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Operadores semânticos na Pré-visualização da extensão Azure AI

A extensão Azure AI apresenta os Operadores Semânticos, um recurso inovador que integra a funcionalidade avançada de IA Generativa (GenAI) diretamente no PostgreSQL SQL. Com as APIs de conclusão de chat do Azure OpenAI, esses operadores permitem que os usuários explorem maneiras inovadoras de criar aplicativos GenAI diretamente em seus bancos de dados.

Principais características

Os Operadores Semânticos fornecem aos usuários quatro funções SQL principais que usam recursos de IA generativa:

  • azure_ai.generate(): Gera texto ou saída estruturada usando (Large Language Models (LLMs).
  • azure_ai.is_true(): Avalia a probabilidade de uma determinada afirmação ser verdadeira.
  • azure_ai.extract(): extrai recursos estruturados ou entidades do texto.
  • azure_ai.rank(): Reclassifica uma lista de documentos com base na relevância para uma determinada consulta.

Cada função opera através de pontos de extremidade AI Foundry registados usando a função azure_ai.set_setting, garantindo uma integração perfeita e controlo do utilizador.

Noções básicas sobre operadores semânticos

Os Operadores Semânticos na extensão de IA do Azure são projetados para simplificar tarefas complexas orientadas por IA diretamente em seu banco de dados PostgreSQL. Esses operadores permitem que os usuários integrem perfeitamente recursos de IA generativa em seus fluxos de trabalho SQL, permitindo geração avançada de texto, avaliação da verdade, extração de entidades e classificação de documentos. Cada operador é otimizado para facilidade de uso e flexibilidade, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos inteligentes com o mínimo de esforço.

azure_ai.generate()

Esta função usa LLMs para gerar texto ou saída estruturada e suporta parâmetros personalizados, como prompts, esquema JSON, seleção de modelo, temperatura, tempo limite e lógica de repetição.

Exemplo de uso:

SELECT azure_ai.generate(
  'Rewrite the following comment to be more polite: '
 comment_text
) AS polite_comment
FROM user_comments;

azure_ai.is_true()

Este operador avalia se uma determinada instrução é provavelmente verdadeira, retornando um valor booleano ou NULL se inconclusivo.

Exemplo de uso:

SELECT azure_ai.is_true(
  'The review talks about the product: '
 product_name
  ' Review: '
 review_text
) AS is_relevant_review
FROM product_reviews;

azure_ai.extract()

Extraia recursos estruturados ou entidades do texto com base em rótulos definidos pelo usuário.

Exemplo de uso:

SELECT azure_ai.extract(
  'Alice Smith traveled to Paris.',
 ARRAY['person', 'location', 'action']
);
-- Output: {"person": "Alice Smith", "location": "Paris", "action": "travel"}

azure_ai.rank()

Reclassifica documentos com base na relevância da consulta, suportando modelos de codificador cruzado e GPT.

Exemplo de uso:

SELECT azure_ai.rank(
  'How to Care for Indoor Succulents',
 ARRAY[
    'A complete guide to watering succulents.',
    'Best outdoor plants for shade.',
    'Soil mixtures for cacti and succulents.'
 ]
) AS ranked_documents;

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