企业面临管理非结构化数据（如 PDF、音频和图像）的挑战。BigQuery 现提供简化的五步框架，以释放此类数据的洞察价值：访问（Access）、处理（Process）、 grounding（Ground）、关联（Relate）和激活（Activate）。本文聚焦于增强"Ground"阶段的三个关键里程碑。自主嵌入生成现已普遍可用（GA），可在数据摄入时自动创建数据嵌入，无需复杂的管道。该功能支持外部和原生 Gemma 嵌入模型，并新增多模态图像嵌入能力。BigQuery 通过管理企业级处理并自动保持数据同步，消除了对独立向量数据库的需求。AI.SEARCH 的普遍可用（GA）显著提升了自然语言搜索性能，单次查询增益明显。该功能使用户无需在搜索路径中使用嵌入，即可轻松查找语义相关的记录。性能优化带来了实质性的速度提升，实现了更快且更具成本效益的用户端搜索。混合搜索（Hybrid Search）的公开预览版统一了关键词搜索和向量搜索能力。该方法结合了语义搜索的概念理解与词法匹配的精准定位。混合搜索通过基于语义相关性和关键词频率重新排序结果，提升了精确度并减少了大语言模型（LLM）的幻觉。这些进展是 BigQuery 构建端到端非结构化数据分析平台的更广泛愿景的一部分。