Google представила функцию AI.AGG() для BigQuery, сейчас она доступна в стадии preview. Она позволяет использовать инструкции на естественном языке прямо в одной строке SQL, чтобы суммировать и синтезировать информацию по миллионам строк неструктурированных и даже мультимодальных данных.
Раньше встроенные AI‑функции BigQuery в основном помогали анализировать отдельные строки данных. Для работы с крупными массивами неструктурированной информации этого уже недостаточно, поэтому Google предлагает другой подход. С помощью AI.AGG() можно задавать вопросы к данным из журналов и документов. Например, определить три самых частых запроса на новые функции среди негативных отзывов о продукте, выяснить, какие ошибки пользователи встречают чаще всего и с чего начать их расследование, либо понять, в каких сценариях автоматизированный агент систематически не справляется с обращениями клиентов.
Как сообщает Google Cloud, функцию можно использовать, в частности, для анализа системных логов и других крупных массивов операционных данных. В компании также показывают сценарии, где AI.AGG() работает вместе с другими управляемыми AI‑функциями BigQuery для более сложного аналитического разбора данных.
Ключевые факты
Функция AI.AGG() для BigQuery представлена в стадии preview.
AI.AGG() позволяет в одной строке SQL с инструкциями на естественном языке суммировать или синтезировать данные по миллионам строк.
Функция предназначена для работы с неструктурированными и мультимодальными данными, включая логи и документы.
AI.AGG() может использоваться совместно с другими управляемыми AI‑функциями BigQuery для более сложного анализа данных.
Вопросы и ответы
- Чем AI.AGG() отличается от прежних AI-функций BigQuery на практике?
Раньше встроенные AI-функции BigQuery анализировали отдельные строки данных, а AI.AGG() позволяет одной SQL-строкой с инструкцией на естественном языке суммировать и синтезировать информацию по миллионам строк неструктурированных и мультимодальных данных.
- Для каких задач это можно использовать в операционной аналитике?
Функция подходит для разбора логов и документов: можно выявлять три самых частых запроса на новые функции среди негативных отзывов, находить наиболее частые ошибки пользователей и определять, в каких сценариях автоматизированный агент систематически не справляется с клиентскими обращениями.
- Можно ли встроить AI.AGG() в более сложные пайплайны анализа данных?
Да. Google показывает сценарии, где AI.AGG() используется вместе с другими управляемыми AI-функциями BigQuery для комплексного анализа крупных массивов операционных данных, включая системные логи.
Контекст по теме
- Ox Alpha оказалась моделью GLM-5.3-Flash от Z.ai27 августа 2026 г.
- Google Cloud расширил доступность Conversational Analytics в Data Cloud28 июля 2026 г.
- Google добавляет AI-функции в Sheets, чтобы упростить работу с таблицами13 июля 2026 г.
- Azure Databricks перевела Genie в статус General Availability9 июля 2026 г.