JOE FERNANDEZ: Dalam
video clip ini, kita akan mempelajari bagaimana Anda dapat membuat
alat bertenaga AI yang memungkinkan pengguna berbicara dengan
data bisnis Anda dan mendapatkan jawaban atas
Ayo pergi. Hai semuanya.
dengan Google AI””, tempat kami mempelajari cara.
membuat solusi praktis dengan teknologi Google AI. Sebagai pengembang,.
kemungkinan besar Anda diminta untuk menggali sistem.
bisnis organisasi Anda untuk menjawab pertanyaan.
seperti, seberapa cepat kita kehabisan.
bahan untuk produk ini? Atau layanan apa yang.
laris manis di wilayah tersebut? Pertanyaan-pertanyaan ini.
menimbulkan lebih banyak pertanyaan dan tiba-tiba,.
sore atau minggu Anda hilang saat Anda menulis lebih.
banyak kueri database dan panggilan API. Namun bagaimana jika Anda dapat.
menggunakan teknologi AI agar kolega Anda yang non-coding dapat.
menjawab pertanyaan mereka sendiri tanpa.
Anda harus menulis kode setiap saat? Salah satu.
kolega saya telah membuat proyek dengan.
AI Gemini Google yang membantu kolega Anda.
mendapatkan lebih banyak jawaban dan memungkinkan Anda menghabiskan lebih sedikit.
waktu untuk menulis kode satu kali.
Proyek Google Doc ini.
adalah aplikasi yang menggunakan AI Gemini Google.
untuk menerjemahkan pertanyaan Anda ke dalam panggilan antarmuka pemrograman.
dan mengubah information yang diambil menjadi respons bahasa sederhana. Berikut trial singkatnya. Proyek ini menyediakan.
antarmuka obrolan untuk berinteraksi dengan database bisnis.
Anda menggunakannya dengan mengajukan pertanyaan. Apa yang ada di database ini?
menjawab pertanyaan Anda dan menggunakan.
fitur pemanggilan fungsi Gemini untuk mengubah pertanyaan Anda.
menjadi kode pemrograman. Dalam hal ini, ia menulis kode.
dalam Structured Question Language, atau kueri SQL, untuk mengakses.
informasi dalam data source. Aplikasi mengeksekusi.
kueri yang dihasilkan terhadap database,.
mendapatkan information mentah, dan kemudian menggunakan.
version Gemini lagi untuk menerjemahkan data.
ke dalam bahasa sederhana. Mari kita ajukan.
pertanyaan yang lebih menarik. Apa kategori produk teratas.
berdasarkan pendapatan? Saya mendapat.
jawaban yang cukup bagus, tetapi tidak mencantumkan pendapatan sebenarnya. Jadi saya bisa mengubah pertanyaan saya.
untuk menanyakan information itu, atau saya bisa melihat.
pertanyaan yang dibuat dan melihat nilai pendapatan.
dalam information yang diambil.
Yang menarik.
dari aplikasi ini adalah Gemini AI dapat.
mengubah pertanyaan saya menjadi implementasi kode dan kemudian.
mengubah data mentah yang diambilnya menjadi jawaban yang.
mudah saya pahami. Yang lebih menarik lagi.
adalah pendekatan ini tidak hanya terbatas pada inquiry SQL. Anda dapat mengadaptasi.
pola aplikasi ini untuk membuat antarmuka bahasa alami.
ke hampir semua sistem bisnis di organisasi Anda,.
selama sistem tersebut memiliki antarmuka pemrograman. Saya akan membahasnya.
nanti di video. Sementara itu, mari kita.
bicara dengan pembuat SQL Talk dan minta mereka.
menjelaskan cara kerjanya.
OKE. Hari ini saya bergabung dengan.
pembuat proyek SQL Talk dan anggota tim.
