Gemini in BigQuery einrichten

Bevor Sie Gemini in BigQuery verwenden können, muss Ihr Team die in diesem Dokument beschriebenen Einrichtungsschritte ausführen:

1. Aktivieren Sie Gemini in BigQuery. Dieser Schritt umfasst die Aktivierung der erforderlichen APIs und das Anfordern der erforderlichen IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management).
2. Aktivieren Sie die Gemini-Funktionen in BigQuery, die Sie verwenden möchten.

Gemini in BigQuery aktivieren

Zum Aktivieren von Gemini in BigQuery in einem Google Cloud-Projekt müssen Sie die Cloud AI Companion API aktivieren und Nutzern IAM-Berechtigungen gewähren. In der Regel führt ein Administrator oder Projektinhaber diese Schritte aus.

So aktivieren Sie Gemini in BigQuery:

1. Fordern Sie Zugriff auf Gemini in BigQuery an. Ein Administrator muss das Registrierungsformular für Gemini in BigQuery Pre-GA ausfüllen. Gemini in BigQuery Pre-GA-Features in wöchentlichen Batches aktiviert.

2. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

3. Klicken Sie in der BigQuery-Symbolleiste auf pen_spark Gemini.

   Wenn eine Liste mit Features angezeigt wird, ist die Cloud AI Companion API bereits aktiviert. Sie können die BigQuery Studio-Funktionen auswählen, die Sie aktivieren möchten. Klicken Sie andernfalls im Dialogfeld Einführung in Gemini in BigQuery auf Weiter, um eine Liste der APIs aufzurufen, die für die Verwendung von Gemini in BigQuery erforderlich sind.

4. Klicken Sie für jede erforderliche API auf Aktivieren.

   Für Gemini ist die Cloud AI Companion API erforderlich. Die Dataform API ist erforderlich, um den BigQuery-Daten-Canvas zu aktivieren. Wenn eine API nicht aufgeführt ist, ist sie bereits für Ihr Projekt aktiviert.

5. Klicken Sie auf Weiter.

6. Um Nutzern die Berechtigung zur Verwendung von Gemini zu erteilen, weisen Sie ihnen unter Berechtigungen die IAM-Rolle „Cloud AI Companion User“ zu.

7. Klicken Sie auf Weiter.

8. Prüfen Sie unter Check for subscription (Abo prüfen), ob Sie Zugriff auf Gemini haben. Wenn Sie keinen Zugriff haben, klicken Sie auf Weitere Informationen, um zu erfahren, wie Sie darauf zugreifen können. Klicken Sie andernfalls auf Fertig.

Apache Spark in BigQuery aktivieren

Wenn Sie Autotuning und die unterstützte Fehlerbehebung für Apache Spark verwenden möchten, müssen Sie die Dataproc API für dieses Projekt aktivieren.

1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Zur Projektauswahl

3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

4. Dataproc API aktivieren.

   Aktivieren Sie die API

5. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Zur Projektauswahl

6. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

7. Dataproc API aktivieren.

   Aktivieren Sie die API

Gemini in BigQuery-Features aktivieren

Wenn Sie als Fachkraft für Datenanalyse, Data Scientist oder Entwickler bestimmte Gemini-Funktionen in BigQuery-Features verwenden möchten, müssen Sie diese Funktion möglicherweise in der Google Cloud Console aktivieren. Prüfen Sie die erforderlichen Aktivierungsschritte und IAM-Berechtigungen für das Feature, das Sie verwenden möchten:

Aufgabe	Funktion „Gemini in BigQuery“	Funktionen aktivieren oder Berechtigungen erteilen
Daten untersuchen und verstehen	Statistiken aus BigQuery-Metadaten	Als Administrator haben Sie folgende Möglichkeiten: Aktivieren Sie die Dataplex API. Weisen Sie die erforderlichen Rollen und Berechtigungen zu.
Daten erkennen, transformieren, abfragen und analysieren	Daten-Canvas	Ein Administrator kann dafür sorgen, dass die Dataform API aktiviert ist.
Unterstützte SQL- und Python-Datenanalysen	Gemini-Unterstützung bei Abfragen	Ein Administrator kann Nutzern die Rolle roles/cloudaicompanion.user oder die folgenden IAM-Berechtigungen gewähren: cloudaicompanion.companions.generateChat cloudaicompanion.companions.generateCode cloudaicompanion.entitlements.get cloudaicompanion.instances.completeCode cloudaicompanion.instances.generateCode Nutzer können die folgenden Gemini-Funktionen aktivieren: Tool „Hilfe beim Programmieren“ SQL-Code automatisch generieren SQL-Code automatisch vervollständigen SQL-Code erklären Python-Code automatisch generieren Python-Code automatisch vervollständigen
Empfehlungen zur Dateninfrastruktur erhalten	Empfehlungen für Partitionierung und Clustering und materialisierte Ansichten	Als Administrator haben Sie folgende Möglichkeiten: Aktivieren Sie die Recommender API. Erteilen Sie die erforderlichen Berechtigungen.
Serverlose Spark-Arbeitslasten optimieren und Fehler darin beheben	Apache Spark in BigQuery Autotuning und erweiterte Fehlerbehebung	Ein Administrator kann die erforderlichen Berechtigungen erteilen.

Alle Nutzer, denen die erforderlichen Rollen oder Berechtigungen gewährt wurden, können innerhalb des angegebenen Projekts in der Google Cloud Console auf Gemini-Funktionen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini für KI-Unterstützung und -Entwicklung verwenden.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zu den Arten der Unterstützung mit generativer KI, die in Gemini für Google Cloud verfügbar sind
• So verwendet Gemini for Google Cloud Ihre Daten.
• Informationen zum Zugreifen auf und Verwalten der Gemini-Administratoreinstellungen