Напишите MQL-запрос с помощью Gemini.

В этом документе описывается, как использовать Gemini Code Assist для получения помощи от искусственного интеллекта в Cloud Firestore при генерации MQL-запросов с использованием подсказок на естественном языке.

Узнайте , как и когда Gemini для Google Cloud использует ваши данные .

Примечание : Помощь в написании кода является частью Gemini Code Assist и предоставляется бесплатно до тех пор, пока не будет включена в стандартную версию Gemini Code Assist . Об этом изменении будет сообщено позже. После этого вам потребуется приобрести лицензию на стандартную версию Gemini Code Assist , чтобы продолжить использовать помощь в написании кода в Cloud Firestore Studio.

Прежде чем начать

1. Дополнительно: Настройте Gemini Code Assist .

2. Для выполнения задач, описанных в этом документе, убедитесь, что у вас есть необходимые разрешения на управление идентификацией и доступом (IAM) .

Требуемые роли

Чтобы получить необходимые разрешения для выполнения задач, описанных в этом документе, попросите администратора предоставить вам роль IAM Gemini for Google Cloud User ( roles/cloudaicompanion.user ) в проекте.

Генерируйте MQL-запросы, используя подсказки на естественном языке.

Поскольку Gemini for Google Cloud — это технология на ранней стадии разработки, она может генерировать результаты, которые кажутся правдоподобными, но на самом деле неверны. Мы рекомендуем проверять все результаты работы Gemini for Google Cloud перед их использованием. Для получения дополнительной информации см. Gemini for Google Cloud и ответственный подход к ИИ .

Вы можете задавать Gemini комментарии на естественном языке (или подсказки ), чтобы генерировать запросы на основе вашей схемы. Например, вы можете попросить Gemini сгенерировать MQL-запрос в ответ на следующие подсказки:

• «Сколько популярных книг было опубликовано в 1960 году?»
• «Создайте подборку популярных книг».

Примечание: При вводе запроса для Gemini в Cloud Firestore база данных выполняет операцию $sample для получения 10 случайных документов, предоставляющих информацию о схеме базы данных. За эту операцию взимается плата за единицы чтения.

Для генерации MQL-запросов в Cloud Firestore с помощью Gemini выполните следующие шаги:

1. В консоли Google Cloud перейдите на страницу « Базы данных Cloud Firestore .

   Перейти к базам данных

2. Выберите базу данных Cloud Firestore из списка. Откроется Firestore Studio .

3. В новом или пустом редакторе запросов нажмите кнопку «Сгенерировать MQL» . В противном случае нажмите кнопку «Помогите мне с кодом» .

4. Введите подсказку для генерации запроса. Для повышения точности выберите коллекцию для контекстного отображения в раскрывающемся списке.

5. Просмотрите сгенерированный MQL-запрос и выполните одно из следующих действий:

   • Чтобы принять MQL-запрос, сгенерированный Gemini , нажмите «Вставить» . Вы можете продолжить редактирование MQL-запроса в редакторе. Нажмите «Выполнить» , чтобы запустить запрос.
   • Чтобы отредактировать задание, нажмите «Редактировать» .

Что дальше?

• Ознакомьтесь с обзором Gemini для Google Cloud .
• Узнайте, как Gemini использует ваши данные .