Google представляет Gemini Data Agents и AI Query Engine для BigQuery, Spanner и AlloyDB
Google представила серию интеллектуальных агентов для автоматизации работы с данными, которые расширяют существующие инструменты BigQuery, Spanner и AlloyDB. Эти решения направлены на повышение автономности взаимодействия между человеком и машиной в области аналитики и инженерии данных.
Для инженеров данных теперь доступен Data Engineering Agent в BigQuery, который автоматически создаёт конвейеры обработки на основе обычного языка. Он способен выполнять загрузку, трансформацию и проверку качества данных без необходимости ручного написания кода. Вместе с ним появился Data Science Agent, выполняющий задачи предобработки, генерации признаков и обучения моделей. Оба агента учитывают пользовательские правки и позволяют вмешиваться в процесс при необходимости.
Для бизнес-пользователей расширен Conversational Analytics Agent, получивший поддержку Code Interpreter. Это дополнение переводит вопросы на естественном языке в код на Python и визуализирует результат с пояснениями. Таким образом, продвинутая аналитика становится доступной даже без знаний программирования.
Для разработчиков Google предлагает набор Gemini Data Agents — API и инструментарий, с помощью которых можно создавать собственных агентов или интегрировать их в свои приложения. Это открывает возможность встраивать разговорный интерфейс и интеллектуальную обработку данных в корпоративные решения.
Под капотом — серьёзные структурные обновления. В Spanner появился column engine, ускоряющий аналитические запросы по транзакционным данным. BigQuery теперь поддерживает векторный поиск и автоматическое встраивание данных, необходимое для генеративного поиска. Аналогичная оптимизация реализована и в AlloyDB для работы с живыми данными.
Также в BigQuery внедрён AI Query Engine, позволяющий выполнять семантический анализ прямо в SQL-запросах — например, определять тональность клиентских отзывов или выявлять эмоциональный контекст.
