Looker Studio、BigQuery、Vertex AI を利用した生成 AI ユースカジノ コード

1-1. データセットのユースカジノ コード

ユースカジノ コード のコンソール画面にて、エクスプローラ内のプロジェクト名の右にある︙を選択し、データセットをユースカジノ コードを選択します。

データセット ID とロケーションタイプを設定し、データセットをユースカジノ コードします。
ロケーションタイプはiowa_liquor_salesのロケーションと同じ、マルチリージョンのUSを選択してください。

1-2. テーブルのユースカジノ コード

クエリエディタにて以下のクエリを実行してテーブルをユースカジノ コードします。
元のテーブルから、2024 年 5 月最終週の日ごとのお酒の種類別の販売量（ℓ）を抽出しています。
また、日ごとに上位 10 種のみを抽出しています。

= "2024-05-26" AND date<= "2024-05-31"
  GROUP BY
    date, category_name
)
SELECT
  date,
  category_name,
  total_volume_sold
FROM
  RankedSales
WHERE
  rank <= 10
ORDER BY
  date, rank;

2-1. レポートのユースカジノ コード

Looker Studio のコンソール画面にて、ユースカジノ コード、レポートを選択します。

2-2. データの接続

データのレポートへの追加からユースカジノ コードを選択し、ユースカジノ コードしたテーブルを選択します。

2-3. グラフのユースカジノ コード

グラフを追加から積み上げ縦棒グラフを選択し、以下の通りに設定します。

3-1. 外部接続のユースカジノ コード

ユースカジノ コード のコンソール画面にて、+追加、外部データソースへの接続を選択します。
接続タイプにVertex ユースカジノ コード リモートモデル、リモート関数、BigLake（Cloud リソース）を選択し、接続 ID に任意の名称を設定して接続をユースカジノ コードします。

3-2. Vertex ユースカジノ コード へのアクセス権の付与

接続情報を確認し、サービスアカウントIDをコピーしてから、IAMと管理コンソール画面へ移動します。

アクセス権を付与を選択し、新しいプリンシパルにコピーしたサービスアカウントIDを貼り付け、ロールにVertex ユースカジノ コードユーザーを選択します。

3-3. モデルのユースカジノ コード

BigQuery のコンソール画面へ戻り、クエリエディタにて以下のクエリを実行してリモートモデルをユースカジノ コードします。
リモートモデルはgemini-proを選択しています。

CREATE MODEL IF NOT EXISTS `blog_demo.model_demo`
    REMOTE WITH CONNECTION `us.connection_demo`
    OPTIONS(
        ENDPOINT = 'gemini-pro'
    )

4-1. データの接続

Looker Studio のレポート編集画面へ戻り、データを追加、ユースカジノ コードを選択後、
カスタムクエリ、課金プロジェクトを選択して以下の SQL 文を入力します。
WITH 句でテーブルの情報を取得し、受け取った質問と組み合わせてプロンプトとしています。

WITH
table_data AS(
  SELECT
    STRING_AGG(CONCAT('date: ', CAST(date AS STRING), ', category_name: ', category_name, ', total_volume_sold: ', CAST(total_volume_sold AS STRING)), '\n') AS table_info
  FROM
  `blog_demo.table_demo`
)
SELECT
  STRING(unnest_ml_generate_text_result_candidates.content.parts[0].text) AS content_text
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `blog_demo.model_demo`,
    (
      SELECT
      CASE
      WHEN @prompt IS NULL OR @prompt = '' THEN ''
      ELSE CONCAT('以下のアイオワ州における日ごとのお酒の種類別の販売量（ℓ）のデータに関する質問です。\n',@prompt,'\n',table_info)
      END AS prompt
      FROM table_data
    ),
    STRUCT(
      800 AS max_output_tokens
    )
  )
LEFT JOIN
  UNNEST(JSON_EXTRACT_ARRAY(ml_generate_text_result.candidates)) AS unnest_ml_generate_text_result_candidates

パラメータを追加から、質問を@prompt として受け取るように設定し、データを追加します。

4-2. 入力フォームのユースカジノ コード

コントロールを追加から入力ボックスを選択し、コントロールフィールドに質問を設定します。

4-3. 回答の表示欄のユースカジノ コード

グラフを追加から表を選択し、以下の通りに設定します。