Share via

Функции ИИ в Azure Databricks

  • Статья

Внимание

Эта функция предоставляется в режиме общедоступной предварительной версии.

В этой статье описаны функции ИИ Azure Databricks, встроенные функции SQL, которые позволяют применять ИИ непосредственно из SQL.

SQL имеет решающее значение для анализа данных из-за его универсальности, эффективности и широкого использования. Его простота позволяет быстро извлекать, манипулировать и управлять большими наборами данных. Включение функций ИИ в SQL для анализа данных повышает эффективность, что позволяет предприятиям быстро извлекать аналитические сведения.

Интеграция ИИ в рабочие процессы анализа обеспечивает доступ к информации, ранее недоступной аналитикам, и позволяет им принимать более обоснованные решения, управлять рисками и поддерживать конкурентное преимущество с помощью инноваций, управляемых данными, и эффективности.

Функции искусственного интеллекта с помощью API модели Databricks Foundation

Примечание.

Для Databricks Runtime 15.0 и более поздних версий эти функции поддерживаются в средах записных книжек, включая записные книжки Databricks и рабочие процессы.

Эти функции вызывают модель создания искусственного интеллекта из API модели Databricks Foundation для выполнения таких задач, как анализ тональности, классификация и перевод. См. статью "Анализ отзывов клиентов с помощью функций ИИ".

ai_query

Примечание.

  • Для Databricks Runtime 14.2 и более поздних версий эта функция поддерживается в средах записных книжек, включая записные книжки и рабочие процессы Databricks.
  • Для Databricks Runtime 14.1 и ниже эта функция не поддерживается в средах записных книжек, включая записные книжки Databricks.

Эта ai_query() функция позволяет обслуживать модели машинного обучения и большие языковые модели с помощью Службы моделей Databricks и запрашивать их с помощью SQL. Для этого эта функция вызывает существующую конечную точку службы моделей Databricks и анализирует ее и возвращает ответ. Вы можете использовать ai_query() для запроса конечных точек, которые служат пользовательским моделям, базовым моделям, доступным с помощью API-интерфейсов модели Foundation и внешних моделей.