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QueryData をアプリケーションと統合する

このチュートリアルでは、 Google Cloud コンソールを使用して Bigtable で QueryData を設定して使用し、アプリケーションと統合する方法について説明します。コンテキストセットファイルを作成し、コンテキストセットファイルを使用するコンテキストセットを作成します。MCP ツールボックスを使用して Conversational Analytics API の QueryData メソッドを呼び出し、自然言語の質問に対する SQL クエリを生成して、アプリケーションに統合する方法を学習します。

詳細については、QueryData の概要をご覧ください。

目標

このチュートリアルでは、次の目標を達成するための手順を説明します。

データベーステーブルを作成し、データを入力します。
コンテキストエンジニアリングエージェントを使用してコンテキストセットファイルをビルドします。
コンテキストセットを作成し、コンテキストセットファイルをアップロードします。
Bigtable Studio で QueryData をテストし、SQL クエリを生成します。
MCP ツールボックスの Gemini データ分析 QueryData ツールを使用して、QueryData をアプリケーションに統合します。
値検索クエリを使用して、LLM レスポンスにグラウンディングを追加します。

費用

このドキュメントでは、課金対象である次の Google Cloudコンポーネントを使用します。

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このドキュメントのタスクを完了したら、作成したリソースを削除して、それ以上の請求が発生しないようにします。詳細については、クリーンアップをご覧ください。

始める前に

コンテキストセットを作成する前に、次の前提条件を満たす必要があります。

必要なサービスを有効にする

プロジェクトで次のサービスを有効にします。

Bigtable インスタンスを準備する

Bigtable インスタンスが使用可能であることを確認します。詳細については、インスタンスの作成をご覧ください。

`cbt` CLI をインストールする

cbt CLI をインストールして構成し、テーブルを作成してデータを入力します。詳細については、cbt CLI の概要をご覧ください。

必要なロールと権限

インスタンスレベルまたはプロジェクトレベルで IAM ユーザーに bigtable.admin ロールを付与します。詳細については、IAM による Bigtable のアクセス制御をご覧ください。
プロジェクトレベルで IAM ユーザーに geminidataanalytics.queryDataUser ロールを付与します。詳細については、プロジェクトの IAM ポリシーバインディングを追加するをご覧ください。
コンテキストセットを作成、アップロード、管理するには、プロジェクトレベルで IAM ユーザーに Dataplex Catalog 編集者（roles/dataplex.catalogEditor）または Dataplex Catalog 管理者（roles/dataplex.catalogAdmin）のロールを付与します。詳細については、コンテキストセットの権限をご覧ください。

`flights` と `airports` のスキーマとテーブルを作成する

このセクションでは、このチュートリアルで使用する flights データベーステーブルと airports データベーステーブルを作成します。

~/.cbtrc でデフォルトのプロジェクトとインスタンスを構成します。
```
echo project = PROJECT_ID >> ~/.cbtrc
echo instance = INSTANCE_ID >> ~/.cbtrc
```
ここで:
- PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
- INSTANCE_ID: Bigtable インスタンス ID。
次のコマンドを実行して、airports テーブルと info 列ファミリーを作成します。
```
cbt createtable airports "families=info"
```
次のコマンドを実行して、flights テーブルと info 列ファミリーを作成します。
```
cbt createtable flights "families=info"
```

`flights` テーブルと `airports` テーブルにデータを入力する

このセクションでは、cbt import コマンドを使用して flights テーブルと airports テーブルにデータを入力します。

次の内容のファイルを airports.csv という名前で作成します。

,info,info,info,info
,iata,name,city,country
AIRPORT#3249,BOS,General Edward Lawrence Logan International Airport,Boston,United States
AIRPORT#3257,OGG,Kahului Airport,Kahului,United States
AIRPORT#3259,MCI,Kansas City International Airport,Kansas City,United States
AIRPORT#3263,PHX,Phoenix Sky Harbor International Airport,Phoenix,United States
AIRPORT#3270,SFO,San Francisco International Airport,San Francisco,United States
AIRPORT#3285,LAX,Los Angeles International Airport,Los Angeles,United States
AIRPORT#3287,CLE,Cleveland Hopkins International Airport,Cleveland,United States
AIRPORT#3295,EWR,Newark Liberty International Airport,Newark,United States
AIRPORT#3296,BOI,Boise Air Terminal/Gowen Field,Boise,United States
AIRPORT#3303,DAL,Dallas Love Field,Dallas,United States
AIRPORT#3315,KOA,Ellison Onizuka Kona International At Keahole Airport,Kona,United States
AIRPORT#3321,DCA,Ronald Reagan Washington National Airport,Washington,United States
AIRPORT#3336,SLC,Salt Lake City International Airport,Salt Lake City,United States
AIRPORT#3350,IAH,George Bush Intercontinental Houston Airport,Houston,United States
AIRPORT#3370,PIT,Pittsburgh International Airport,Pittsburgh,United States
AIRPORT#3376,MIA,Miami International Airport,Miami,United States
AIRPORT#3377,SEA,Seattle Tacoma International Airport,Seattle,United States
AIRPORT#3382,LGB,Long Beach /Daugherty Field/ Airport,Long Beach,United States
AIRPORT#3385,IND,Indianapolis International Airport,Indianapolis,United States
AIRPORT#3402,LIH,Lihue Airport,Lihue,United States
AIRPORT#3421,SAT,San Antonio International Airport,San Antonio,United States
AIRPORT#3426,RDU,Raleigh Durham International Airport,Raleigh-durham,United States
AIRPORT#3436,TUS,Tucson International Airport,Tucson,United States
AIRPORT#3444,BUR,Bob Hope Airport,Burbank,United States
AIRPORT#3445,DTW,Detroit Metropolitan Wayne County Airport,Detroit,United States
AIRPORT#3470,DFW,Dallas Fort Worth International Airport,Dallas-Fort Worth,United States
AIRPORT#3473,AUS,Austin Bergstrom International Airport,Austin,United States
AIRPORT#3478,STL,St Louis Lambert International Airport,St. Louis,United States
AIRPORT#3482,ATL,Hartsfield Jackson Atlanta International Airport,Atlanta,United States
AIRPORT#3487,FAT,Fresno Yosemite International Airport,Fresno,United States
AIRPORT#3514,IAD,Washington Dulles International Airport,Washington,United States
AIRPORT#3517,MKE,General Mitchell International Airport,Milwaukee,United States
AIRPORT#3520,PDX,Portland International Airport,Portland,United States
AIRPORT#3528,HNL,Daniel K Inouye International Airport,Honolulu,United States
AIRPORT#3531,SAN,San Diego International Airport,San Diego,United States
AIRPORT#3534,ONT,Ontario International Airport,Ontario,United States
AIRPORT#3547,MDW,Chicago Midway International Airport,Chicago,United States
AIRPORT#3551,DEN,Denver International Airport,Denver,United States
AIRPORT#3552,PHL,Philadelphia International Airport,Philadelphia,United States
AIRPORT#3597,JFK,John F Kennedy International Airport,New York,United States
AIRPORT#3607,RNO,Reno Tahoe International Airport,Reno,United States
AIRPORT#3617,SMF,Sacramento International Airport,Sacramento,United States
AIRPORT#3619,COS,City of Colorado Springs Municipal Airport,Colorado Springs,United States
AIRPORT#3639,PSP,Palm Springs International Airport,Palm Springs,United States
AIRPORT#3649,BWI,Baltimore/Washington International Thurgood Marshall Airport,Baltimore,United States
AIRPORT#3658,MSP,Minneapolis-St Paul International/Wold-Chamberlain Airport,Minneapolis,United States
AIRPORT#3661,MSY,Louis Armstrong New Orleans International Airport,New Orleans,United States
AIRPORT#3667,SNA,John Wayne Airport-Orange County Airport,Santa Ana,United States
AIRPORT#3676,CLT,Charlotte Douglas International Airport,Charlotte,United States
AIRPORT#3677,LAS,McCarran International Airport,Las Vegas,United States
AIRPORT#3678,MCO,Orlando International Airport,Orlando,United States
AIRPORT#3742,MRY,Monterey Peninsula Airport,Monterey,United States
AIRPORT#3743,SBA,Santa Barbara Municipal Airport,Santa Barbara,United States
AIRPORT#3875,RDD,Redding Municipal Airport,Redding,United States
AIRPORT#3876,EUG,Mahlon Sweet Field,Eugene,United States
AIRPORT#3878,MFR,Rogue Valley International Medford Airport,Medford,United States
AIRPORT#3880,RDM,Roberts Field,Redmond-Bend,United States
AIRPORT#4111,ACV,California Redwood Coast-Humboldt County Airport,Arcata CA,United States
AIRPORT#4419,CEC,Jack Mc Namara Field Airport,Crescent City,United States
AIRPORT#4460,SBP,San Luis County Regional Airport,San Luis Obispo,United States
AIRPORT#4768,PSC,Tri Cities Airport,Pasco,United States
AIRPORT#5088,SUN,Friedman Memorial Airport,Hailey,United States
AIRPORT#5305,ASE,Aspen-Pitkin Co/Sardy Field,Aspen,United States
AIRPORT#5362,MMH,Mammoth Yosemite Airport,Mammoth Lakes,United States

airports.csv ファイルから airports テーブルにデータをインポートします。
```
cbt import airports airports.csv
```

