Pisanie kodu MQL za pomocą Gemini

Ten dokument opisuje, jak korzystać z Gemini Code Assist, aby uzyskać pomoc opartą na AI w Cloud Firestore i generować zapytania MQL za pomocą promptów w języku naturalnym.

Dowiedz się, jak i kiedy Gemini w Google Cloud używa Twoich danych.

.

Zanim zaczniesz

  1. Opcjonalnie: skonfiguruj Gemini Code Assist.

  2. Aby wykonać zadania opisane w tym dokumencie, musisz mieć odpowiednie uprawnienia Identity and Access Management (IAM).

Wymagane role

Aby uzyskać uprawnienia potrzebne do wykonania zadań opisanych w tym dokumencie, poproś administratora o przypisanie Ci w projekcie roli uprawnień Gemini dla Google Cloud użytkownika (roles/cloudaicompanion.user).

Generowanie zapytań MQL za pomocą promptów w języku naturalnym

Możesz podawać Gemini komentarze w języku naturalnym (lub prompty), aby generować zapytania na podstawie schematu. Możesz na przykład poprosićGemini o wygenerowanie MQL w odpowiedzi na te prompty:

  • „Ile popularnych książek zostało wydanych w 1960 roku?”
  • „Utwórz przykładową kolekcję popularnych książek”.

Aby wygenerować MQL w Cloud Firestore z pomocą Gemini, wykonaj te czynności:

  1. W konsoli Google Cloud otwórz stronę Cloud Firestore Bazy danych.

    Otwórz Bazy danych

  2. Wybierz Cloud Firestore bazę danych z listy. Otworzy się Firestore Studio.

  3. W nowym lub pustym edytorze zapytań kliknij przycisk Wygeneruj MQL. W przeciwnym razie kliknij Pomóż mi napisać kod.

  4. Wpisz prompt, który chcesz wykorzystać do wygenerowania zapytania. Aby zwiększyć dokładność, wybierz kolekcję, aby zapewnić kontekst w menu.

  5. Sprawdź wygenerowany MQL i wykonaj jedną z tych czynności:

    • Aby zaakceptować MQL wygenerowany przez Gemini, kliknij Wstaw. Możesz kontynuować edytowanie notacji MQL w edytorze. Aby uruchomić zapytanie, kliknij Uruchom.
    • Aby edytować prompta, kliknij Edytuj.

Co dalej?