Gemini の支援機能を使用して MQL を記述する

このドキュメントでは、 Gemini Code Assist を使用して Cloud Firestore で AI を活用したアシスタンスを利用し、自然言語プロンプトを使用して MQL クエリを生成する方法について説明します。

がデータを使用する方法とタイミングについて説明します。GeminiGoogle Cloud

Gemini Code Assist

始める前に

  1. 省略可: を設定しますGemini Code Assist。

  2. このドキュメントのタスクを完了するには、 必要な Identity and Access Management（IAM）権限があることを確認してください。

必要なロール

このドキュメントのタスクを完了するために必要な権限を取得するには、 プロジェクトに対する GeminiGoogle Cloudユーザー（roles/cloudaicompanion.user） IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

自然言語プロンプトを使用して MQL クエリを生成する

Gemini に自然言語でのコメント（プロンプトともいいます）を与えて、 スキーマに基づくクエリを生成できます。たとえば、次のプロンプトに対応して MQL を生成するように Geminiに指示できます。

  • 「出版年が 1960 年の人気書籍は何冊ありますか？」
  • 「人気書籍のサンプル コレクションを作成してください。」

Cloud Firestore で Gemini のアシスタンスを使用して MQL を生成するには、次の操作を行います。

  1. Google Cloud コンソールで、Cloud Firestore [データベース] ページに移動します。

    [データベース] に移動

  2. リストから Cloud Firestore データベースを選択します。[Firestore Studio] が開きます。

  3. 新しいクエリエディタまたは空のクエリエディタで、[MQL を生成] ボタンをクリックします。それ以外の場合は、[コーディング サポート] をクリックします。

  4. クエリの生成に使用するプロンプトを入力します。精度を高めるには、プルダウンでコンテキストのコレクションを選択します。

  5. 生成された MQL を確認して、次のいずれかを行います。

    • Gemini によって生成された MQL を受け入れるには、 [挿入] をクリックします。エディタで MQL の編集を続行できます。 [実行] をクリックしてクエリを実行します。
    • プロンプトを編集するには、[編集] をクリックします。

次のステップ