AI.GENERATE_EMBEDDING 함수를 사용하여 텍스트 임베딩 생성

콘솔

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 왼쪽 창에서 explore 탐색기를 클릭합니다.

   

   왼쪽 창이 표시되지 않으면 last_page 왼쪽 창 펼치기를 클릭하여 창을 엽니다.

3. 탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

4. more_vert 작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

5. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

   1. 데이터 세트 ID에 데이터 세트 이름을 입력합니다.

   2. 위치 유형에서 리전 또는 멀티 리전을 선택합니다.

      • 리전을 선택한 경우 리전 목록에서 위치를 선택합니다.
      • 멀티 리전을 선택한 경우 멀티 리전 목록에서 미국 또는 유럽을 선택합니다.

   3. 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

bq

1. 새 데이터 세트를 만들려면 --location 플래그와 함께 bq mk 명령어를 실행합니다.

   bq --location=LOCATION mk -d DATASET_ID

   다음을 바꿉니다.

   • LOCATION: 데이터 세트의 위치.
   • DATASET_ID: 사용자가 만들 데이터 세트의 ID입니다.

2. 데이터 세트가 생성되었는지 확인합니다.

   bq ls

콘솔

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 왼쪽 창에서 explore 탐색기를 클릭합니다.

   

   왼쪽 창이 표시되지 않으면 last_page 왼쪽 창 펼치기를 클릭하여 창을 엽니다.

3. 탐색기 창에서 프로젝트 이름을 펼친 후 연결을 클릭합니다.

4. 연결 페이지에서 연결 만들기를 클릭합니다.

5. 연결 유형으로 Vertex AI 원격 모델, 원격 함수, BigLake, Spanner(Cloud 리소스)를 선택합니다.

6. 연결 ID 필드에 연결 이름을 입력합니다.

7. 위치 유형에서 연결 위치를 선택합니다. 연결은 데이터 세트와 같이 다른 리소스와 함께 배치해야 합니다.

8. 연결 만들기를 클릭합니다.

9. 연결로 이동을 클릭합니다.

10. 연결 정보 창에서 이후 단계에 사용할 서비스 계정 ID를 복사합니다.

SQL

CREATE CONNECTION 문을 사용합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

   CREATE CONNECTION [IF NOT EXISTS] `CONNECTION_NAME`
   OPTIONS (
     connection_type = "CLOUD_RESOURCE",
     friendly_name = "FRIENDLY_NAME",
     description = "DESCRIPTION"
     );

   다음을 바꿉니다.

   • CONNECTION_NAME: PROJECT_ID.LOCATION.CONNECTION_ID, LOCATION.CONNECTION_ID 또는 CONNECTION_ID 형식의 연결 이름입니다. 프로젝트 또는 위치를 생략하면 문이 실행되는 프로젝트 및 위치에서 추론됩니다.
   • FRIENDLY_NAME (선택사항): 연결의 설명이 포함된 이름입니다.
   • DESCRIPTION (선택사항): 연결에 대한 설명입니다.

3. play_circle 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

bq

1. 명령줄 환경에서 연결을 만듭니다.

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

   --project_id 매개변수는 기본 프로젝트를 재정의합니다.

   다음을 바꿉니다.

   • REGION: 연결 리전
   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
   • CONNECTION_ID: 연결의 ID

   연결 리소스를 만들면 BigQuery가 고유한 시스템 서비스 계정을 만들고 이를 연결에 연계합니다.

   문제 해결: 다음 연결 오류가 발생하면 Google Cloud SDK를 업데이트하세요.

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. 이후 단계에서 사용할 수 있도록 서비스 계정 ID를 가져와 복사합니다.

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   출력은 다음과 비슷합니다.

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}
   

Python

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}")

Node.js

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'