Funções de IA no Azure Databricks
Importante
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Este artigo descreve as Funções de IA do Azure Databricks, funções SQL internas que permitem aplicar IA a seus dados diretamente por meio do SQL.
O SQL é crucial para a análise de dados devido à sua versatilidade, eficiência e uso amplamente disseminado. A simplicidade dele permite recuperação rápida, manipulação e gerenciamento de grandes conjuntos de dados. Incorporar funções de IA no SQL para análise de dados aumenta a eficiência, o que permite que as empresas extraiam insights rapidamente.
A integração da IA em fluxos de trabalho de análise fornece acesso a informações anteriormente inacessíveis aos analistas e os capacita a tomar decisões mais informadas, gerenciar riscos e sustentar uma vantagem competitiva por meio de inovação e eficiência orientadas por dados.
Funções de IA usando APIs do Databricks Foundation Model
Observação
- No Databricks Runtime 15.1 e versões posteriores, essas funções têm suporte em notebooks do Databricks, incluindo notebooks executados como uma tarefa em um fluxo de trabalho do Databricks.
- Essas funções são alimentadas por Meta-Llama-3.1-70B-Instruct para tarefas de bate-papo e GTE Large (inglês) para tarefas de incorporação. Esses modelos são limitados às regiões dos EUA e da UE. Consulte IA e aprendizado de máquina.
Essas funções invocam um modelo de IA generativa de última geração das APIs de Foundation Model do Databricks para executar tarefas como análise de sentimento, classificação e tradução. Consulte Analisar avaliações de clientes usando a IA do Functions.
- ai_analyze_sentiment
- ai_classify
- ai_extract
- ai_fix_grammar
- ai_gen
- ai_mask
- ai_similarity
- ai_summarize
- ai_translate
ai_query
Observação
- No Databricks Runtime 14.2 e versões posteriores, esta função tem suporte em notebooks do Databricks, incluindo notebooks executados como uma tarefa em um fluxo de trabalho do Databricks.
- No Databricks Runtime 14.1 e versões anteriores, esta função não tem suporte nos notebooks do Databricks.
A função ai_query() permite que você consulte modelos de machine learning e modelos de linguagem grandes servidos usando Mosaic AI Model Serving. Para isso, essa função invoca um ponto de extremidade existente do Serviço de Modelo do Mosaic AI, analisa e retorna sua resposta. Você pode usar ai_query() para consultar pontos de extremidade que atendem modelos personalizados, modelos de base disponibilizados usando APIs do Modelo do Foundation e modelos externos.
- função ai_query.
- Consultar um modelo servido com ai_query().
- Consulte um modelo externo com ai_query().
- Execute a inferência em lote usando ai_query.
vector_search
A função vector_search() permite pesquisar e consultar um índice de Busca em Vetor de IA do Mosaico usando SQL.
Consulte a função vector_search para obter mais informações.
ai_forecast
A função ai_forecast() é uma função com valor de tabela projetada para extrapolar dados de série temporal no futuro. Em sua forma mais geral, o ai_forecast() aceita dados agrupados, multivariados ou de granularidade misturada e prevê esses dados até algum horizonte no futuro.
Importante
Esta funcionalidade está em Visualização Pública. Entre em contato com sua equipe de conta do Databricks para participar da versão prévia.
Consulte a função ai_forecast para obter mais informações.