Terima kasih telah berada di sini. Ya, senang berada di sini.
aplikasi SQL Talk cukup keren. Tetapi mengapa Anda harus.
melakukan semua masalah ini? Kami telah memiliki.
antarmuka pemrograman dan bahasa kueri SQL untuk mengambil.
data dari sistem bisnis. Apakah penggunaan AI sebagai.
front end benar-benar membantu Anda melakukan pekerjaan lebih baik di sana? KRISTOPHER OVERHOLT: Ya. Agak menarik. Ini bukan.
pertama kalinya seseorang mengembangkan aplikasi.
untuk berbicara dengan SQL. Namun apa yang terjadi.
di industri ini adalah.
version generatif seperti Gemini benar-benar membuka.
potensi bagi pengembang untuk menciptakan sesuatu yang memungkinkan.
pengguna bisnis berinteraksi dengan sistem. Jadi Anda menganggapnya.
seperti AI generatif, kami memiliki semua bagiannya.
di tempatnya. Namun AI generatif membantu.
kita menggunakan bahasa alami, dan berkomunikasi dengan.
antarmuka pemrograman API, lalu kembali lagi sehingga.
kita dapat menjelaskan semua itu dalam bahasa sederhana kepada pengguna akhir. Jadi bayangkan.
bagian yang hilang yang membantu kita dengan.
alur kerja semacam ini dan hanya membantu lebih banyak orang.
berinteraksi dengan layanan tanpa harus mengetahui.
semua skema, dan sintaksis API,.
dan sebagainya.
JOE FERNANDEZ: Oke,.
jadi pertanyaan selanjutnya– bagaimana.
sebenarnya proyek SQL Talk bekerja? KRISTOPHER OVERHOLT: Ya,.
itu pertanyaan yang bagus. Ini sebenarnya cukup.
indah dalam kesederhanaannya. Oleh karena itu, ia menggunakan.
fitur dalam Gemini yang disesuaikan untuk menghasilkan.
data terstruktur dan bekerja dengan fungsi dan alat. Artinya.
, pada waktu desain, pengembang akan menentukan.
dan mendeklarasikan fungsi. Anda dapat menganggap.
ini sebagai alat. Jadi di aplikasi ini.
ada empat alat berbeda. Ada alat untuk membuat daftar.
kumpulan data di BigQuery atau mendapatkan daftar tabel. Lalu ada.
alat keempat, favorit saya, yang benar-benar menghasilkan.
kueri SQL dengan cepat. Dan untuk.
spesifikasi criterion ke Gemini sudah kami sampaikan, silahkan create SQL.
untuk menjawab pertanyaan pengguna. Jadi ini semacam penggunaan.
AI dan parameter generatif yang rapi. Dan kemudian pada saat runtime,.
cara kerjanya adalah pengguna akhir akan menanyakan.
sesuatu dalam bahasa alami tentang informasi yang ada.
di database.
Dan kemudian Gemini akan memilih.
fungsi yang diyakini akan menjawab pertanyaan itu,.
dan Gemini akan benar-benar mengeluarkan panggilan fungsi untuk.
Anda lakukan secara eksternal. Jadi dalam kode aplikasi Anda.
, terpisah dari Gemini, Anda dapat menggunakan.
klien API apa word play here yang Anda inginkan. Anda dapat menggunakan Python, REMAINDER API. Anda bahkan bisa menggunakan.
SOAP XML jika Anda mau. Jadi kami memberikan kebebasan kepada pengembang.
untuk melakukan pemanggilan dalam fungsi tersebut. Dan.
langkah terakhirnya adalah mengembalikan respons API.
ke Gemini, yang kemudian akan menjawab.
pertanyaan awal dengan respons API dari sistem eksternal.
dan mensintesis semuanya kembali ke bahasa alami. Jadi perulangan di sini untuk.
pengguna akhir adalah bahasa alami, ke perintah BigQuery,.
kueri SQL, kembali ke bahasa alami.
untuk menjawab pertanyaan. JOE FERNANDEZ: Jadi.
pertanyaan selanjutnya– jika saya ingin memperpanjang.
proyek ini, bagaimana cara melakukannya? KRISTOPHER OVERHOLT: Ya.