次の内容のファイルを flights.csv という名前で作成します。

,info,info,info,info,info,info,info,info,info,info
,airline,flight_number,departure_airport,arrival_airport,departure_time,arrival_time,departure_gate,arrival_gate,departure_city,arrival_city
FLIGHT#0000,UA,1532,SFO,DEN,2025-01-01 05:50:00,2025-01-01 09:23:00,E49,D6,San Francisco,Denver
FLIGHT#0001,UA,1158,SFO,ORD,2025-01-01 05:57:00,2025-01-01 12:13:00,C38,D30,San Francisco,Chicago
FLIGHT#0002,F9,1057,IAH,SFO,2025-01-01 05:52:00,2025-01-01 08:14:00,E33,E43,Houston,San Francisco
FLIGHT#0003,OO,6403,MFR,SFO,2025-01-01 05:57:00,2025-01-01 07:23:00,A6,E50,Medford,San Francisco
FLIGHT#0004,OO,5628,RNO,SFO,2025-01-01 06:19:00,2025-01-01 07:37:00,A37,B29,Reno,San Francisco
FLIGHT#0005,CY,922,SFO,LAX,2025-01-01 06:38:00,2025-01-01 07:49:00,D20,E45,San Francisco,Los Angeles
FLIGHT#0006,AA,338,LAX,SFO,2025-01-01 06:44:00,2025-01-01 08:03:00,E20,A45,Los Angeles,San Francisco
FLIGHT#0007,UA,1195,MCO,SFO,2025-01-01 12:28:00,2025-01-01 15:06:00,D22,B36,Orlando,San Francisco
FLIGHT#0008,OO,5632,SBA,SFO,2025-01-01 06:56:00,2025-01-01 08:39:00,E19,A49,Santa Barbara,San Francisco
FLIGHT#0009,UA,300,CLE,SFO,2025-01-01 07:15:00,2025-01-01 09:22:00,E8,C28,Cleveland,San Francisco
FLIGHT#0010,UA,706,SEA,SFO,2025-01-01 07:14:00,2025-01-01 09:07:00,A32,B26,Seattle,San Francisco
FLIGHT#0011,AA,167,MIA,SFO,2025-01-01 07:47:00,2025-01-01 10:51:00,A23,E4,Miami,San Francisco
FLIGHT#0012,OO,5441,SFO,SBP,2025-01-01 07:08:00,2025-01-01 08:12:00,E21,D24,San Francisco,San Luis Obispo
FLIGHT#0013,UA,616,SFO,ORD,2025-01-01 07:14:00,2025-01-01 13:24:00,A11,D8,San Francisco,Chicago
FLIGHT#0014,AA,24,SFO,JFK,2025-01-01 07:14:00,2025-01-01 15:46:00,D4,C15,San Francisco,New York
FLIGHT#0015,UA,72,HNL,SFO,2025-01-01 07:28:00,2025-01-01 14:22:00,B33,D49,Honolulu,San Francisco
FLIGHT#0016,AS,244,PDX,SFO,2025-01-01 07:24:00,2025-01-01 09:04:00,E46,B8,Portland,San Francisco
FLIGHT#0017,OO,6307,MSP,SFO,2025-01-01 07:29:00,2025-01-01 09:32:00,C49,C36,Minneapolis,San Francisco
FLIGHT#0018,OO,4975,STL,SFO,2025-01-01 07:31:00,2025-01-01 09:58:00,C43,E16,St. Louis,San Francisco
FLIGHT#0019,AA,23,DFW,SFO,2025-01-01 08:41:00,2025-01-01 10:34:00,E13,E19,Dallas-Fort Worth,San Francisco
FLIGHT#0020,B6,434,SFO,BOS,2025-01-01 08:00:00,2025-01-01 16:23:00,D16,E46,San Francisco,Boston
FLIGHT#0021,F9,657,DEN,SFO,2025-01-01 07:58:00,2025-01-01 09:13:00,E41,E28,Denver,San Francisco
FLIGHT#0022,OO,6464,COS,SFO,2025-01-01 07:56:00,2025-01-01 09:45:00,D49,E17,Colorado Springs,San Francisco
FLIGHT#0023,UA,1235,IAD,SFO,2025-01-01 08:28:00,2025-01-01 11:15:00,A22,D19,Washington,San Francisco
FLIGHT#0024,OO,6527,EUG,SFO,2025-01-01 07:54:00,2025-01-01 09:36:00,D9,B26,Eugene,San Francisco
FLIGHT#0025,AA,242,SFO,ORD,2025-01-01 08:18:00,2025-01-01 14:26:00,E30,C1,San Francisco,Chicago
FLIGHT#0026,UA,1739,SFO,EWR,2025-01-01 08:22:00,2025-01-01 16:42:00,C13,D45,San Francisco,Newark
FLIGHT#0027,B6,133,BOS,SFO,2025-01-01 08:34:00,2025-01-01 12:30:00,D49,C16,Boston,San Francisco
FLIGHT#0028,OO,6336,SFO,RNO,2025-01-01 08:32:00,2025-01-01 09:29:00,B45,A2,San Francisco,Reno
FLIGHT#0029,UA,567,IAD,SFO,2025-01-01 10:47:00,2025-01-01 13:39:00,C27,B24,Washington,San Francisco
FLIGHT#0030,OO,5223,SLC,SFO,2025-01-01 08:50:00,2025-01-01 09:55:00,C38,C11,Salt Lake City,San Francisco
FLIGHT#0031,US,1784,SFO,CLT,2025-01-01 08:47:00,2025-01-01 16:32:00,C42,C31,San Francisco,Charlotte
FLIGHT#0032,WN,1579,ATL,SFO,2025-01-01 08:48:00,2025-01-01 10:55:00,C47,B5,Atlanta,San Francisco
FLIGHT#0033,OO,6396,BOI,SFO,2025-01-01 08:56:00,2025-01-01 09:43:00,E20,A6,Boise,San Francisco
FLIGHT#0034,AA,2293,DFW,SFO,2025-01-01 08:57:00,2025-01-01 11:08:00,D41,C37,Dallas-Fort Worth,San Francisco
FLIGHT#0035,DL,1106,SFO,MSP,2025-01-01 09:06:00,2025-01-01 14:56:00,E38,B30,San Francisco,Minneapolis
FLIGHT#0036,DL,1631,SFO,ATL,2025-01-01 09:00:00,2025-01-01 16:26:00,B13,B45,San Francisco,Atlanta
FLIGHT#0037,OO,5427,SFO,SMF,2025-01-01 09:06:00,2025-01-01 10:00:00,C34,C25,San Francisco,Sacramento
FLIGHT#0038,CY,352,SFO,BOS,2025-01-01 09:25:00,2025-01-01 17:51:00,A46,E42,San Francisco,Boston
FLIGHT#0039,UA,1239,LAX,SFO,2025-01-01 09:59:00,2025-01-01 11:19:00,A35,C2,Los Angeles,San Francisco
FLIGHT#0040,UA,1285,SFO,IAH,2025-01-01 09:41:00,2025-01-01 15:20:00,A39,E10,San Francisco,Houston
FLIGHT#0041,CY,753,SEA,SFO,2025-01-01 09:58:00,2025-01-01 11:53:00,C40,E35,Seattle,San Francisco
FLIGHT#0042,CY,956,SFO,SAN,2025-01-01 09:57:00,2025-01-01 11:30:00,B10,E44,San Francisco,San Diego
FLIGHT#0043,OO,5196,PDX,SFO,2025-01-01 09:53:00,2025-01-01 11:39:00,D13,C34,Portland,San Francisco
FLIGHT#0044,WN,2346,SFO,LAX,2025-01-01 09:59:00,2025-01-01 11:17:00,C24,E45,San Francisco,Los Angeles
FLIGHT#0045,OO,6400,EUG,SFO,2025-01-01 10:06:00,2025-01-01 11:27:00,E46,D20,Eugene,San Francisco
FLIGHT#0046,CY,23,JFK,SFO,2025-01-01 10:21:00,2025-01-01 14:09:00,D2,B21,New York,San Francisco
FLIGHT#0047,B6,534,SFO,BOS,2025-01-01 10:33:00,2025-01-01 18:55:00,A49,A5,San Francisco,Boston
FLIGHT#0048,UA,1727,BOS,SFO,2025-01-01 10:34:00,2025-01-01 13:57:00,D43,A31,Boston,San Francisco
FLIGHT#0049,WN,4391,LAS,SFO,2025-01-01 10:49:00,2025-01-01 12:17:00,A40,C49,Las Vegas,San Francisco
FLIGHT#0050,OO,5335,CEC,SFO,2025-01-01 10:25:00,2025-01-01 12:04:00,C8,C6,Crescent City,San Francisco
FLIGHT#0051,DL,1680,ATL,SFO,2025-01-01 10:43:00,2025-01-01 12:45:00,E49,E24,Atlanta,San Francisco
FLIGHT#0052,OO,6283,SFO,MCI,2025-01-01 10:38:00,2025-01-01 17:01:00,C32,B12,San Francisco,Kansas City
FLIGHT#0053,OO,5260,SFO,FAT,2025-01-01 10:37:00,2025-01-01 11:39:00,B46,B43,San Francisco,Fresno
