BigQuery 中的 Gemini 是一款在线服务：谷歌 BigQuery 内的 AI 辅助查询与数据洞察。

当同一类任务每天重复出现时，就值得考虑把它接进自动化流程。

适合自动化的任务特征

  • 输入格式固定（同一种表单、文件或消息）
  • 判断规则可以写清楚。
  • 出错时可以被发现并人工补救。
  • 频率足够高，值得投入配置时间。

接入方式

BigQuery 中的 Gemini 属于在线服务。如果官方提供 API、集成市场或与 Zapier、Make、n8n 等平台的连接器，可以直接接入；如果没有，就不要用模拟点击等不稳定方式硬接，可改为半自动：自动收集材料，人工在 BigQuery 中处理。

示例：自动化里的核心指令

写 SQL 查询

适用情况：手头有数据库表结构说明时。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

检查点：说明了口径问题。

上线前的风控

  • 对外发送的内容一律先进入人工审核。
  • 设置每日调用上限和费用告警。
  • 保留原始输入，便于出错时追溯。
  • 每周抽查一批自动处理结果。

补充练习

图表建议

适用情况：手头有一组需要汇报的数据时。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

检查点：指出了误导风险。

数据清洗方案

输入：一份有缺失和异常值的数据。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

验收标准：说明了处理对结论的影响。

评测大模型应用

适用情况：手头有一批真实用户问题和应用回答时。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

检查点：评分标准清晰可复用。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

概念补充：评测集

用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。

概念补充：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 BigQuery 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 BigQuery 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：销售

销售可以用 BigQuery 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

写在最后

本文基于 BigQuery 中的 Gemini 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 BigQuery 中的 Gemini 的数据处理条款，再决定能否使用。

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