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Write queries with Gemini assistance | BigQuery | Google Cloud

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Write queries with Gemini assistance You can use Gemini for Google Cloud, which offers AI-powered assistance, to help you do the following in BigQuery: Generate a SQL query. Complete a SQL query. Explain a SQL query. Generate Python code. Complete Python code. Gemini doesn't use your prompts or its

shunkeen 2023/08/31

BigQueryのSQLクエリの生成、補完、説明。／テーブル定義するとき、人間にとってわかりやすいスキーマ（フィールドの名前とか説明）にしたら、AIにとってもわかりやすくて、生成するSQLの精度があがったりするのかな？

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Multimodal generative AI search | Google Cloud Blog

What is Multimodal Search: "LLMs with vision" change businesses What if large language models (LLMs) had "vision", the ability to understand the meaning of images? Just like we have seen the innovation with LLMs with chatbots and text data, the ability would make another huge impact on businesses by letting LLMs look at and organize millions of images in enterprise IT systems. In this post, we wil

shunkeen 2023/08/22

“vision language model (VLM)”／視覚言語モデル(VLM)。

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Announcing the General Availability of Application Integration | Google Cloud Blog

Introducing Application Integration: Connect your applications visually, without code According to a recent Accenture report, large businesses deploy an average of 500 different applications. This trend shows no signs of slowing down, with the majority of respondents signaling plans to acquire even more applications. No surprise, all these applications present a number of integration challenges, w

shunkeen 2023/07/26

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pgvector、LLM、LangChain を使用して Google Cloud データベースで AI 搭載アプリを構築する | Google Cloud 公式ブログ

postgres=> CREATE TABLE embeddings( id INTEGER, embedding vector(3) ); CREATE TABLE postgres=> INSERT INTO embeddings VALUES (1, '[1, 0, -1]'), (2, '[1, 1, 1]'), (3, '[1, 1, 50]'); INSERT 0 3 pgvector の新しい類似性検索演算子pgvector 拡張機能では、ベクトルに対して類似性のマッチングを行うための新しい演算子も導入されており、意味的に似ているベクトルを見つけることができます。このような演算子には次の 2 つがあります。 ‘<->’: 2 つのベクトル間のユークリッド距離を返します。ユークリッド距離は、ベクトルの大きさが重要なアプリケーション、たとえばマッピングやナビゲーションアプリケー

shunkeen 2023/07/13

“PostgreSQL データベースでベクトル検索操作ができるようになりました”／Vertex AI Matching Engineは面倒見るの大変そうだったけど、もうちょっと簡単に面倒見れて、お値段もお手頃になる感じかな？

AI
検索

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Vertex AI Embeddings for Text で実現する LLM のグラウンディング | Google Cloud 公式ブログ

Ivan CheungDeveloper Programs Engineer, Google Cloud ※この投稿は米国時間 2023 年5月26日に、Google Cloud blogに投稿されたものの抄訳です。いま多くの人々が、ジェネレーティブ AIや大規模言語モデル︵LLM︶を実運用サービスにどのように導入すればよいか検討を始めています。しかし、例えば﹁既存の ITシステムやデータベース、ビジネスデータと LLM や AIチャットボットをどのように統合すればいいだろうか﹂、﹁数千もの製品を LLM に正確に覚えさせるにはどうすれば良いだろうか﹂、あるいは﹁信頼性のあるサービスを構築するためにハルシネーションの問題をどのように扱えば良いか﹂といった課題と直面することになります。これらの課題に対するシンプルな解決策となるのが、エンべディング︵embeddings︶と

shunkeen 2023/05/31

Vertex AI Matching Engineは立ち上げるまでが煩雑で、手軽に試せないイメージがあったのだけど、変わったのかな？まぁ、このブログに書いてあることを、手を動かして試せよって話か。 ●AI ●文章 ●検索

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開発者と Google Workspace 向けの次世代 AI | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2023 年3月14日に、Keyword に投稿されたものの抄訳です。 Google は長年に渡って AIに投資し、その成果を個人や企業、コミュニティに提供してきました。Google は、最先端の研究結果の発表や、役立つ製品の構築、人々のためになるツールやリソースの開発などを通じ、AI を誰もが利用できるものにすることを目指しています。私たちは現在、AI の歴史において極めて重要な局面を迎えています。ジェネレーティブ AIの大きな進歩は、人々のテクノロジーとの関わり方を根本的に変えています。Google では、大規模言語モデル︵LLM︶を責任もって開発し、安全に製品に搭載してきました。本日、私たちは進捗状況を皆様にご共有できることを嬉しく思います。開発者や企業は、Google Cloud および新たなプロトタイプ環境の MakerSuiteで、Goog

shunkeen 2023/03/15

“Workspace は、新入社員を受け入れるマネージャーが最初のウェルカムメールを書くのに必要な時間と労力を節約します”／これで高圧的な人事が就活生や内定者にパワハラメールを送らなくなると思うと、、、未来最高。 ●AI

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Google Cloud、ジェネレーティブ AI を開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2023 年3月14日に、Google Cloud blogに投稿されたものの抄訳です。ジェネレーティブ AIは、インタラクティブなマルチモーダル体験の新しい波の到来を告げるものであり、情報、ブランド、そして互いとの関わり方を変えるものです。Google Cloud は、AI に対する Google の数十年にわたる研究、革新、投資の力を活用し、企業や政府に対して、シンプルな自然言語のプロンプトからテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成する機能を提供します。この技術の可能性を実現することは、すべての開発者、企業、政府の手にこの技術が提供されることを意味します。これまで、組織がジェネレーティブ AIにアクセスすることは難しく、カスタマイズはおろか、時には信頼を損ないかねない不正確な情報が生成されることもありました。10年前、企業や開発者が新しい

shunkeen 2023/03/15

“ジェネレーティブ AI を企業の価値へ転換”／あれだけ生成系AIを一般公開するのを避けてきたGoogleが、ついにそのベールを脱ぐのか。GCPから簡単に使えるようになった以上、様々なサービスが出てくるに違いない。

AI

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SQLAlchemy 向け Google Cloud Spanner 言語 | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2021 年12月11日に、Google Cloud blogに投稿されたものの抄訳です。このたび、SQLAlchemy向け Google Cloud Spanner 言語の一般提供を開始したことをお知らせします。これにより、SQLAlchemyアプリケーションは Cloud Spanner のスケール、強整合性、最大 99.999% の可用性を享受できます。SQLAlchemyは Python SQL ツールキットおよびオブジェクトリレーショナルマッパーとして、SQL の機能と柔軟性をアプリケーションデベロッパーに提供します。オブジェクトリレーショナルマッパー︵ORM︶により、オブジェクトモデルとデータベーススキーマを明確に分離して開発できるほか、基盤となる SQL とオブジェクトリレーションの詳細がユーザーにもわかりやすくなってい

shunkeen 2021/12/31

Pythonとトランスパイル系の知識がある人の手を借りたい雰囲気を感じる>“SQLAlchemy 向け Google Cloud Spanner 言語は GitHub のオープンソースプロジェクトです。フィードバックや pull リクエストの形での貢献を歓迎しています”

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