FLIGHT#0054,OO,6249,LAS,SFO,2025-01-01 10:48:00,2025-01-01 12:19:00,D11,A49,Las Vegas,San Francisco
FLIGHT#0055,AA,23,SFO,DFW,2025-01-01 11:23:00,2025-01-01 17:00:00,B31,A11,San Francisco,Dallas-Fort Worth
FLIGHT#0056,UA,753,SFO,AUS,2025-01-01 10:59:00,2025-01-01 16:44:00,B18,D6,San Francisco,Austin
FLIGHT#0057,WN,4855,SFO,MKE,2025-01-01 11:08:00,2025-01-01 17:33:00,D3,D40,San Francisco,Milwaukee
FLIGHT#0058,DL,1845,SLC,SFO,2025-01-01 11:29:00,2025-01-01 12:06:00,A22,D2,Salt Lake City,San Francisco
FLIGHT#0059,UA,720,SFO,DEN,2025-01-01 12:46:00,2025-01-01 16:19:00,C41,E39,San Francisco,Denver
FLIGHT#0060,UA,1257,IAH,SFO,2025-01-01 11:30:00,2025-01-01 13:19:00,A26,D2,Houston,San Francisco
FLIGHT#0061,WN,2509,SFO,LAX,2025-01-01 11:34:00,2025-01-01 13:03:00,C42,D35,San Francisco,Los Angeles
FLIGHT#0062,UA,73,EWR,SFO,2025-01-01 12:11:00,2025-01-01 15:24:00,C5,E10,Newark,San Francisco
FLIGHT#0063,UA,364,PHX,SFO,2025-01-01 11:56:00,2025-01-01 13:11:00,A39,D26,Phoenix,San Francisco
FLIGHT#0064,AA,221,DFW,SFO,2025-01-01 11:55:00,2025-01-01 13:30:00,A47,B22,Dallas-Fort Worth,San Francisco
FLIGHT#0065,AA,2293,SFO,DFW,2025-01-01 12:04:00,2025-01-01 17:36:00,C43,E30,San Francisco,Dallas-Fort Worth
FLIGHT#0066,OO,5199,SFO,SLC,2025-01-01 12:09:00,2025-01-01 14:58:00,A40,E42,San Francisco,Salt Lake City
FLIGHT#0067,OO,6280,SLC,SFO,2025-01-01 12:13:00,2025-01-01 13:09:00,E16,E36,Salt Lake City,San Francisco
FLIGHT#0068,OO,6317,RNO,SFO,2025-01-01 12:05:00,2025-01-01 13:09:00,C23,A31,Reno,San Francisco
FLIGHT#0069,UA,864,SFO,EWR,2025-01-01 12:14:00,2025-01-01 20:38:00,C30,E37,San Francisco,Newark
FLIGHT#0070,OO,5400,ONT,SFO,2025-01-01 12:25:00,2025-01-01 13:40:00,A48,E19,Ontario,San Francisco
FLIGHT#0071,UA,236,HNL,SFO,2025-01-01 12:40:00,2025-01-01 19:36:00,A34,C12,Honolulu,San Francisco
FLIGHT#0072,OO,6343,SNA,SFO,2025-01-01 12:37:00,2025-01-01 13:57:00,A15,D26,Santa Ana,San Francisco
FLIGHT#0073,UA,1148,SFO,IAD,2025-01-01 13:10:00,2025-01-01 21:02:00,D24,A23,San Francisco,Washington
FLIGHT#0074,DL,432,JFK,SFO,2025-01-01 13:00:00,2025-01-01 16:28:00,E3,A35,New York,San Francisco
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FLIGHT#0295,UA,404,IAH,SFO,2025-01-02 17:26:00,2025-01-02 19:32:00,C14,A7,Houston,San Francisco
FLIGHT#0296,CY,210,SFO,ORD,2025-01-02 15:42:00,2025-01-02 21:44:00,A31,B46,San Francisco,Chicago
FLIGHT#0297,AS,315,SFO,SEA,2025-01-02 19:47:00,2025-01-02 22:16:00,A8,B49,San Francisco,Seattle
FLIGHT#0298,WN,1901,SAN,SFO,2025-01-02 15:48:00,2025-01-02 17:09:00,A23,B38,San Diego,San Francisco
FLIGHT#0299,OO,5580,SFO,SNA,2025-01-02 16:35:00,2025-01-02 18:03:00,D40,E43,San Francisco,Santa Ana
FLIGHT#0300,AA,2265,DFW,SFO,2025-01-02 16:07:00,2025-01-02 17:41:00,A4,A23,Dallas-Fort Worth,San Francisco
FLIGHT#0301,OO,5363,SFO,ONT,2025-01-02 16:15:00,2025-01-02 17:32:00,A10,A26,San Francisco,Ontario
FLIGHT#0302,OO,5609,SFO,PDX,2025-01-02 17:01:00,2025-01-02 18:42:00,E49,D4,San Francisco,Portland
FLIGHT#0303,OO,5645,MFR,SFO,2025-01-02 16:15:00,2025-01-02 17:35:00,A25,E49,Medford,San Francisco
FLIGHT#0304,OO,4976,SFO,STL,2025-01-02 16:37:00,2025-01-02 22:27:00,C35,A2,San Francisco,St. Louis
FLIGHT#0305,OO,6217,BUR,SFO,2025-01-02 16:44:00,2025-01-02 17:55:00,D50,A14,Burbank,San Francisco
FLIGHT#0306,WN,1276,SFO,LAX,2025-01-02 16:25:00,2025-01-02 17:32:00,B8,D22,San Francisco,Los Angeles
FLIGHT#0307,OO,6238,ACV,SFO,2025-01-02 16:25:00,2025-01-02 17:36:00,E24,A39,Arcata CA,San Francisco
FLIGHT#0308,OO,5190,SFO,ASE,2025-01-02 17:08:00,2025-01-02 20:17:00,C9,E6,San Francisco,Aspen
FLIGHT#0309,OO,4627,SFO,SLC,2025-01-02 16:43:00,2025-01-02 19:41:00,C32,C4,San Francisco,Salt Lake City
FLIGHT#0310,OO,6476,SFO,MFR,2025-01-02 16:38:00,2025-01-02 18:16:00,B26,D33,San Francisco,Medford
FLIGHT#0311,UA,486,SFO,LAS,2025-01-02 16:52:00,2025-01-02 18:24:00,D25,E8,San Francisco,Las Vegas
FLIGHT#0312,DL,214,SFO,DTW,2025-01-02 19:09:00,2025-01-03 02:20:00,C6,E35,San Francisco,Detroit
FLIGHT#0313,CY,592,SFO,PSP,2025-01-02 16:54:00,2025-01-02 18:14:00,B40,B9,San Francisco,Palm Springs
FLIGHT#0314,UA,529,SNA,SFO,2025-01-02 17:01:00,2025-01-02 18:15:00,D28,B30,Santa Ana,San Francisco
FLIGHT#0315,UA,372,MSP,SFO,2025-01-02 17:39:00,2025-01-02 19:19:00,E28,C18,Minneapolis,San Francisco
FLIGHT#0316,AA,1213,SFO,DFW,2025-01-02 18:20:00,2025-01-03 00:19:00,E39,A42,San Francisco,Dallas-Fort Worth
FLIGHT#0317,AS,341,PSP,SFO,2025-01-02 17:15:00,2025-01-02 18:37:00,D40,D15,Palm Springs,San Francisco
FLIGHT#0318,OO,5418,SBP,SFO,2025-01-02 18:11:00,2025-01-02 19:09:00,C31,D39,San Luis Obispo,San Francisco
FLIGHT#0319,CY,193,EWR,SFO,2025-01-02 17:29:00,2025-01-02 20:59:00,E20,E40,Newark,San Francisco
FLIGHT#0320,UA,1723,SFO,KOA,2025-01-02 17:26:00,2025-01-02 21:02:00,E18,D41,San Francisco,Kona
FLIGHT#0321,UA,1762,SFO,IAH,2025-01-02 17:37:00,2025-01-02 23:11:00,C40,C37,San Francisco,Houston
FLIGHT#0322,CY,720,SFO,DAL,2025-01-02 17:23:00,2025-01-02 22:47:00,D13,D23,San Francisco,Dallas
FLIGHT#0323,CY,963,SAN,SFO,2025-01-02 17:36:00,2025-01-02 19:05:00,B1,E32,San Diego,San Francisco
FLIGHT#0324,OO,5255,SFO,EUG,2025-01-02 17:27:00,2025-01-02 19:02:00,C7,B2,San Francisco,Eugene
FLIGHT#0325,CY,960,SFO,SAN,2025-01-02 17:32:00,2025-01-02 18:50:00,C3,C4,San Francisco,San Diego
FLIGHT#0326,UA,1419,MSY,SFO,2025-01-02 17:46:00,2025-01-02 20:07:00,C26,E49,New Orleans,San Francisco
FLIGHT#0327,WN,1585,SFO,LAX,2025-01-02 17:46:00,2025-01-02 19:31:00,A12,A12,San Francisco,Los Angeles
FLIGHT#0328,DL,1505,MSP,SFO,2025-01-02 17:47:00,2025-01-02 19:48:00,A33,B37,Minneapolis,San Francisco
