「BigQueryの新しい生成AI機能」
「ビッグクエリの新しい生成AI機能」
BigQueryのGENERATE_TEXTリモート関数の使い方
イントロダクション
Googleプラットフォームで働き始めて以来、GoogleのBigQuery（BQ）の機能と開発には驚かされ続けています。
実際、私にとっての「ワウ」とした瞬間は4年前に起きました。
それはまるで昨日のことのように覚えています。私は2019年のBig Data Londonカンファレンスの一番前の席に座っていました。当時はBQの関数のみを使用して機械学習モデルを作成することが可能だということ、あるいはより正確に言えばBQ Machine Learning（BQML）とは何かについて、まったく知りませんでした。
しかしカンファレンスのセッションでGoogleの同僚が提示したのは、「SQLだけを使って分類、クラスタリング、時系列予測モデルを作成できる」という説明でした。
当時私の頭を過った最初の思いは「冗談でしょう」というものでした。
そして2番目の思いは、「SQLしか知らない人々も機械学習モデルを作成することができるのか」というものでした。
ご想像の通り、その答えは「はい」です、ただしデータウェアハウスとしてBigQueryを使用している場合です。
さて、BQMLの関数を使用してしばらく経った今、上記の質問に対する正しい答えは「おそらく」です。
つまり、CREATE MODELの構文はSQLで書かれているものの、機械学習モデリングと統計の知識が依然として必要です。
言い換えると、さまざまなタイプの機械学習ユースケース（教師あり/教師なし）向けの利用可能なモデルの背後の数学を理解し、特徴エンジニアリング、ハイパーパラメーターのチューニング、モデルの評価タスクを実施する必要があります。
時は2023年、BigQueryは新たな機能で私を驚かせ続けています。
今回は、新しい生成AI BigQuery機械学習関数についてお話しします。
これらの新しい関数により、データエンジニアやアナリストは少数のクエリ行でBQテーブルに格納されたテキストデータに対して生成型の自然言語タスクを実行することができます。
したがって、このブログ記事の目的は、BQの生成型AIにおける新たな分析的進歩を紹介し、その中でもある特定の関数に焦点を当てることです…
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