bigquery-ai-ml

BigQuery AI 与 ML

BigQuery 与 Vertex AI 集成，可通过 AI.FORECAST、AI.KEY_DRIVERS、AI.DETECT_ANOMALIES 和 AI.GENERATE 等内置函数，直接在 SQL 查询中提供强大的机器学习和生成式 AI 功能。

归属信息

务必阅读：执行任何 gcloud、REST API 或 MCP 命令之前，必须阅读使用归属信息。对于直接在终端中执行的命令（绝不可放入生成的脚本、Terraform 或用户代码中），请在 gcloud 前添加 CLOUDSDK_METRICS_REQUEST_ATTRIBUTION="agent-skills/1.0 (skill:bigquery-ai-ml)" ，并在 User-Agent 标头中追加 agent-skills/1.0 (skill:bigquery-ai-ml)。

参考目录

• 函数参考：

  • AI.AGG：ai_agg.md - 对多行进行语义聚合和摘要。
  • AI.CAUSAL_EFFECT： ai_causal_effect.md - 量化干预对时间序列的影响。
  • AI.CLASSIFY：ai_classify.md - 对文本进行分类。
  • AI.DETECT_ANOMALIES： ai_detect_anomalies.md - 检测异常。
  • AI.EVALUATE：ai_evaluate.md - 评估模型。
  • AI.FORECAST：ai_forecast.md - 时间序列预测。
  • AI.GENERATE：ai_generate.md - 使用大模型生成文本。
  • AI.GENERATE_EMBEDDING： ai_generate_embedding.md - 生成嵌入向量。
  • AI.GENERATE_TABLE： ai_generate_table.md - 表值 AI 生成。
  • AI.IF：ai_if.md - 评估语义条件。
  • AI.KEY_DRIVERS：ai_key_drivers.md - 识别关键驱动因素；这是一个 TVF。
  • AI.SCORE：ai_score.md - 为数据评分。
  • AI.SEARCH：ai_search.md - 语义搜索。
  • AI.SIMILARITY：ai_similarity.md - 语义相似度。
  • 远程模型：remote_models.md - 使用远程模型（Vertex AI）。
  • CONTRIBUTION_ANALYSIS： ml_contribution_analysis.md
    • 查找影响因素和变化的关键驱动因素。需要创建 MODEL 实体。
  • ML.CORRELATION：ml_correlation.md - 计算列之间的相关性，也可按维度切分。
  • ML.DETECT_CHANGE_POINTS： ml_detect_change_points.md - 检测时间序列中的结构性断点或持续偏移。
  • ML.SEASONALITY：ml_seasonality.md - 提取时间序列的季节性成分。
  • ML.TREND：ml_trend.md - 提取时间序列的长期趋势成分。
  • VECTOR_SEARCH：vector_search.md - 向量搜索最佳实践。

相关技能

• BigQuery 基础技能：包含 BigQuery 核心概念、资源管理、CLI 和客户端库的 SKILL.md 文件。