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迷失在数据的海洋中
我们都有过这样的经历：淹没在数据的海洋中，努力驾驭复杂的管道，对数据感到头晕目眩。 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并创建满足您需求的模型，这些都会让你真正失去数据发现的乐趣。
但是，有没有什么可以节省时间的——甚至可能是一点乐趣？这是 Duet AI！它将其视为您个人数据的科学指南，引导您了解 Google Cloud 的任何不熟悉的深度。
新领域
想象一下：你看到一个充满潜力的新数据集，并被赋予了一个任务。 如果您接受，您将为您的营销团队提供 5 组潜在客户以及有关它们的描述性统计数据。
与其花费大量时间与工具争论和进行研究，不如使用 Duet AI 来帮助您。
首先，打开 BigQuery Studio，创建一个新的 Python 笔记本（在 BigQuery Studio 中）并粘贴以定义变量，连接到 Vertex AI 并创建一个基表。
接下来，开始使用 Duet AI 来加快开发周期。 您提示 Duet 帮助将基表转换为 BigQuery DataFrame，然后显示前 10 条记录。
绘制电路图
Duet 还会为您生成 **。 您所要做的就是检查输出并在必要时对其进行编辑。 几分钟后，数据框输出将出现在笔记本中。
原始**链接。
随着您深入挖掘，Duet AI 的生成功能将成为您的宝贵资产。 它无缝地创建了一个 k-means 聚类模型，将您的客户分为 5 个不同的组。 然后，Duet 写入 **，以散点图的形式直观地绘制这些聚类，以进一步促进对数据的更深入理解。
您可以添加其他 ** 来聚合集群以获得描述性统计信息。 例如，您可以聚合电子商务数据，例如每个集群的平均购买价值和订单数。 这些见解满足了营销团队的初始要求。
但你还没有完成！您希望超越自我，并就您的营销团队可以为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。 您很快就会使用 LLM 为您的营销团队制定后续步骤。
您可以将汇总统计信息转换为字符串，以便为 LLM 调用做准备。 您还可以定义提示，以便 LLM 具有生成自定义响应的上下文。
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:for each cluster:* title:* persona:* next marketing step:"""（定义提示）。
最后，在 BigQuery Studio 笔记本中提示 Duet AI 使用您定义的提示变量生成广告系列。
它返回一些你认为好的东西，所以你可以运行它。
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 返回 5 个集群，其中包含标题、角色和后续营销步骤，其格式便于营销团队采取行动。 随意尝试和编辑提示以发挥创意！也许你会补充说，这个电子商务销售植物。
在 Duet AI 的帮助下，您可以将一天的工作时间缩短到几分钟，这很好。
启航
准备好亲自体验 Duet AI按照上面的**，更深入地了解这个全面的学习路径，并亲身体验 Duet AI！联系 Cloud Ace，与 Duet AI 一起踏上发现之旅，开启数据探索的未来，成为您的数据科学合作伙伴！