FLIGHT#0329,US,686,PHX,SFO,2025-01-02 17:59:00,2025-01-02 19:05:00,C28,C11,Phoenix,San Francisco
FLIGHT#0330,AS,302,SEA,SFO,2025-01-02 18:00:00,2025-01-02 20:04:00,B28,E17,Seattle,San Francisco
FLIGHT#0331,UA,1552,RDU,SFO,2025-01-02 18:08:00,2025-01-02 20:51:00,B15,D48,Raleigh-durham,San Francisco
FLIGHT#0332,UA,697,LAS,SFO,2025-01-02 17:55:00,2025-01-02 19:14:00,E37,B31,Las Vegas,San Francisco
FLIGHT#0333,AA,219,LAX,SFO,2025-01-02 17:54:00,2025-01-02 19:05:00,C27,E34,Los Angeles,San Francisco
FLIGHT#0334,OO,5425,ONT,SFO,2025-01-02 18:04:00,2025-01-02 19:23:00,C46,A14,Ontario,San Francisco
FLIGHT#0335,WN,1861,SFO,PHX,2025-01-02 20:49:00,2025-01-02 23:31:00,C31,B42,San Francisco,Phoenix
FLIGHT#0336,OO,5631,SFO,BUR,2025-01-02 18:10:00,2025-01-02 19:29:00,D26,E29,San Francisco,Burbank
FLIGHT#0337,UA,720,SFO,AUS,2025-01-02 18:13:00,2025-01-02 23:41:00,E10,D1,San Francisco,Austin
FLIGHT#0338,UA,1581,SFO,OGG,2025-01-02 18:15:00,2025-01-02 22:06:00,B40,E18,San Francisco,Kahului
FLIGHT#0339,OO,5227,SFO,SAN,2025-01-02 18:26:00,2025-01-02 19:59:00,E33,E50,San Francisco,San Diego
FLIGHT#0340,CY,941,LAX,SFO,2025-01-02 18:24:00,2025-01-02 19:39:00,D4,A22,Los Angeles,San Francisco
FLIGHT#0341,AA,1459,ORD,SFO,2025-01-02 18:21:00,2025-01-02 21:11:00,D42,B25,Chicago,San Francisco
FLIGHT#0342,OO,5442,SFO,RDD,2025-01-02 18:19:00,2025-01-02 19:35:00,E21,B9,San Francisco,Redding
FLIGHT#0343,AA,69,MIA,SFO,2025-01-02 18:31:00,2025-01-02 21:33:00,B11,B15,Miami,San Francisco
FLIGHT#0344,OO,6220,DFW,SFO,2025-01-02 19:01:00,2025-01-02 20:40:00,D35,E4,Dallas-Fort Worth,San Francisco
FLIGHT#0345,UA,1670,SFO,HNL,2025-01-02 18:42:00,2025-01-02 22:52:00,A15,C18,San Francisco,Honolulu
FLIGHT#0346,DL,435,JFK,SFO,2025-01-02 18:57:00,2025-01-02 22:25:00,D35,C33,New York,San Francisco
FLIGHT#0347,UA,508,SEA,SFO,2025-01-02 19:01:00,2025-01-02 21:05:00,C16,B8,Seattle,San Francisco
FLIGHT#0348,UA,1523,BOS,SFO,2025-01-02 21:19:00,2025-01-03 01:19:00,E7,B32,Boston,San Francisco
FLIGHT#0349,CY,593,PSP,SFO,2025-01-02 19:03:00,2025-01-02 20:21:00,C13,A47,Palm Springs,San Francisco
FLIGHT#0350,UA,741,ORD,SFO,2025-01-02 19:44:00,2025-01-02 22:14:00,A16,C32,Chicago,San Francisco
FLIGHT#0351,WN,3414,SFO,SAN,2025-01-02 19:43:00,2025-01-02 21:10:00,E3,D46,San Francisco,San Diego
FLIGHT#0352,UA,404,SFO,PDX,2025-01-02 19:42:00,2025-01-02 21:24:00,B48,A30,San Francisco,Portland
FLIGHT#0353,UA,637,SFO,SNA,2025-01-02 19:32:00,2025-01-02 20:49:00,D40,A23,San Francisco,Santa Ana
FLIGHT#0354,OO,5573,SAT,SFO,2025-01-02 21:13:00,2025-01-02 22:57:00,D34,E33,San Antonio,San Francisco
FLIGHT#0355,AA,219,SFO,LAX,2025-01-02 20:03:00,2025-01-02 22:00:00,E27,D38,San Francisco,Los Angeles
FLIGHT#0356,OO,5600,BUR,SFO,2025-01-02 19:55:00,2025-01-02 21:21:00,A7,A27,Burbank,San Francisco
FLIGHT#0357,CY,947,LAX,SFO,2025-01-02 20:38:00,2025-01-02 22:06:00,D28,C15,Los Angeles,San Francisco
FLIGHT#0358,WN,138,SFO,LAS,2025-01-02 20:26:00,2025-01-02 21:49:00,B35,E31,San Francisco,Las Vegas
FLIGHT#0359,OO,5302,SFO,PSC,2025-01-02 20:29:00,2025-01-02 22:28:00,C9,A15,San Francisco,Pasco
FLIGHT#0360,CY,748,SFO,SEA,2025-01-02 20:46:00,2025-01-02 23:17:00,D7,E25,San Francisco,Seattle
FLIGHT#0361,UA,236,SFO,EWR,2025-01-02 20:41:00,2025-01-03 05:04:00,D12,B47,San Francisco,Newark
FLIGHT#0362,OO,6503,SFO,EUG,2025-01-02 20:54:00,2025-01-02 22:27:00,A50,E49,San Francisco,Eugene
FLIGHT#0363,WN,1174,LAS,SFO,2025-01-02 20:58:00,2025-01-02 22:19:00,C42,D33,Las Vegas,San Francisco
FLIGHT#0364,AS,744,SFO,SLC,2025-01-02 20:52:00,2025-01-02 23:33:00,B11,A39,San Francisco,Salt Lake City
FLIGHT#0365,WN,4992,SFO,PHX,2025-01-02 21:49:00,2025-01-03 00:32:00,D19,E15,San Francisco,Phoenix
FLIGHT#0366,UA,469,EWR,SFO,2025-01-02 23:07:00,2025-01-03 02:27:00,E3,D19,Newark,San Francisco
FLIGHT#0367,UA,1163,SFO,EWR,2025-01-02 21:44:00,2025-01-03 05:45:00,D19,C17,San Francisco,Newark
FLIGHT#0368,DL,2337,SFO,ATL,2025-01-02 21:44:00,2025-01-03 05:23:00,B4,A39,San Francisco,Atlanta
FLIGHT#0369,OO,6432,SFO,EUG,2025-01-02 22:24:00,2025-01-02 23:57:00,E11,A4,San Francisco,Eugene
FLIGHT#0370,US,898,SFO,CLT,2025-01-02 22:24:00,2025-01-03 06:16:00,A45,A24,San Francisco,Charlotte
FLIGHT#0371,UA,292,SFO,MCO,2025-01-02 22:30:00,2025-01-03 06:37:00,C7,C5,San Francisco,Orlando
FLIGHT#0372,OO,5600,SFO,MFR,2025-01-02 22:36:00,2025-01-03 00:01:00,E42,E38,San Francisco,Medford
FLIGHT#0373,UA,263,LAX,SFO,2025-01-02 22:48:00,2025-01-03 00:04:00,B22,E27,Los Angeles,San Francisco
FLIGHT#0374,OO,5414,SFO,RDM,2025-01-02 22:32:00,2025-01-03 00:12:00,A46,C18,San Francisco,Redmond-Bend
FLIGHT#0375,UA,1241,SFO,EWR,2025-01-02 23:22:00,2025-01-03 07:44:00,A28,E27,San Francisco,Newark
FLIGHT#0376,UA,522,SFO,PDX,2025-01-02 22:55:00,2025-01-03 00:42:00,A10,E39,San Francisco,Portland
FLIGHT#0377,UA,724,SFO,ORD,2025-01-02 23:05:00,2025-01-03 05:20:00,B40,D23,San Francisco,Chicago
FLIGHT#0378,UA,156,SFO,MSY,2025-01-02 23:22:00,2025-01-03 05:24:00,C40,A9,San Francisco,New Orleans
FLIGHT#0379,CY,358,SFO,BOS,2025-01-02 22:52:00,2025-01-03 07:31:00,B23,A44,San Francisco,Boston
FLIGHT#0380,DL,1370,SFO,JFK,2025-01-02 23:04:00,2025-01-03 07:36:00,E10,A49,San Francisco,New York
FLIGHT#0381,UA,1729,SFO,IAD,2025-01-02 23:10:00,2025-01-03 07:35:00,D32,E42,San Francisco,Washington
FLIGHT#0382,CY,34,SFO,JFK,2025-01-02 23:15:00,2025-01-03 07:54:00,D28,E25,San Francisco,New York
FLIGHT#0383,DL,1880,SFO,ATL,2025-01-02 00:53:00,2025-01-02 08:27:00,E2,A29,San Francisco,Atlanta
FLIGHT#0384,UA,1523,SFO,EWR,2025-01-02 23:39:00,2025-01-03 07:43:00,B9,D15,San Francisco,Newark
FLIGHT#0385,US,426,PHX,SFO,2025-01-02 00:18:00,2025-01-02 01:16:00,D47,C42,Phoenix,San Francisco

