AI Functions az Azure Databricksben

Fontos

Ez a funkció a nyilvános előzetes verzióban érhető el.

Ez a cikk az Azure Databricks AI Functions beépített SQL-függvényeit ismerteti, amelyek lehetővé teszik, hogy az AI-t közvetlenül az SQL-ből alkalmazza az adatokra.

Az SQL sokoldalúsága, hatékonysága és széles körű használata miatt kulcsfontosságú az adatelemzéshez. Egyszerűsége lehetővé teszi a nagy adathalmazok gyors lekérését, kezelését és kezelését. Az AI-függvények sql-be való beépítése az adatelemzéshez növeli a hatékonyságot, ami lehetővé teszi a vállalatok számára az elemzések gyors kinyerését.

Az AI elemzési munkafolyamatokba való integrálása hozzáférést biztosít az elemzők számára korábban elérhetetlen információkhoz, és lehetővé teszi számukra, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak, kockázatokat kezelhessenek, és az adatvezérelt innováció és hatékonyság révén versenyelőnyhöz juthassanak.

AI-függvények a Databricks Foundation modell API-ival

Feljegyzés

• A Databricks Runtime 15.1-ben és újabb verziókban ezek a függvények támogatottak a Databricks-jegyzetfüzetekben, beleértve a Databricks-munkafolyamatokban feladatként futtatott jegyzetfüzeteket is.
• Ezeket a függvényeket a Meta-Llama-3.1-70B-Instruct hajtja a csevegési feladatokhoz, a GTE Large (angol) pedig a feladatok beágyazásához. Ezek a modellek az EGYESÜLT Államokra és az EU régióira korlátozódnak. Lásd az AI-t és a gépi tanulást.

Ezek a függvények a Databricks Foundation model API-jaiból meghívnak egy korszerű generatív AI-modellt, amely olyan feladatok elvégzésére szolgál, mint a hangulatelemzés, a besorolás és a fordítás. Lásd: Ügyfélértékelések elemzése az AI Functions használatával.

• ai_analyze_sentiment
• ai_classify
• ai_extract
• ai_fix_grammar
• ai_gen
• ai_mask
• ai_similarity
• ai_summarize
• ai_translate

ai_query

Feljegyzés

• A Databricks Runtime 14.2-ben és újabb verziókban ez a függvény támogatott a Databricks-jegyzetfüzetekben, beleértve azokat a jegyzetfüzeteket is, amelyek feladatként futnak egy Databricks-munkafolyamatban.
• A Databricks Runtime 14.1-ben és alatta ez a függvény nem támogatott a Databricks-jegyzetfüzetekben.

A ai_query() függvény lehetővé teszi gépi tanulási modellek és a Mozaik AI-modell-kiszolgálóval kiszolgált nagy nyelvi modellek lekérdezését. Ehhez a függvény meghív egy meglévő Mozaik AI-modellt, amely a végpontot szolgálja ki, és elemzi és visszaadja a választ. Az egyéni modelleket kiszolgáló végpontok, az Alapmodell API-k használatával elérhetővé tett alapmodellek és külső modellek lekérdezésére használhatóai_query().

• ai_query függvény.
• Lekérdezhet egy kiszolgált modellt ai_query() használatával.
• Külső modell lekérdezése ai_query() használatával.
• Kötegelt következtetés végrehajtása ai_query használatával.

vector_search

A vector_search() függvény lehetővé teszi egy Mozaik AI Vector Search-index keresését és lekérdezését az SQL használatával.

További információért lásd vector_search függvényt .

ai_forecast

A ai_forecast() függvény egy táblaértékű függvény , amely az idősoradatok jövőbeni extrapolálására szolgál. A legáltalánosabb formájában csoportosított, ai_forecast() többváltozós vagy vegyes részletességű adatokat fogad el, és a jövőben egy bizonyos horizontig előrejelzi az adatokat.

Fontos

Ez a funkció nyilvános előzetes verzióban érhető el. Az előzetes verzióban való részvételhez forduljon a Databricks-fiók csapatához.

További információt ai_forecast függvényben talál.