BigQuery에서 Gemini Pro를 호출하여 리뷰 요약, 홍보 문구 작성을 자동화함
JSON 형식으로 응답을 지정하여 결과의 정합성을 높이고, 배치 기법으로 대량 데이터 처리
RAI 기능을 통해 응답 결과의 안전 속성 및 종료 상태를 확인하여 신뢰성 확보
BigQuery에서 Gemini Pro를 사용하기 위해 Vertex AI 연결을 생성하고, BigQuery 데이터셋에 모델을 추가해야 한다. 구체적으로 ML.GENERATE_TEXT 함수를 사용하여 프롬프트를 전달하고, STRUCT를 통해 파라미터를 설정한다. 따라서 SQL 경험이 있다면 쉽게 활용 가능하다.
Gemini의 응답 형식을 JSON으로 지정하면 결과의 정합성 검사가 용이하다. 따라서 BigQuery 쿼리를 통해 쉽게 검증할 수 있다. 반면, JSON 형식은 프롬프트 설계에 추가적인 노력이 필요하다는 단점이 있다. 결과적으로, 데이터의 신뢰도를 높이는 데 기여한다.
대량의 데이터를 처리하기 위해 배치 기법을 활용하여 프롬프트 수를 줄인다. 구체적으로, 여러 리뷰를 묶어 하나의 프롬프트로 처리한다. 따라서 처리 시간 단축과 요청 제한 회피가 가능하다. 결과적으로, 대규모 데이터 분석의 효율성을 높인다.