flights.csv ファイルから flights テーブルにデータをインポートします。
```
cbt import flights flights.csv
```
Bigtable Studio で次のクエリを実行して、テーブルにデータが入力されていることを確認します。
- ```
SELECT * FROM airports LIMIT 10;
```
- ```
SELECT * FROM flights LIMIT 10;
```

Bigtable Studio でコンテキストセットを作成する

このセクションでは、flights-assistant という名前のコンテキストセットを作成します。このコンテキストセットには、アップロードされたコンテキストセットファイルが含まれていません。

Google Cloud コンソールで、[Bigtable] ページに移動します。

Bigtable に移動
リストからインスタンスを選択します。
ナビゲーションメニューで [Bigtable Studio] をクリックします。
[エクスプローラ] ペインで、[コンテキストセット] の横にある [アクションを表示（）] をクリックします。
[コンテキストセットを作成] をクリックします。
[コンテキストセット名] に「flights-assistant」と入力します。
[作成] をクリックします。

Studio で QueryData をテストする

このセクションでは、自然言語の質問をして flights-assistant コンテキストセットを使用し、SQL クエリを生成します。コンテキストセットにアップロードされたコンテキストセットファイルがなく、Bigtable スキーマは個々の列修飾子ではなく列ファミリー名（info）のみを公開するため、QueryData は列修飾子を推測し、最適でないクエリを生成します。

[エクスプローラ] ペインで、コンテキストセットの横にある [アクションを表示（）] をクリックします。
[テストコンテキストセット] をクリックします。
クエリエディタで、[Generate SQL using QueryData with: flights-assistant] をクリックします。
次の自然言語の質問を入力して SQL クエリを生成し、[生成] をクリックします。
```
Find flights from SFO to JFK.
```
SQL クエリを確認します。コンテキストが設定されていない場合、QueryData は flights テーブルの info 列ファミリー（MAP<BYTES, BYTES>）を認識しますが、列修飾子 departure_airport と arrival_airport は認識しません。そのため、origin や destination などの修飾子名を推測します。
```
  SELECT
    _key,
    info
  FROM
    flights
  WHERE
    CAST(info['origin'] AS STRING) = 'SFO'
    AND CAST(info['destination'] AS STRING) = 'JFK';
```
[Generate SQL using QueryData with: flights-assistant] ウィンドウで、[Edit] をクリックします。

次の自然言語の質問を入力して SQL クエリを生成し、[更新] をクリックします。

Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from New York

データベースは nighttime traffic という用語を理解できず、次のクエリに示すように、flights テーブルに存在しない列修飾子を推測します。

-- Assuming 'nighttime traffic' refers to flights departing during the night,
-- defined here as between 8:00 PM (20:00) and 5:00 AM (05:00).
SELECT
  CAST(_key AS STRING) AS flight_id,
  CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number,
  CAST(info['origin'] AS STRING) AS origin,
  CAST(info['destination'] AS STRING) AS destination,
  CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time
FROM
  flights
WHERE
  CAST(info['origin'] AS STRING) = 'New York'
  AND (
    EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 20
    OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 5
  );

[Generate SQL using QueryData with: flights-assistant] ウィンドウで、[Edit] をクリックします。
次の自然言語の質問を入力して SQL クエリを生成し、[更新] をクリックします。
```
Show me flights to Raleigh-Durham
```
値検索コンテキストがない場合、QueryData は列修飾子を推測し、Raleigh-Durham でフィルタします。flights テーブルには、info['arrival_city'] の下に Raleigh-durham として都市が保存されているため、クエリは行を返しません。

注: 生成 AI モデルは非決定的です。つまり、出力生成の確率的な性質により、同じプロンプトでも呼び出しごとに異なる回答が生成される可能性があります。
```
SELECT
  _key,
  info
FROM
  flights
WHERE
  CAST(info['destination_city'] AS STRING) = 'Raleigh-Durham';
```

コンテキストセットのコンテキストを生成する

このセクションでは、環境を準備し、コンテキストセットのクエリ機能を改善するコンテキストファイルを作成します。

環境の設定

コンテキストの生成を開始する前に、環境を準備する必要があります。

環境を設定するには、次の操作を行います。

Antigravity CLI をインストールします。詳細については、Antigravity CLI を使ってみるをご覧ください。
Google Cloud CLI をインストールします。
アプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を設定します。ターミナルで次のコマンドを実行して、認証を行い、プロジェクトを選択します。
```
gcloud auth application-default login
```
コンテキストエンジニアリングエージェントの前提条件である Python のパッケージおよびプロジェクトマネージャー uv をインストールします。システムに Python がまだインストールされていない場合は、uv でインストールできます。

コンテキストエンジニアリングエージェントをインストールする:

agy plugin install https://github.com/GoogleCloudPlatform/db-context-enrichment/tree/main/plugin

ターミナルで Antigravity CLI を起動します。
```
agy
```
MCP ツールボックスを使用して、コンテキスト生成用のデータベース接続を設定します。接続は tools.yaml 構成ファイルで定義されます。

現在のディレクトリに tools.yaml 構成ファイルを作成するには、次のようなプロンプトを入力します。
```
Help me set up a database connection.
```
スキルの指示に沿って操作します。tools.yaml ファイルの詳細については、MCP ツールボックスのドキュメントをご覧ください。

注: この接続が確立されていない場合、拡張機能は Error Discovering tools from mcp_toolbox などのエラーメッセージを返し、コンテキストの生成が失敗します。
tools.yaml ファイルの作成後に構成を再読み込みするには、Antigravity CLI で次のコマンドを実行し、手順に沿ってツールボックス MCP サーバーを再読み込みします。
```
/mcp
```
1. [db-context-engineering_toolbox] を選択します。
2. [Restart] を選択します。
MCP ツールボックスとコンテキストエンジニアリングエージェントプラグインが接続され、使用可能な状態であることを確認します。
```
/mcp
```

テンプレートコンテキストを生成する

このセクションでは、前のセクションで QueryData が flights 列修飾子または nighttime traffic という用語を認識できなかった問題に対処するため、コンテキストセットファイルでテンプレートを定義します。このテンプレートは、自然言語の質問を info 列ファミリー修飾子にマッピングし、nighttime traffic を午後 5 時から午後 7 時の間に発生するトラフィックとして定義します。

テンプレートコンテキストを生成する手順は次のとおりです。

Antigravity CLI に次のプロンプトを入力します。

Generate templates for the following two questions and SQL queries:

