Funções de IA no Azure Databricks
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Este artigo descreve as Funções de IA do Azure Databricks, funções SQL internas que permitem aplicar IA em seus dados diretamente do SQL.
O SQL é crucial para a análise de dados devido à sua versatilidade, eficiência e uso generalizado. Sua simplicidade permite a rápida recuperação, manipulação e gerenciamento de grandes conjuntos de dados. A incorporação de 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
Nota
- No Databricks Runtime 15.1 e superior, essas funções são suportadas em blocos de anotações Databricks, incluindo blocos de anotações que são executados como uma tarefa em um fluxo de trabalho Databricks.
- Estas funções são alimentadas por Meta-Llama-3.1-70B-Instruct para tarefas de chat e GTE Large (Inglês) para tarefas de incorporação. Estes modelos estão limitados às regiões dos EUA e da UE. Veja IA e aprendizado de máquina.
Essas funções invocam um modelo de IA generativa de última geração das APIs do Databricks Foundation Model para executar tarefas como análise de sentimento, classificação e tradução. Consulte Analisar avaliações de clientes usando funções de IA.
- ai_analyze_sentiment
- ai_classify
- ai_extract
- ai_fix_grammar
- ai_gen
- ai_mask
- ai_similarity
- ai_summarize
- ai_translate
ai_query
Nota
- No Databricks Runtime 14.2 e superior, essa função é suportada em blocos de anotações Databricks, incluindo blocos de anotações que são executados como uma tarefa em um fluxo de trabalho Databricks.
- No Databricks Runtime 14.1 e inferior, esta função não é suportada em blocos de notas Databricks.
A ai_query() função permite consultar modelos de aprendizado de máquina e modelos de linguagem grandes servidos usando o Mosaic AI Model Serving. Para fazer isso, essa função invoca um ponto de extremidade existente do Mosaic AI Model Serving e analisa e retorna sua resposta. Você pode usar ai_query() para consultar pontos de extremidade que servem modelos personalizados, modelos de base disponibilizados usando APIs de modelo de base e modelos externos.
- ai_query função.
- Consultar um modelo servido com ai_query().
- Consultar um modelo externo com ai_query().
- Execute a inferência em lote usando ai_query.
vector_search
A vector_search() função permite pesquisar e consultar um índice Mosaic AI Vetor Search usando SQL.
Consulte vetor_search função para obter mais informações.
ai_forecast
A ai_forecast() função é uma função com valor de tabela projetada para extrapolar dados de séries temporais para o futuro. Em sua forma mais geral, ai_forecast() aceita dados agrupados, multivariados ou de granularidade mista e prevê esses dados até algum horizonte no futuro.
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Consulte ai_forecast função para obter mais informações.