese_transcript STRING, english_translation STRING'
     ).* EXCEPT (full_response, status)
   FROM
     `bqml_tutorial.video`
   WHERE
     REGEXP_CONTAINS(uri, 'pixel8.mp4');

   L'output è simile al seguente:

   +--------------------------------------------+--------------------------------+
   | english_translation                        | japanese_transcript            |
   +--------------------------------------------+--------------------------------+
   | My name is Saeka Shimada. I'm a            | 島田 さえか です 。 東京 で フ     |
   | photographer in Tokyo. Tokyo has many      | ォトグラファー を し て い ま      |
   | faces. The city at night is totally...     | す 。 東京 に は いろんな 顔 が    |
   +--------------------------------------------+--------------------------------+
   

Analizzare i contenuti del file audio

Segui questi passaggi per creare una tabella degli oggetti sui contenuti audio pubblici e poi analizza i contenuti dei file audio.

1. Nella console Cloud de Confiance , vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query per creare la tabella degli oggetti:

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.audio`
   WITH CONNECTION `us.test_connection`
   OPTIONS (
     object_metadata = 'SIMPLE',
     uris =
       ['gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/*']);

3. Nell'editor di query, esegui la seguente query per analizzare i file audio:

   SELECT
     AI.GENERATE(
       (OBJ.GET_ACCESS_URL(ref, 'r'), 'Summarize the content of this audio file.'),
       output_schema => 'topic ARRAY<STRING>, summary STRING'
     ).* EXCEPT (full_response, status), uri
   FROM
     `bqml_tutorial.audio`;

   I risultati sono simili ai seguenti:

   +--------------------------------------------+-----------------------------------------------------------+
   | summary                                    | topic              | uri                                  |
   +--------------------------------------------+-----------------------------------------------------------+
   | The audio contains a distinctive 'beep'    | beep sound         | gs://cloud-samples-data/generativ... |
   | sound, followed by the characteristic      |                    |                                      |
   | sound of a large vehicle or bus backing..  |                    |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   |                                            | vehicle backing up |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | bus                |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | alarm              |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   | The speaker introduces themselves          | Introduction       | gs://cloud-samples-data/generativ... |
   | as Gemini and expresses their excitement   |                    |                                      |
   | and readiness to dive into something..     |                    |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   |                                            | Readiness          |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | Excitement         |                                      |
   |                                            +--------------------+                                      |
   |                                            | Collaboration      |                                      |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+
   | ...                                        | ...                | ...                                  |
   +--------------------------------------------+--------------------+--------------------------------------+