工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：bigquery
模式无法为智能体提供的信息：BigQuery上的开放知识格式
一项基于BigQuery和Gemini ADK的实验：将开放知识格式的文件存储在Git中，使智能体获得了架构无法提供的信息，从而稳定了答案质量，并修正了29%的GMV误差。
阅读约 13 分钟基于 Vertex AI 与 Google ADK 的 BigQuery 对话式智能体：六大陷阱
使用 Google ADK 和 Gemini 构建自然语言 BigQuery 智能体，将其部署到 Vertex AI Agent Engine，从而避开 Python、依赖项、计费及 IAM 相关的难题。
阅读约 10 分钟一个分析工具，三种实现方式：Interactions API、ADK与Antigravity SDK的对比
同一款 Gemini 代理通过交互 API、Google ADK 以及 Antigravity SDK 这三种方式实现功能，分别从循环处理、工具支持、身份认证以及 Cloud Run 部署等方面进行了对比。
阅读约 8 分钟Google Next 2026中的数据工程：Looker、BigQuery与MCP服务器。
Google Cloud Next 2026对Looker和BigQuery数据工程的意义：代理、LookML语义层、托管式MCP服务器以及知识目录。
阅读约 14 分钟没有向量数据库的RAG：BigQuery SQL中的处理流程及其缺陷所在
完全使用 BigQuery SQL 构建检索增强生成系统，涵盖从嵌入向量到具体答案的整个流程，同时可查看相关成本、配额及提示词版本限制。
阅读约 11 分钟实用提示：您的代理可以自行修改提示词。具体方法如下。
《实用指南》操作流程详解：您的代理可自行修复提示词，具体方法如下。适用于采用该模式的团队的合同、校验项及可直接插入的代码模块。
阅读约 17 分钟
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