BigQuery
Облачная платформа данных и машинного обучения с поддержкой мультимодального анализа и Gemini
Когда в хранилище накапливаются терабайты изображений, PDF-отчетов и сырых логов, ручной поиск превращается в кошмар. BigQuery объединяет тяжелое хранилище и генеративный стек в одном месте: платформа связывает реляционные таблицы с мультимодальными моделями семейства Gemini. Анализ картинок, поиск взаимосвязей и подготовка данных для RAG запускаются прямо через привычные SQL-команды без постоянного перекладывания файлов между сервисами.
Что умеет
- Анализировать мультимодальный контент: разбирать изображения, PDF, аудио и видео с помощью ИИ-функций Gemini прямо из хранилища.
- Обучать и разворачивать прогнозные ML-модели через SQL или в блокнотах Colab Enterprise с библиотеками BigQuery DataFrames.
- Собирать контекстный и векторный поиск для RAG-сценариев, используя текстовый, гибридный поиск и инструмент BigQuery Graph.
- Автоматизировать подготовку пайплайнов силами автономных агентов — Data Engineering Agent, Data Science Agent и диалогового Conversational Analytics Agent.
- Работать с геопространственными слоями Google Maps и спутниковыми снимками Earth Engine для пространственной аналитики без узкопрофильных GIS-пакетов.
Цены и доступ
Предусмотрен бесплатный уровень: ежемесячно доступно 10 ГиБ для хранения и до 1 ТиБ вычислительных запросов. Новым клиентам начисляют тестовые $300 на баланс Google Cloud. Вычисления по требованию стоят от $6.25 за каждый ТиБ сверх лимита, а почасовые тарифы Editions начинаются от $0.04 за слот-час. Запросы к агентам тарифицируются по токенам — генерация ответа обойдется в $20 за миллион токенов.
Платформа выручит технически подкованные креативные команды и продуктовых аналитиков, которым нужно навести порядок в огромных архивах медиаконтента. Когда хранилище понимает визуал наравне с цифрами, ручная каталогизация перестает быть наказанием.
