谷歌近日在數據分析領域推出重磅創新——BigQuery AI，將機器學習、生成式人工智能、向量搜索與智能體工具深度整合至其數據分析平臺BigQuery。這一升級標志著谷歌在數據與AI融合領域邁出關鍵一步，通過將復雜技術封裝為用戶友好型工具，讓非技術背景的數據工作者也能直接利用先進AI模型完成端到端的數據分析與機器學習任務。
該平臺的核心突破在于打破傳統數據處理的技術壁壘。用戶無需遷移數據或搭建復雜基礎設施，僅需通過自然語言描述需求，系統即可自動生成可直接投入生產的SQL代碼。這種"代碼向數據流動"的模式，省去了傳統流程中數據搬運與環境配置的繁瑣環節，使企業能夠更快速地將數據洞察轉化為實際業務決策。以開云集團旗下運動品牌彪馬為例，其利用BigQuery AI的機器學習功能實現精準受眾細分，頂級細分群體的廣告點擊率提升近150%，轉化率增長4.6%。
在多模態數據處理方面，BigQuery AI展現出顯著優勢。通過簡單的SQL命令，用戶可直接調用谷歌及合作伙伴的AI模型處理文本、圖像等多元數據類型。平臺內置的AI函數將大語言模型與嵌入模型深度集成，支持內容生成、結構化數據提取、分類標注等任務。其托管模型選擇機制能自動平衡成本與質量，而向量搜索功能則突破傳統關鍵詞匹配限制，通過語義理解實現概念級檢索。這種能力在檢索增強生成、多模態搜索、推薦系統等場景中表現尤為突出，例如幫助電商企業發現外觀相似但功能不同的商品組合。
機器學習生命周期管理是該平臺的另一大亮點。從特征工程到模型部署的全流程均可在BigQuery內完成，用戶既可使用平臺內置模型，也能導入在Vertex AI訓練的自定義模型，或直接調用TimesFM等預訓練模型進行零樣本推理。統一推理接口支持批處理、實時流和遠程推理三種模式，確保預測任務的無縫執行。平臺4月新增的TimesFM預訓練模型，已顯著簡化時間序列預測問題的處理流程，配合大語言模型的數據提取功能，形成完整的數據處理閉環。
針對不同專業角色的需求，BigQuery AI開發了系列智能體工具。數據工程智能體可將自然語言指令轉化為標準化SQL代碼，自動完成數據清洗、轉換和模式建模等復雜操作；數據科學智能體則能規劃多步驟分析流程，生成并執行代碼，自動解釋結果并修復錯誤；對話式分析智能體讓業務人員通過自然語言提問即可獲取可執行的洞察報告。這些工具覆蓋從數據管道構建到可視化呈現的全鏈條，真正實現數據民主化。
為滿足企業定制化需求，平臺提供完整的智能體開發套件。對話式分析API允許將自然語言處理能力嵌入自有產品，智能體開發框架（ADK）支持構建復雜的多智能體系統，模型上下文協議（MCP）則規范了AI模型與數據庫的交互標準。輔助功能如數據畫布和代碼補全工具，進一步加速日常任務處理。用戶可在BigQuery Studio、集成AI功能的Colab Enterprise筆記本或第三方開發環境中使用這些工具，形成靈活的技術生態。
