AI_EXTRACT (Transact-SQL)

A következőkre vonatkozik:SQL Analytics-végpont a Microsoft Fabricben és a Microsoft Fabric warehouse-ban

A AI_EXTRACT függvény az Ön által megadott osztályok segítségével nyer értékeket a bemeneti szövegből, és az eredményt JSON objektumként adja vissza.

Note

  • AI_EXTRACT előzetes verzióban érhető el.
  • AI_EXTRACTcsak SQL analytics endpointben és Warehouse in Microsoft Fabric-ben érhető el.

Syntax

Transact-SQL szintaxis konvenciók

AI_EXTRACT ( text, class1, class2 [ , ...n ] [ (NULL | ERROR | DEFAULT <value>) ON ERROR ] )

Arguments

SMS

Egy karaktertípus kifejezése , például nvarchar, varchar, nchar vagy char.

1. osztály, 2. osztály, ... n

Egy vagy több tulajdonságnév, amit a szövegből lehet kivenni.

HIBÁRÓL

Ez a ON ERROR záradék szabályozza, hogyan kezeli az MI függvény a feldolgozási hibákat.

  • NULL ON ERROR akkor tér vissza NULL , ha a függvény nem tud feldolgozni egy értéket. Ez az alapértelmezett viselkedés, és nem kell kifejezetten megadni.
  • ERROR ON ERROR az egész lekérdezés meghibásodását okozza, ha hiba történik bármilyen bemeneti érték feldolgozása közben.
  • DEFAULT <value> ON ERROR a megadott alapértelmezett értéket adja vissza, nem NULL pedig hibázás esetén.

A hibákat felelős AI biztonsági ellenőrzések, bemeneti méretkorlátok, átmeneti szolgáltatási problémák vagy egyéb feldolgozási hibák okozhatják.

Visszatérési típusok

A JSON szöveget tartalmazó visszajelzések nvarchar(max) .

Remarks

Az AI funkciók visszatérnek NULL , ha az AI modell nem tudja feldolgozni a szöveget. Gyakori okok a következők:

  • A felelős AI szabályok blokkolják a bemeneti szövegben lévő nem megfelelő tartalmat.
  • A bemeneti szöveg túllépi a token korlátait. Az aktuális modell legfeljebb 15 KB szöveget támogat.

Examples

A. Tulajdonságok kivonása egy mondatból

SELECT ai_extract('Check-in was late and room dirty', 'sentiment', 'problem') AS extraction;

Várható eredmény: {"sentiment":"Negative","problem":"Dirty room"}

B. A parse a JSON-t oszlopokba bontotta ki

SELECT sentiment, time_reported, problem
FROM dbo.hotel_reviews
CROSS APPLY OPENJSON(
    ai_extract(review_text, 'sentiment', 'time_reported', 'problem')
) WITH (
    sentiment VARCHAR(1000),
    time_reported VARCHAR(100),
    problem VARCHAR(1000)
);

Kapcsolódó tartalom

  • Last updated on