Pertanyaan yang sangat bagus. Aplikasi ini dan cara.
desain serta fungsi pemanggilannya di Gemini sangat.
dapat diperluas dan dipisahkan. Jadi semua.
kode aplikasi untuk SQL Talk kurang dari 200.
baris Python. Itu termasuk.
definisi fungsi, dan semua logika, serta UI. Jadi pada dasarnya Anda dapat.
mengambil komponen ini dan berkata, alih-alih– kita.
berbicara tentang menghasilkan SQL, namun yang sebenarnya.
dilakukan adalah membuat panggilan API di bagian belakang. Jadi beberapa hal yang mungkin Anda.
lakukan untuk memperluasnya adalah mungkin Anda menggunakan database yang berbeda. Jadi Anda menggunakan.
data source SQL yang berbeda, NoSQL yang berbeda, dan Anda dapat mengubahnya.
untuk menggunakan dialek tersebut dan berkomunikasi dengan API tersebut. Atau Anda mungkin memiliki.
tempat penyimpanan dokumen– jadi beralih dari.
data source SQL, mungkin Anda memiliki ratusan ribu.
dokumen di tempat penyimpanan perusahaan Anda– Anda dapat menggunakan.
ini untuk melakukan panggilan API, mengembalikan konten dari.
dokumen tersebut, dan memberikan jawaban. Atau Anda mungkin memiliki sistem CRM.
dengan informasi pelanggan langsung. Jadi sekarang Anda dapat mengajukan pertanyaan.
tentang pesanan pelanggan atau standing pelanggan,.
dan pemanggilan fungsi akan memberi Anda panggilan fungsi.
untuk membuat panggilan API ke sistem CRM, mendapatkan kembali.
information langsung, dan kemudian menerjemahkannya kembali ke bahasa alami–.
sehingga sangat dapat diperluas dengan alam.
JOE FERNANDEZ: Hebat. Jadi pertanyaan terakhir, dari.
penjelasan Anda, Anda menggunakan model yang ada.
untuk melakukan ini dan tidak membuat.
model AI baru. Jadi apakah ini benar-benar termasuk.
proyek pengembangan AI? KRISTOPHER OVERHOLT:.
Ya, tentu saja. Jadi sebagian besar pengembang telah.
bekerja dengan design generatif melalui dorongan– jadi.
rekayasa cepat, penyetelan cepat. Yang ini.
Dan Anda memang benar. Kita tidak perlu.
menyempurnakan modelnya. Dan itu sebenarnya disengaja. Untuk aplikasi semacam ini.
, Anda sebenarnya dapat melakukan semuanya saat.
runtime dengan design ini– sangat kuat, sangat umum.
Jadi ada dua hal. Untuk pengembang,.
mereka akan menggunakan bagian tertentu dari.
API Gemini untuk pemanggilan fungsi. Dan pada dasarnya ini memberi mereka.
mekanisme untuk menerjemahkan.
bahasa alami ke panggilan API. Dan itu sangat.
berguna untuk dihubungkan ke logika aplikasi Anda. Bagi pengguna akhir, ini.
berarti mereka tidak harus menjadi pengembang API sama sekali. Mereka hanya berinteraksi.
dalam bahasa alami dengan sesuatu yang.
menggunakan AI untuk menerjemahkannya menjadi panggilan API, membuat.
panggilan API, dan kembali lagi. Jadi ini benar-benar meningkatkan level.
pengembang karena sekarang Anda memiliki.
API terstruktur untuk digunakan, serta pengguna akhir. Jadi Anda memiliki lebih.
banyak orang yang dapat berinteraksi dengan.
sistem bisnis Anda secara langsung, tanpa harus menjadi.
ahli AI sama sekali.
JOE FERNANDEZ:.
Baiklah, terima kasih telah berbicara dengan saya tentang.
