Artikel für Leute, die
den Stack ausliefern
Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: bigquery
Was ein Schema Ihrem Agenten nicht mitteilen kann: Das Open Knowledge Format in BigQuery
Ein Experiment mit BigQuery und Gemini ADK: Open Knowledge Format-Pakete in Git gaben einem Agenten das, was das Schema nicht bieten konnte, stabilisierten die Antworten und behebten einen 29%igen GMV-Fehler.
13 Min. LesezeitBigQuery Conversational Agent auf Vertex AI mit Google ADK: Sechs Fallstricke
Erstellen Sie einen BigQuery-Agenten für natürliche Sprache mit Google ADK und Gemini, deployen Sie ihn im Vertex AI Agent Engine und vermeiden Sie die Fallen bezüglich Python, Abhängigkeiten, Abrechnung und IAM.
10 Min. LesezeitEin Agent, drei Implementierungen: Interactions API gegen ADK gegen Antigravity SDK
Derselbe Gemini-Agent wurde auf drei Arten erstellt – mit der Interactions-API, Google ADK und dem Antigravity SDK – und im Hinblick auf Schleifen, Tools, Authentifizierung sowie Cloud-Run-Deployment verglichen.
8 Min. LesezeitGoogle Next 2026 für die Datenverarbeitung: Looker, BigQuery und MCP-Server.
Was Google Cloud Next 2026 für die Datenverarbeitung in Looker und BigQuery bedeutet: Agenten, die LookML-Semantikschicht, verwaltete MCP-Server sowie der Knowledge Catalog.
14 Min. LesezeitRAG ohne Vektordatenbank: Ein Pipeline in BigQuery SQL und wo es versagt
Erstellen Sie eine retrieval-augmented Generation vollständig mit BigQuery SQL – von Embeddings bis zu fundierten Antworten – und sehen Sie sich anschließend die Kosten, Quoten sowie die Limits für Prompt-Versionierung an.
11 Min. LesezeitPraktische Hinweise: Ihr Agent kann seinen eigenen Prompt anpassen. So geht’s.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: Ihr Agent kann seinen eigenen Prompt selbst anpassen. So geht’s: Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen.
17 Min. Lesezeit
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