Escrever MQL com a ajuda do Gemini

Neste documento, descrevemos como usar o Gemini Code Assist para receber assistência com tecnologia de IA no Cloud Firestore e gerar consultas da linguagem de consulta do MongoDB (MQL) compatíveis usando comandos em linguagem natural.

Saiba como e quando o Gemini para Google Cloud usa seus dados.

Antes de começar

  1. Opcional: configure o Gemini Code Assist.

  2. Para concluir as tarefas neste documento, verifique se você tem as permissões necessárias do Identity and Access Management (IAM).

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para concluir as tarefas neste documento, peça ao administrador para conceder a você o papel do IAM Gemini para usuário do Google Cloud (roles/cloudaicompanion.user) no projeto.

Gerar consultas MQL usando comandos em linguagem natural

É possível fornecer comentários (ou solicitações) em linguagem natural do Gemini para gerar consultas baseadas no seu esquema. Por exemplo, é possível pedir para o Gemini gerar MQL em resposta aos seguintes comandos:

  • "Quantos livros populares foram publicados em 1960?"
  • "Crie uma coleção de amostras de livros populares."

Para gerar MQL em Cloud Firestore com a ajuda do Gemini, siga estas etapas:

  1. No console do Google Cloud, acesse a página Cloud Firestore Bancos de dados.

    Acessar "Bancos de dados"

  2. Selecione um banco de dados Cloud Firestore na lista. O Firestore Studio vai abrir.

  3. Em um editor de consultas novo ou vazio, clique no botão Gerar MQL. Caso contrário, clique em Me ajude com o código.

  4. Insira um comando para gerar uma consulta. Para melhorar a precisão, selecione uma coleção para contexto no menu suspenso.

  5. Analise o MQL gerado e realize uma das seguintes ações:

    • Para aceitar o MQL gerado pelo Gemini, clique em Inserir. Você pode continuar editando a MQL no editor. Clique em Executar para processar a consulta.
    • Para editar o comando, clique em Editar.

A seguir