谷歌BigQuery AI重磅发布：自然语言驱动数据分析，彪马广告点击率提升150%

谷歌近日推出BigQuery AI，将机器学习、生成式人工智能、向量搜索与智能体工具深度整合至其数据分析平台BigQuery，标志着数据与AI融合领域的关键进展。该平台通过自然语言指令简化复杂的数据处理流程，用户无需技术背景即可完成端到端的分析与机器学习任务。

BigQuery AI的核心创新在于打破技术壁垒。用户仅需描述需求，系统即可自动生成可直接投入生产的SQL代码，省去传统流程中的数据迁移与环境配置环节。以彪马为例，其利用该平台的机器学习功能实现精准受众细分，使顶级细分群体的广告点击率提升近150%，转化率增长4.6%。

平台在多模态数据处理方面表现突出。通过简单SQL命令，用户可调用谷歌及合作伙伴的AI模型处理文本、图像等多元数据。内置AI函数集成大语言模型与嵌入模型，支持内容生成、数据提取等任务。向量搜索功能通过语义理解实现概念级检索，在电商推荐等场景中效果显著。

机器学习生命周期管理是另一亮点。从特征工程到模型部署的全流程均可在平台内完成，支持内置模型、自定义模型及TimesFM等预训练模型的零样本推理。统一接口涵盖批处理、实时流和远程推理三种模式，确保预测任务无缝执行。

针对不同角色需求，平台开发了系列智能体工具。数据工程智能体将自然语言转化为标准化SQL代码，自动完成数据清洗等操作；数据科学智能体规划多步骤分析流程，生成并执行代码。这些工具使数据分析民主化，降低企业从数据洞察到业务决策的门槛。

此次升级整合了此前分散的AI能力，包括内置机器学习、生成式AI函数等，用户无需移动数据或掌握复杂框架即可完成全流程操作。谷歌表示，BigQuery AI将加速企业数据驱动决策的转型进程。