Viết MQL nhờ sự trợ giúp của Gemini
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Tài liệu này mô tả cách bạn có thể sử dụng Gemini Code Assist để nhận được sự trợ giúp dựa trên AI trong Cloud Firestore nhằm tạo các truy vấn Ngôn ngữ truy vấn (MQL) tương thích với MongoDB bằng câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên.
Để có được các quyền cần thiết để hoàn tất các nhiệm vụ trong tài liệu này, hãy yêu cầu quản trị viên cấp cho bạn vai trò Gemini cho Google Cloud Người dùng (roles/cloudaicompanion.user) IAM trên dự án.
Tạo truy vấn MQL bằng câu lệnh dạng ngôn ngữ tự nhiên
Bạn có thể đưa ra bình luận bằng ngôn ngữ tự nhiên (hoặc câu lệnh) cho Gemini để tạo các truy vấn dựa trên giản đồ của bạn. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu Gemini tạo khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn để tiếp thị (MQL) để phản hồi các câu lệnh sau:
"Có bao nhiêu cuốn sách nổi tiếng được xuất bản năm 1960?"
"Tạo một bộ sưu tập mẫu gồm những cuốn sách phổ biến."
Để tạo MQL trong Cloud Firestore với sự trợ giúp của Gemini, hãy làm theo các bước sau:
Trong bảng điều khiển Google Cloud, hãy chuyển đến trang Cloud FirestoreCơ sở dữ liệu.
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 2026-05-25 UTC."],[],[]]