1. Question: "Show me flights from SFO to JFK"
SQL:
SELECT
  CAST(_key AS STRING) AS flight_id,
  CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline,
  CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number,
  CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport,
  CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) AS arrival_airport,
  CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time,
  CAST(info['arrival_time'] AS STRING) AS arrival_time,
  CAST(info['departure_gate'] AS STRING) AS departure_gate,
  CAST(info['arrival_gate'] AS STRING) AS arrival_gate,
  CAST(info['departure_city'] AS STRING) AS departure_city,
  CAST(info['arrival_city'] AS STRING) AS arrival_city
FROM
  flights
WHERE
  CAST(info['departure_airport'] AS STRING) = 'SFO'
  AND CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) = 'JFK'
ORDER BY
  departure_time;

2. Question: "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from New York"
SQL:
SELECT
  CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline,
  CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number,
  CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport,
  CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time
FROM
  flights
WHERE
  CAST(info['departure_city'] AS STRING) = 'New York'
  AND (
    EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 17
    OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 19
  )
ORDER BY
  departure_time;

エージェントは、入力を特定の形式に変換し、幅広いユーザークエリにわたってコンテキストセットのパフォーマンスを向上させます。詳細については、コンテキストセットの概要をご覧ください。
生成されたクエリテンプレートを確認します。クエリテンプレートは、新しいエージェントコンテキストファイルとして保存することも、既存のエージェントコンテキストファイルに追加することもできます。

エージェントにテンプレートを保存するよう指示します。

Save it to context_set.json.

エージェントは、同じディレクトリに次の内容のファイルを作成します。

{
  "templates": [
    {
      "nl_query": "Show me flights from SFO to JFK",
      "sql": "SELECT CAST(_key AS STRING) AS flight_id, CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) AS arrival_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time, CAST(info['arrival_time'] AS STRING) AS arrival_time, CAST(info['departure_gate'] AS STRING) AS departure_gate, CAST(info['arrival_gate'] AS STRING) AS arrival_gate, CAST(info['departure_city'] AS STRING) AS departure_city, CAST(info['arrival_city'] AS STRING) AS arrival_city FROM flights WHERE CAST(info['departure_airport'] AS STRING) = 'SFO' AND CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) = 'JFK' ORDER BY departure_time",
      "intent": "Find flights from SFO to JFK.",
      "manifest": "Find flights from a given departure airport code to a given arrival airport code.",
      "parameterized": {
        "parameterized_sql": "SELECT CAST(_key AS STRING) AS flight_id, CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) AS arrival_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time, CAST(info['arrival_time'] AS STRING) AS arrival_time, CAST(info['departure_gate'] AS STRING) AS departure_gate, CAST(info['arrival_gate'] AS STRING) AS arrival_gate, CAST(info['departure_city'] AS STRING) AS departure_city, CAST(info['arrival_city'] AS STRING) AS arrival_city FROM flights WHERE CAST(info['departure_airport'] AS STRING) = ? AND CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) = ? ORDER BY departure_time",
        "parameterized_intent": "Find flights from ? to ?."
      }
    },
    {
      "nl_query": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from New York",
      "sql": "SELECT CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time FROM flights WHERE CAST(info['departure_city'] AS STRING) = 'New York' AND (EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 17 OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 19) ORDER BY departure_time",
      "intent": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from New York",
      "manifest": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from a given city",
      "parameterized": {
        "parameterized_sql": "SELECT CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time FROM flights WHERE CAST(info['departure_city'] AS STRING) = ? AND (EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 17 OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 19) ORDER BY departure_time",
        "parameterized_intent": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from ?"
      }
    }
  ]
}

値検索コンテキストを生成する

このセクションでは、値検索コンテキストを生成します。これにより、コンテキストセットロジックは、大文字と小文字を区別しない完全一致の文字列照合を使用して、値フレーズを Bigtable 列に格納されている特定の値にマッピングできます。たとえば、ユーザーが「Raleigh-Durham」へのフライトをリクエストした場合、値検索はこれを保存されているデータベース値 "Raleigh-durham"（空港コード RDU）にマッピングします。

値検索コンテキストを生成する手順は次のとおりです。

エージェントハーネスに次のプロンプトを入力します。

Generate a case-insensitive value search on table "airports" for column "info['city']" with concept "Airport City" using match function "EXACT_MATCH_STRINGS".

生成された値検索の定義を確認します。値検索定義は、新しいコンテキストセットファイルとして保存することも、既存のコンテキストセットファイルに追加することもできます。
エージェントに Append the context to context_set.json とプロンプトを入力します。これにより、前のセクションで作成したコンテキストファイルに値検索定義が追加されます。

コンテキストセットファイルが生成されたデータベースインスタンスとデータベース名を入力します。

既存のコンテキストファイルが値検索定義で更新され、次の内容になります。

{
  "templates": [
    {
      "nl_query": "Show me flights from SFO to JFK",
      "sql": "SELECT CAST(_key AS STRING) AS flight_id, CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) AS arrival_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time, CAST(info['arrival_time'] AS STRING) AS arrival_time, CAST(info['departure_gate'] AS STRING) AS departure_gate, CAST(info['arrival_gate'] AS STRING) AS arrival_gate, CAST(info['departure_city'] AS STRING) AS departure_city, CAST(info['arrival_city'] AS STRING) AS arrival_city FROM flights WHERE CAST(info['departure_airport'] AS STRING) = 'SFO' AND CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) = 'JFK' ORDER BY departure_time",
      "intent": "Find flights from SFO to JFK.",
      "manifest": "Find flights from a given departure airport code to a given arrival airport code.",
      "parameterized": {
        "parameterized_sql": "SELECT CAST(_key AS STRING) AS flight_id, CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) AS arrival_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time, CAST(info['arrival_time'] AS STRING) AS arrival_time, CAST(info['departure_gate'] AS STRING) AS departure_gate, CAST(info['arrival_gate'] AS STRING) AS arrival_gate, CAST(info['departure_city'] AS STRING) AS departure_city, CAST(info['arrival_city'] AS STRING) AS arrival_city FROM flights WHERE CAST(info['departure_airport'] AS STRING) = ? AND CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) = ? ORDER BY departure_time",
        "parameterized_intent": "Find flights from ? to ?."
      }
    },
    {
      "nl_query": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from New York",
      "sql": "SELECT CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time FROM flights WHERE CAST(info['departure_city'] AS STRING) = 'New York' AND (EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 17 OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 19) ORDER BY departure_time",
      "intent": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from New York",
      "manifest": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from a given city",
      "parameterized": {
        "parameterized_sql": "SELECT CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline, CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number, CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport, CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time FROM flights WHERE CAST(info['departure_city'] AS STRING) = ? AND (EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 17 OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 19) ORDER BY departure_time",
        "parameterized_intent": "Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from ?"
      }
    }
  ],
  "facets": [],
  "value_searches": [
    {
      "query": "SELECT CAST(T.info['city'] AS STRING) AS value, 'info:city' AS `columns`, 'Airport City' AS concept_type, 0.0 AS distance, CONCAT('iata=', CAST(T.info['iata'] AS STRING), ', name=', CAST(T.info['name'] AS STRING)) AS context FROM `airports` AS T WHERE LOWER(CAST(T.info['city'] AS STRING)) = LOWER(CAST($value AS STRING))",
      "concept_type": "Airport City",
      "description": "Exact case-insensitive match on airport city name in the airports table."
    }
  ]
}

コンテキストセットファイルを QueryData にアップロードする

このセクションでは、コンテキストセットファイルを QueryData にアップロードして、データベースに対する QueryData の SQL 生成機能を改善します。

コンテキストをアップロードする手順は次のとおりです。

Google Cloud コンソールで、[Bigtable] ページに移動します。

Bigtable に移動
リストからインスタンスを選択します。
ナビゲーションメニューで [Bigtable Studio] をクリックします。
[エクスプローラペイン] の [コンテキストセット] で、flights-assistant コンテキストセットの横にある [アクションを表示]（）アイコンをクリックします。
[コンテキストセットを編集] をクリックします。
[コンテキストファイルのアップロード] セクションで [参照] をクリックし、前に生成したコンテキストセットファイルを選択します。
[保存] をクリックします。

QueryData を使用して SQL クエリを生成する

このセクションでは、アップロードしたコンテキストセットファイルを使用して、自然言語で質問します。これにより、QueryData が nighttime traffic などの用語やその他の関連フレーズの定義を正しく理解して適用していることを確認できます。

SQL クエリを生成する手順は次のとおりです。

[エクスプローラ] ペインで、コンテキストセットの横にある [アクションを表示（）] をクリックします。
[テストコンテキストセット] をクリックします。
クエリエディタで、[Generate SQL using QueryData with: flights-assistant] をクリックします。

SQL クエリを生成するには、次の自然言語の質問を入力し、[生成] をクリックします。

Tell me flights that can help me beat nighttime traffic if traveling from New York