Terima kasih telah menerima saya. Mari kita lihat bagaimana Anda.
dapat memperluas proyek SQL Talk untuk membuat fitur.
eksplorasi data Anda sendiri yang didukung AI. Jangan khawatir tentang membuat catatan. Ada guide terperinci yang.
ditautkan dalam deskripsi. Berikut kode untuk.
proyek SQL Talk. Bagian utama dari.
aplikasi ini adalah definisi pemanggilan fungsi.
, antarmuka pengguna, dan logika untuk membuat.
permintaan pemanggilan fungsi terhadap.
API database sebenarnya. Cara utama untuk memperluas.
aplikasi ini adalah dengan menambahkan.
definisi panggilan fungsi dan kemudian memetakan definisi tersebut.
ke panggilan API yang sesuai.
Katakanlah Anda ingin.
aplikasi ini dapat menjawab pertanyaan.
tentang question atau pekerjaan yang dijalankan terhadap database. Untuk melakukannya, pertama-tama Anda perlu.
membuat deklarasi fungsi baru. Deklarasi ini mendefinisikan.
antarmuka pemrograman umum untuk model Gemini AI.
, yang dalam layout tertentu termasuk.
nama fungsinya, fungsi fungsinya, dan.
parameter yang dapat digunakan. Kami akan.
membuatnya tetap sederhana dan hanya menjelaskan.
tujuan fungsi dan tidak mengizinkan.
parameter lainnya. Selanjutnya, Anda perlu menambahkan.
deklarasi fungsi ini ke daftar alat untuk model Gemini. Hal terakhir yang perlu kita lakukan adalah.
memberi tahu aplikasi SQL Talk cara menjalankan.
API list_jobs, jika model Gemini memintanya.
Jadi kami menambahkan kode ini untuk.
memanggil API database dan mendapatkan daftar.
10 pekerjaan terakhir. Untuk menyederhanakannya,.
kami hanya akan mendapatkan ID pekerjaan dari respons API. Sedikit lebih jauh.
ke bawah, Anda dapat melihat bahwa aplikasi mengambil.
respons dari panggilan API dan membuat.
permintaan tambahan ke design Gemini untuk meringkas data.
dalam bahasa sederhana. Sekarang, kita hanya perlu menerapkan.
kode yang diperbarui ini ke Google Cloud dan mengujinya. Dan kami akan.
Kode kami diterapkan. Mari kita mencobanya. Sekarang, jawaban ini tidak.
terlalu menarik, tetapi Anda dapat melakukan lebih banyak hal.
dengan pemanggilan fungsi ini dengan menarik lebih banyak data dari.
respons API daftar pekerjaan, atau dengan membuat.
pemanggilan fungsi tambahan untuk mendapatkan information lebih lanjut tentang masing-masing pekerjaan. Anda mungkin punya.
beberapa ide yang lebih baik. Jadi mari kita selesaikan ini. Dan selama itulah.
saya harus memberi tahu Anda tentang proyek eksplorasi data bertenaga AI.
, SQL Talk. Terima kasih kepada tamu saya Kris Overholt.
dari tim hubungan pengembang Google Cloud.
Tautan ke proyek kode.
dan tutorial mendetail tentang cara memperluas SQL Talk.
ada di deskripsi. Jika Anda mendapatkan beberapa.
fungsi baru yang berfungsi, beri tahu kami di komentar. Terima kasih telah menonton. Saya sangat berharap.
video clip ini membantu Anda membangun alat eksplorasi data yang didukung AI.
dan membantu Anda dan kolega non-coding Anda.
Jadi teruslah belajar. Buatlah sesuatu yang hebat. Kami akan segera menemuimu lagi.
Anda menggunakannya dengan mengajukan pertanyaan. Anda dapat menggunakan Python, REST API. Anda bahkan bisa menggunakan.
Dan Anda memang benar. Mari kita lihat bagaimana Anda.