Funzioni di intelligenza artificiale in Azure Databricks

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Questa funzionalità è disponibile in anteprima pubblica.

Questo articolo descrive Funzioni di intelligenza artificiale di Azure Databricks, funzioni SQL predefinite che consentono di applicare l'intelligenza artificiale ai dati direttamente da SQL.

SQL è fondamentale per l'analisi dei dati grazie alla versatilità, all'efficienza e all'uso diffuso. La sua semplicità consente di recuperare, manipolare e gestire rapidamente set di dati di grandi dimensioni. L'incorporazione di funzioni di intelligenza artificiale in SQL per l'analisi dei dati migliora l'efficienza, che consente alle aziende di estrarre rapidamente informazioni dettagliate.

L'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro di analisi fornisce l'accesso alle informazioni precedentemente inaccessibili agli analisti e consente loro di prendere decisioni più informate, gestire i rischi e sostenere un vantaggio competitivo grazie all'innovazione e all'efficienza basata sui dati.

Funzioni di intelligenza artificiale che usano le API del modello di Databricks Foundation

Nota

In Databricks Runtime 15.1 e versioni successive queste funzioni sono supportate nei notebook di Databricks, inclusi i notebook eseguiti come attività in un flusso di lavoro di Databricks.

Queste funzioni richiamano un modello di intelligenza artificiale generativa all'avanguardia dalle API modello di Databricks Foundation per eseguire attività quali analisi del sentiment, classificazione e traduzione. Vedere Analizzare le recensioni dei clienti con Funzioni di intelligenza artificiale.

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

ai_query

Nota

• In Databricks Runtime 14.2 e versioni successive questa funzione è supportata nei notebook di Databricks, inclusi i notebook eseguiti come attività in un flusso di lavoro di Databricks.
• In Databricks Runtime 14.1 e versioni successive questa funzione non è supportata nei notebook di Databricks.

La ai_query() funzione consente di eseguire query su modelli di Machine Learning e modelli linguistici di grandi dimensioni serviti usando Mosaic AI Model Serving. A tale scopo, questa funzione richiama un endpoint di gestione del modello di intelligenza artificiale mosaico esistente e analizza e restituisce la risposta. È possibile usare ai_query() per eseguire query sugli endpoint che servono modelli personalizzati, modelli di base resi disponibili usando le API del modello di base e i modelli esterni.

• ai_query funzione.
• Eseguire una query su un modello servito con ai_query().
• Eseguire query su un modello esterno con ai_query().

vector_search

La vector_search() funzione consente di eseguire ricerche ed eseguire query su un indice di Ricerca vettoriale di Mosaic AI usando SQL.

Importante

Questa funzionalità è disponibile in anteprima pubblica. Inviare il modulo di registrazione per partecipare all'anteprima.

Per altre informazioni, vedere vector_search funzione .

ai_forecast

La ai_forecast() funzione è una funzione con valori di tabella progettata per estrapolare i dati delle serie temporali in futuro. Nella sua forma più generale, ai_forecast() accetta dati raggruppati, multivariati o granularità mista e previsioni che i dati fino a un certo orizzonte in futuro.

Importante

Questa funzionalità è disponibile in anteprima pubblica. Contattare il team dell'account databricks per partecipare all'anteprima.

Per altre informazioni, vedere ai_forecast funzione .