生成された SQL クエリは次のようになります。

SELECT
  CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline,
  CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number,
  CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport,
  CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time
FROM
  flights
WHERE
  CAST(info['departure_city'] AS STRING) = 'New York'
  AND (
    EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 17
    OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 19
  )
ORDER BY
  departure_time;

これは、QueryData のコンテキストに追加した質問と同じです。QueryData が nighttime traffic という用語を正確に解釈できるようになったことを確認します。

コンテキストは特定の質問から取得されますが、QueryData はそれを使用して、幅広い類似の質問に対する SQL 生成を強化します。

[Generate SQL using QueryData with: flights-assistant] ウィンドウで、[Edit] をクリックします。

次の類似した質問を入力して SQL クエリを生成し、[更新] をクリックします。

What are the flights that can help me avoid evening traffic if departing from Boston

この質問では、nighttime traffic という用語が類似の用語 evening traffic に置き換えられているため、QueryData は同じ解釈を適用して、この質問に対して一貫した回答を提供します。

生成された SQL クエリは次のようになります。

SELECT
  CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline,
  CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number,
  CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport,
  CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time
FROM
  flights
WHERE
  CAST(info['departure_city'] AS STRING) = 'Boston'
  AND (
    EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) < 17
    OR EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP(CAST(info['departure_time'] AS STRING))) >= 19
  )
ORDER BY
  departure_time;

[Generate SQL using QueryData with: flights-assistant] ウィンドウで、[Edit] をクリックします。

次の質問を入力して SQL クエリを生成し、[更新] をクリックします。

Show me flights to Raleigh-Durham

生成された SQL クエリは次のようになります。

SELECT
  CAST(_key AS STRING) AS flight_id,
  CAST(info['airline'] AS STRING) AS airline,
  CAST(info['flight_number'] AS STRING) AS flight_number,
  CAST(info['departure_airport'] AS STRING) AS departure_airport,
  CAST(info['arrival_airport'] AS STRING) AS arrival_airport,
  CAST(info['departure_time'] AS STRING) AS departure_time,
  CAST(info['arrival_time'] AS STRING) AS arrival_time,
  CAST(info['departure_gate'] AS STRING) AS departure_gate,
  CAST(info['arrival_gate'] AS STRING) AS arrival_gate,
  CAST(info['departure_city'] AS STRING) AS departure_city,
  CAST(info['arrival_city'] AS STRING) AS arrival_city
FROM
  flights
WHERE
  CAST(info['arrival_city'] AS STRING) = 'Raleigh-durham'
ORDER BY
  departure_time;

QueryData が Raleigh-Durham を保存された値 "Raleigh-durham"（RDU）に正確にマッピングできるようになったことを確認します。

QueryData をアプリケーションと統合する

このセクションでは、フライト検索アプリケーション用のデータエージェントを作成します。このデータエージェントは、先ほど作成した flights テーブルと airports テーブルへの会話型インターフェースを提供します。また、Agent Development Kit（ADK）、Gemini Data Analytics QueryData MCP ツール、回答の品質を向上させるコンテキストセットを使用して、このデータエージェントを作成し、アプリケーションに統合する方法についても説明します。

MCP ツールボックスバージョン 1.14.0 以降をダウンロードします。MCP ツールボックスは、アプリケーションが接続するためのツールとしてデータエージェントを公開します。MCP ツールボックスは、コンテキストを生成する、先ほどインストールしたコンテキストエンジニアリングエージェントとは異なります。
アプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を設定します。
```
gcloud auth application-default login
```
先ほど作成したコンテキストセットの ID を確認します。コンテキストセット ID を確認する方法については、コンテキストセット ID を確認するをご覧ください。

tools.yaml 構成に次の行を追加して、MCP ツールボックスを使用してデータエージェントに接続します。詳細については、Gemini データ分析ソースと Gemini データ分析 QueryData ツールをご覧ください。

---
kind: source
name: gda-api-source
type: cloud-gemini-data-analytics
projectId: "PROJECT_ID"
---
kind: tool
name: cloud_gda_query_tool
type: cloud-gemini-data-analytics-query
source: gda-api-source
description: Use this tool to send natural language queries to the Gemini Data Analytics API and receive SQL, natural language answers, and explanations.
location: "REGION_ID"
context:
  datasourceReferences:
    bigtableReference:
      databaseReference:
        projectId: "PROJECT_ID"
        instanceId: "INSTANCE_ID"
      agentContextReference:
        contextSetId: "CONTEXT_SET_ID"
generationOptions:
  generateQueryResult: true
  generateNaturalLanguageAnswer: true
  generateExplanation: true
  generateDisambiguationQuestion: true

次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
REGION_ID: Bigtable クラスタのリージョン（例: us-central1）。
INSTANCE_ID: Bigtable インスタンスの ID。
CONTEXT_SET_ID: コンテキストセット ID。コンテキストセット ID を確認する方法については、コンテキストセット ID を確認するをご覧ください。

tools.yaml ファイルを使用して MCP ツールボックスサーバーを実行します。
```
./toolbox --config PATH_TO_TOOLS_YAML
```
PATH_TO_TOOLS_YAML は、先ほど作成した tools.yaml ファイルのパスに置き換えます。

注: MCP ツールボックスサーバーが実行されているターミナルウィンドウは閉じないでください。

MCP ツールボックスの Python SDK を使用して Gemini Data Analytics QueryData ツールを呼び出す ADK アプリケーションを作成します。MCP ツールボックスの Python SDK の使用方法については、ツールボックスのクイックスタートをご覧ください。Python ADK については、ADK のクイックスタートをご覧ください。

アプリケーションを保存するディレクトリ（flight-assistant-app など）を作成します。
ディレクトリを flight-assistant-app ディレクトリに変更します。
```
mkdir flight-assistant-app
cd flight-assistant-app
```
flight-assistant-app ディレクトリで次のコマンドを実行して、仮想環境を作成し、必要なコンポーネントをインストールします。
```
uv init
uv add google-adk toolbox-core google-genai
```
ADK エージェントを設定する。
1. ADK エージェントを作成します。
```
uv run adk create my_agent
```
2. gemini-2.5-flash モデル以降を選択します。
3. [Google AI] を選択し、Gemini API キーを入力します。API キーを確認する方法の詳細については、Gemini API キーを使用するをご覧ください。（無料トライアルが不要な場合は、[Vertex AI] を選択して、課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトを指定することもできます）。

agent.py ファイルの内容を、次の Flight Data Assistant サンプルアプリケーションコードに置き換えます。

from typing import cast

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.agents.llm_agent import ToolUnion

from toolbox_core import ToolboxSyncClient

TOOLBOX_URL = "http://127.0.0.1:5000"

INSTRUCTION = """
# ROLE
You are a friendly and factual flight data assistant. Your goal is to help users find the best flights for their needs by providing accurate information with a helpful, professional tone.
- use the Query Data Tool to answer the user's question, if the tool fails to generate a valid query, ask the user to clarify their question.

# OPERATIONAL CONSTRAINTS
- TOOL LIMITATION: You only have access to the Query Data Tool. Do not claim to have capabilities beyond what this tool provides.
- TRANSPARENCY POLICY: Maintain a seamless user experience. Never mention that you are using a tool, querying a database, or generating SQL. Frame all responses as your own direct assistance.
- SCOPE MANAGEMENT: If a user asks for something beyond your capabilities, politely state that you cannot perform that specific task. Guide the user towards what you can help with.

# COMMUNICATION STYLE
- Be concise and scannable when listing answers.
- Maintain a helpful, professional persona.

=====

# QUERY DATA TOOL

Inputs:
1. query: A natural language formulation of a database query.

Outputs: (all optional)
1. disambiguation_question: Clarification questions or comments where the tool needs the users' input.
2. generated_query: The generated query for the user query.
3. intent_explanation: An explanation for why the tool produced `generated_query`.
4. query_result: The result of executing `generated_query`.
5. natural_language_answer: The natural language answer that summarizes the `query` and `query_result`.

Usage guidance:
1. If `disambiguation_question` is produced, then solicit the needed inputs from the user and try the tool with a new `query` that has the needed clarification.
2. If `natural_language_answer` is produced, use `intent_explanation` and `generated_query` to see if you need to clarify any assumptions for the user.
3. If the tool output indicates failure or empty results, explain that clearly using the provided reasoning.
"""

client = ToolboxSyncClient(TOOLBOX_URL)

mcp_tool = client.load_tool("cloud_gda_query_tool")

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-flash",  # Or newer.
    name="root_agent",
    instruction=INSTRUCTION,
    tools=cast(list[ToolUnion], [mcp_tool]),
)

アプリケーションを起動するには、flight-assistant-app ディレクトリで次のコマンドを実行します。http://127.0.0.1:8000 で ADK ウェブサーバーにアクセスします。
```
uv run adk web --port 8000
```
「hello」などのテキストを入力して、エージェントとのやり取りを開始します。

ADK エージェントは一般的な質問に回答し、必要な MCP ツールを呼び出します。

フライトに関する次の質問を入力します。

How many flights depart from the west side?

