Google BigQuery推出對話式分析，自然語言提問即可生成並執行SQL

Google於BigQuery推出對話式分析預覽版，使用者可在BigQuery Studio以自然語言提問，系統會產生並執行SQL，回傳解讀、查詢結果與圖表。Google表示，這項功能可縮短使用者等待資料團隊回覆的時間，讓提問到取得答案的流程更直接。

Google先前已在Looker提供的對話式分析能力，並把以Gemini模型為核心的推理與查詢生成能力帶進BigQuery環境。官方強調該功能不只是聊天介面，而是能利用資料表結構、後設資料與自訂指示來生成SQL，避免在缺乏脈絡時以通用假設硬套欄位與指標口徑。

BigQuery的對話式分析允許用戶，把驗證查詢與使用者自訂函式UDF納入資料代理的知識來源，讓回答更貼近企業既有的計算邏輯提高答案可用性。系統也會呈現產生的SQL與推理依據，並將大量資料的分析結果整理成摘要，供使用者核對與追溯。

BigQuery Studio的對話回應可同時提供文字說明、產生的 SQL 等程式碼，以及圖表等視覺化內容，並附上本次對話所使用的資料代理與資料來源等中繼資料。官方範例也顯示，對話可觸發BigQuery ML的AI.FORECAST與AI.DETECT_ANOMALIES等函式，以較自然的語句完成趨勢預測或異常偵測，並可就PDF等物件內容提問。

在安全與治理方面，使用者僅能存取被授權查看的資料，且每次查詢都會留下紀錄以利稽核，企業也可透過IAM角色與權限管理對話式分析相關操作，讓自然語言查詢仍落在既有的權限框架內。Google同時提醒，作為早期技術，系統可能產生看似合理但不正確的輸出，建議使用前仍需驗證。