Até hoje, quem trabalhava com dados como fotos, vídeos, áudios e documentos precisava manter sistemas separados: uma parte para os dados organizados em tabelas e outra para esses arquivos. Depois da análise com IA, era preciso juntar os resultados de volta às tabelas, um trabalho trabalhoso e sujeito a erros.

Segundo o Google Cloud, o ObjectRef resolve isso ao guardar, dentro de uma tabela comum do BigQuery, um ponteiro para o arquivo que fica no Cloud Storage. Assim, a coluna de dados tradicional e o arquivo original ficam na mesma linha, e é possível enviar esses arquivos ao Gemini com uma única consulta SQL ou em linguagem natural.

Na prática, uma empresa pode, por exemplo, extrair o sentimento e os temas de gravações de ligações de clientes e marcar em um painel as contas com risco de cancelamento. Quando um agente de análise precisar entender uma escalada, pode voltar ao áudio original, sem perder nuances. Segundo a fonte, o recurso já era usado em moderação de conteúdo, detecção de ameaças, conformidade de estoque e atendimento.

A versão geral traz autenticação por credenciais do próprio usuário (End User Credentials), suporte a metadados vindos de tabelas de objetos, de conjuntos de insights do Cloud Storage ou de simples endereços em texto, e suporte a arrays, o que permite comparar vários documentos ou analisar sequências de imagens. A função OBJ.MAKE_REF() identifica o formato do áudio e AI.CLASSIFY() categoriza, por exemplo, os tipos de chamada.

O ObjectRef está disponível em todas as edições do BigQuery e em todas as faixas de preço sob demanda. A fonte não informa preços específicos. Quem já mantém infraestrutura separada para inferência em arquivos do Cloud Storage pode, segundo o Google, consolidar tudo dentro do BigQuery.