この質問に答えるために、MCP ツールが呼び出されます。データベースで the west side が定義されていないため、QueryData は西海岸の空港のリストを想定し、フライト数と説明を返します。エージェントは、この説明を使用してレスポンスで前提を明確にします。

There are 253 flights departing from the west side.

Please note that "the west side" is not explicitly defined in our records, so this count assumes flights departing from major West Coast airports: Los Angeles (LAX), San Francisco (SFO), San Diego (SAN), Seattle (SEA), Portland (PDX), Las Vegas (LAS), and Phoenix (PHX). If you had a different set of airports in mind, please let me know!

エージェント用に生成されたクエリテンプレートの質問に類似した質問を入力します。

Help me find flights from San Francisco that avoid the evening rush hour.

先ほど追加した QueryData コンテキストに基づいて、MCP ツールは evening traffic が午後 5 時から午後 7 時の間に発生することを認識します。MCP ツールは、エージェントがレスポンスの作成に使用する関連データを返します。

Here are the flights departing from San Francisco that avoid the evening rush hour (defined as 5 PM to 7 PM):

* UA 1532 departing at 05:50:00
* UA 1158 departing at 05:57:00
* CY 922 departing at 06:38:00
* OO 5441 departing at 07:08:00
* UA 616 departing at 07:14:00
* AA 24 departing at 07:14:00
* B6 434 departing at 08:00:00
* AA 242 departing at 08:18:00
* UA 1739 departing at 08:22:00
* OO 6336 departing at 08:32:00
* US 1784 departing at 08:47:00
* DL 1631 departing at 09:00:00
* DL 1106 departing at 09:06:00
* OO 5427 departing at 09:06:00
* CY 352 departing at 09:25:00

QueryData エージェントのコンテキストに追加したコンセプトタイプに基づいて質問を入力します。
```
Show me flights to Raleigh-Durham
```
先ほど追加した値検索コンテキストに基づいて、エージェントは「Raleigh-Durham」が保存されている都市 "Raleigh-durham"（空港コード RDU）と一致することを認識し、エージェントが回答の作成に使用する関連データを返します。
```
Here is the flight heading to Raleigh-Durham (RDU):

* Flight UA 1568 departs from San Francisco (SFO) at Gate A30 on 2025-01-02 at 14:55:00 and arrives at Raleigh-Durham (RDU) at Gate A26 on 2025-01-02 at 23:03:00.
```

エージェントのパフォーマンスを反復処理する

ADK ウェブ UI では、Gemini Data Analytics QueryData MCP ツールからのリクエストとレスポンスを検査できます。このレスポンスを使用して、生成された SQL クエリ、結果セット、インテントの説明、曖昧性除去の質問、自然言語の回答などのツールレスポンスを観察し、エージェントのレスポンスの正確性を確認できます。

たとえば、前に入力した入力テキスト How many flights depart from the west side? の場合は、エージェントのバブルをクリックします。左側のナビゲーションの [Event] タブで、functionResponse を展開して次のレスポンスを表示します。

{"result": "{"generatedQuery":"SELECT COUNT(*) AS flight_count FROM flights WHERE CAST(info['departure_airport'] AS STRING) IN ('LAX', 'SFO', 'SAN', 'SEA', 'PDX', 'LAS', 'PHX')","intentExplanation":"The user is asking for the number of flights departing from the 'west side'. Since there is no explicit definition or column for 'west side' in the schema, I will assume this refers to major airports on the West Coast of the United States (e.g., LAX, SFO, SAN, SEA, PDX, LAS, PHX).","queryResult":{"columns":[{"name":"flight_count"}],"rows":[{"values":[{"value":"253"}]}],"totalRowCount":"1"},"naturalLanguageAnswer":"There are 253 flights departing from West Coast airports (LAX, SFO, SAN, SEA, PDX, LAS, PHX)."}"}

回答の精度を向上させる

コンテキストを追加することで、Gemini データ分析 QueryData ツールからの回答の精度を継続的に高めることができます。コンテキストエンジニアリングエージェントを使用してコンテキストを生成し、更新されたコンテキストセットファイルを既存の flights-assistant データエージェントにアップロードします。詳細については、Bigtable Studio でコンテキストセットを管理するをご覧ください。コンソールは、アップロードされた新しいコンテキストをすぐに取り込みます。これにより、アプリケーションのダウンタイムなしでエージェントの精度を向上させることができます。

複数のエージェント

開発環境では、tools.yaml ファイル内のツールに異なる名前を割り当てることで、複数のデータエージェントコンテキストで A/B テストを実行できます。たとえば、cloud_gda_query_tool_v1 や cloud_gda_query_tool_v2 など、異なる名前の 2 つの cloud-gemini-data-analytics-query ツールを定義することで、一意の tools.yaml 構成を作成できます。この設定により、対応するツール名を選択して、必要なコンテキストバージョンをプログラムで選択するアプリケーションロジックを実装できます。

次の例 tools.yaml は、データベースソースに複数のデータエージェントを設定する方法を示しています。

kind: source
name: gda-api-source
type: cloud-gemini-data-analytics
projectId: PROJECT_ID
---
kind: tool
name: cloud_gda_query_tool_v1
type: cloud-gemini-data-analytics-query
source: gda-api-source
context:
  datasourceReferences:
    DB_SOURCE:
      databaseReference: ...
      agentContextReference:
        contextSetId: "V1_YOUR_CONTEXT_SET_ID"
generationOptions: ...
---
kind: tool
name: cloud_gda_query_tool_v2
type: cloud-gemini-data-analytics-query
source: gda-api-source
context:
  datasourceReferences:
    DB_SOURCE:
      databaseReference: ...
      agentContextReference:
        contextSetId: "V2_YOUR_CONTEXT_SET_ID"
generationOptions: ...

次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
V1_YOUR_CONTEXT_SET_ID: バージョン 1 のコンテキストセット ID。
V2_YOUR_CONTEXT_SET_ID: バージョン 2 のコンテキストセット ID。
DB_SOURCE: データベースソースの構成。

クリーンアップ

このチュートリアルを完了したら、作成したリソースを削除して、継続的な費用が発生しないようにします。以降のセクションでは、このようなリソースを削除する方法を説明します。

コンテキストセットを削除する

インスタンスを削除する前に、作成したコンテキストセットを削除します。

Google Cloud コンソールで、[Bigtable] ページに移動します。

Bigtable に移動
リストからインスタンスを選択します。
ナビゲーションメニューで [Bigtable Studio] をクリックします。
[エクスプローラ] ペインで、コンテキストセットの横にある [アクションを表示（）] をクリックします。
[コンテキストセットを削除] をクリックします。
[コンテキストセットの削除] ウィンドウで、「flights-assistant」と入力します。
[確認] をクリックします。

インスタンスの削除

始める前にのセクションで作成したインスタンスを削除すると、作成したすべてのオブジェクトも削除されます。

Google Cloud コンソールで、[Bigtable] ページに移動します。

Bigtable に移動
「テストインスタンス」など、削除するインスタンスの名前をクリックします。
[インスタンスの削除] をクリックします。
インスタンス ID を入力し [削除] をクリックして、インスタンスの削除を確定します。

次のステップ

コンテキストセットの詳細を確認する。
データベースデータソースの作成済みコンテキストを定義する方法を確認する。

QueryData をアプリケーションと統合する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

目標

費用

始める前に

必要なサービスを有効にする

Bigtable インスタンスを準備する

cbt CLI をインストールする

必要なロールと権限

flights と airports のスキーマとテーブルを作成する

flights テーブルと airports テーブルにデータを入力する

Bigtable Studio でコンテキスト セットを作成する

Studio で QueryData をテストする

コンテキスト セットのコンテキストを生成する

環境の設定

テンプレート コンテキストを生成する

値検索コンテキストを生成する

コンテキスト セット ファイルを QueryData にアップロードする

QueryData を使用して SQL クエリを生成する

QueryData をアプリケーションと統合する

エージェントのパフォーマンスを反復処理する

回答の精度を向上させる

複数のエージェント

クリーンアップ

コンテキスト セットを削除する

インスタンスの削除

次のステップ

QueryData をアプリケーションと統合する

`cbt` CLI をインストールする

`flights` と `airports` のスキーマとテーブルを作成する

`flights` テーブルと `airports` テーブルにデータを入力する

Bigtable Studio でコンテキストセットを作成する

コンテキストセットのコンテキストを生成する

テンプレートコンテキストを生成する

コンテキストセットファイルを QueryData にアップロードする

コンテキストセットを削除する