BigQuery と PaLM で進化するデータ分析

Google Cloud Japan

28 Jan 202441:18

Summary

TLDRこのスクリプトでは、GoogleCloudのビッグクエリープロダクトについて詳しく説明されています。最初にビッグクエリースタジオという新しい分析環境について、機能やコラボレーション機能などを紹介しています。次に、ビッグクエリーに統合されたllm（大規模言語モデル）の活用方法について解説しており、パルムモデルの呼び出し方法や、ラグ(Retrieval Augmented Generation)と呼ばれる機械学習による制度改善の手法などが説明されています。分析体験の向上や機械学習の活用など、ビッグクエリーの最新機能が分かりやすく紹介されています。

Takeaways

🌐 BigQueryスタジオは、データ分析や機械学習開発のためのコラボレーション可能な次世代ワークスペースで、コラボエンタープライズとの統合やBigframesなどの新機能が追加された。
💻 Bigframesパッケージでは、Pandasライクな書き心地でBigQueryの処理をオフロードできる。
🤖 BigQueryからPaLM(大規模言語モデル)を呼び出し、データに基づいた回答を生成できるようになった。
⚡ BigframesのMLモジュールでは、サイキットラーンライクなインターフェースを使ってBigQueryで機械学習モデルの開発ができる。
🔍 BigQueryでは、リトリーバル対話補助(RAG)の技術を使い、データに基づいたプロンプトを生成してLLMの回答の精度を高められる。
✍️ BigQueryでは、SQLのみでコードの生成や変換、要約などのタスクをLLMに実行させることができる。
🔀 ヘルパー関数にリモートファンクションのアノテーションを付けると、BigQueryからクラウド関数としてデプロイされ、並列実行できる。
📈 データプロファイリングやリネージの機能を活用すれば、より効率的なデータ分析が可能になる。
🔐 コラボエンタープライズにより、セキュリティとガバナンスを備えたエンタープライズ向けのJupyterノートブック環境が提供される。
💡 AIチャットコードアシスタントにより、コード生成、デバッグ、リファクタリングの補助ができる。

Q & A

ビッグクエリースタジオとはどのようなものですか?
-ビッグクエリースタジオは、データ分析や機械学習開発を行うためのコラボレーション可能なワークスペースであり、開発環境とも呼ばれます。ここではノートブックを使ってPythonでデータ分析ができ、BigQueryとLLMの機能を組み合わせることができます。
ビッグクエリースタジオの主な機能は何ですか?
-主な機能には、コラボエンタープライズとの統合、データプロファイリング機能、リネージ機能、PalmなどのLLMとの統合、コードアシスタント、BigQueryデータフレームなどがあります。
BigQueryデータフレームとは何ですか?
-BigQueryデータフレームは、BigFrames.pandasやBigFrames.mlのようなPythonパッケージで提供され、PandasやScikitLearnのようなAPIを使用できます。裏側ではBigQueryで処理が実行されるため、大規模なデータセットでも分析できます。
PalmをBigQueryから呼び出す手順を教えてください。
-手順は2つあります。1つ目は、最初に1回だけモデルを登録し、名前をつけて保存します。2つ目は、ml.generate_text関数を使い、登録したモデル名とプロンプトを渡して実行します。
LLMをより実用的に使うためのラグ(LLaMa Retrieval Augmented Generation)とは何ですか?
-ラグは、LLMと情報検索技術を組み合わせた手法です。データをベクトル化し、ユーザーの質問に近いデータを検索してLLMに渡すことで、LLMの回答の正確性を向上させることができます。BigQueryではラグの実装がサポートされています。
ラグを実装する際の主なステップは何ですか?
-主なステップは、1)エンベディングモデルを使ってデータをベクトル化し、ベクトルストアを作成する、2)ユーザーの質問をベクトル化し、ベクトル検索でプロンプトを拡張する、3)拡張したプロンプトをLLMに渡して実行する、となります。
ビッグクエリースタジオを使うメリットは何ですか?
-ビッグクエリースタジオを使うメリットは、複数のツールを組み合わせる必要がなくなり、SQLとPythonだけで機械学習モデルの開発とデータ分析が行えるようになることです。また、データ転送の手間が省け、コンプライアンスの問題も回避できます。
ビッグクエリースタジオのコラボレーション機能について教えてください。
-ビッグクエリースタジオでは、ノートブックを共有したり、バージョン管理したりできます。また、クラウドファンクションにデプロイされたヘルパー関数を呼び出して並列実行することもできます。
ビッグクエリースタジオで機械学習モデルを開発する際の利点は何ですか?
-ビッグクエリースタジオでは、SQLだけで機械学習モデルの開発ができるため、複数のプログラミング言語を使い分ける必要がありません。また、データ転送の手間もかからず、コンプライアンスの問題も発生しにくくなります。
ビッグクエリースタジオでLLMを活用する場合の具体的なユースケースは何ですか?
-具体的なユースケースとしては、コンテンツ生成、分類、クエリ生成、変換、要約などがあげられます。LLMをデータに適用して様々な処理を行うことができます。