Функция ai_extract

  • Статья

Область применения:check marked yes Databricks SQL

Внимание

Эта функция предоставляется в режиме общедоступной предварительной версии.

В предварительной версии

  • Базовая языковая модель может обрабатывать несколько языков, однако эти функции настраиваются для английского языка.
  • Существует ограничение скорости для базовых API-интерфейсов модели Foundation, см . ограничения api модели Foundation для обновления этих ограничений.

Эта ai_extract() функция позволяет вызывать модель создания искусственного интеллекта для извлечения сущностей, указанных метками из заданного текста с помощью SQL. Эта функция использует конечную точку обслуживания чата , доступную API модели Databricks Foundation.

Требования

Внимание

Базовые модели, которые могут использоваться в настоящее время, лицензируются в соответствии с лицензией Apache 2.0 или лицензией сообщества Llama 2. Databricks рекомендует просматривать эти лицензии, чтобы обеспечить соответствие любым применимым условиям. Если модели появляются в будущем, которые лучше работают в соответствии с внутренними тестами Databricks, Databricks может изменить модель (и список применимых лицензий, предоставленных на этой странице).

В настоящее время mixtral-8x7B Instruct является базовой моделью, которая управляет этими функциями ИИ.

  • Эта функция доступна только в рабочих областях в поддерживаемых регионах API модели Foundation.
  • Эта функция недоступна в Классической версии SQL Azure Databricks.
  • Проверьте страницу цен на Databricks SQL.

Синтаксис

ai_extract(content, labels)

Аргументы

  • content: Выражение STRING.
  • labels: литерал ARRAY<STRING> . Каждый элемент — это тип извлекаемой сущности.

Возвраты

Где STRUCT каждое поле соответствует типу сущности, указанному в labels. Каждое поле содержит строку, представляющую извлеченную сущность. Если найдено несколько кандидатов для любого типа сущности, возвращается только один.

Если content равно NULL, то результат – NULL.

Примеры

> SELECT ai_extract(
    'John Doe lives in New York and works for Acme Corp.',
    array('person', 'location', 'organization')
  );
 {"person": "John Doe", "location": "New York", "organization": "Acme Corp."}

> SELECT ai_extract(
    'Send an email to jane.doe@example.com about the meeting at 10am.',
    array('email', 'time')
  );
 {"email": "jane.doe@example.com", "time": "10am"}