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迷失在数据的海洋

我们都经历过这样的情况：淹没在数据的海洋中，努力驾驭复杂的管道，感觉数据令人头晕。管理大量充满不同工具和 Google 搜索的选项卡以及花费大量时间筛选数据和代码以创建满足您需求的模型所带来的挫败感，真的会让人失去数据发现的乐趣。

但是，有什么东西可以节省时间——甚至可能带来一点乐趣吗？它就是Duet AI！它将其视为您的个人数据科学指南，引导您了解 Google Cloud 的任何不熟悉的深度。

新领域

想象一下：您看到了一个充满潜力的新数据集，并被赋予了一项使命。如果您接受，您将向您的营销团队提供 5 组潜在客户以及有关他们的描述性统计数据。

您无需花费大量时间与工具争论和进行研究，而是可以使用 Duet AI 来帮助您。

首先，打开 BigQuery Studio，创建一个新的 Python 笔记本（位于 BigQuery Studio 内部）并粘贴代码以定义变量，连接到 Vertex AI 并创建一个基表

接下来，您开始使用 Duet AI 来加快开发周期。您提示 Duet 寻求帮助，将基表转换为 BigQuery Dataframe，然后显示前 10 条记录。

绘制线路图

Duet 还为您生成代码。您所要做的就是检查输出并在必要时进行编辑。几分钟之内，您的笔记本中就会以表格形式显示数据帧输出。

【点击查看视频，链接https://www.youtube.com/watch?v=-pA01nGXwSI】

随着您深入研究，Duet AI 的代码生成功能将成为您的宝贵资产。它无缝创建 K 均值聚类模型，将您的客户分为 5 个不同的组。然后，Duet 编写代码，以散点图形式直观地绘制这些集群，进一步促进更深入地了解数据。

您可以添加其他代码来汇总集群以进行描述性统计。例如，您可以汇总电子商务数据，例如每个集群的平均购买价值和订单数量。这些见解满足了营销团队最初的要求。

但你还没有完成！您想要超越并就营销团队可以针对每个客户群采取的后续步骤提供建议。

幸运的是，您可以直接从 BigQuery Studio 轻松引用 Vertex AI 大型语言模型，例如 text-bison。您很快将使用法学硕士为营销团队制定后续步骤。

您将摘要统计数据转换为字符串，为 LLM 调用做准备。您还可以定义一个提示，以便法学硕士有上下文来生成定制的响应。

prompt = f"""
You're a creative brand strategist, given the following clusters, come up with \
creative brand persona, a catchy title, and next marketing action, \
explained step by step.


Clusters:
{cluster_info}


For each Cluster:
* Title:
* Persona:
* Next Marketing Step:
"""

（定义提示）

最后，您在 BigQuery Studio Notebook 中提示 Duet AI 使用您定义的提示变量生成营销活动。

它返回一些您认为不错的代码，因此您可以运行它。

model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison")
response = model.predict(prompt, max_output_tokens=1024, temperature=0.4)
print(response)

你已经做到了。LLM 以营销团队易于采取行动的格式返回 5 个集群，其中包含标题、角色和下一步营销步骤。请随意尝试并编辑提示以发挥创意！也许您会补充说该电子商务网站销售植物。

很好，在 Duet AI 的帮助下，您已将一天的工作时间缩短为几分钟。

启航

准备好亲自体验 Duet AI 了吗？沿着上述视频深入了解这个全面的学习路径并亲身体验 Duet AI ！扫描下面二维码，联系Cloud Ace云一，利用 Duet AI 作为您的数据科学合作伙伴，踏上发现之旅，解锁数据探索的未来！