AI_EXTRACT (Transact-SQL)

Şunlar için geçerlidir:Microsoft Fabric'te SQL analiz uç noktası ve Microsoft Fabric'teki Ambar

Fonksiyon, AI_EXTRACT sizin sağladığınız sınıflar kullanarak giriş metninden değerleri çıkarır ve sonucu bir JSON nesnesi olarak döndürür.

Note

  • AI_EXTRACT önizleme aşamasındadır.
  • AI_EXTRACTyalnızca SQL analytics endpoint ve Microsoft Fabric'te Warehouse olarak mevcuttur.

Syntax

Transact-SQL söz dizimi kuralları

AI_EXTRACT ( text, class1, class2 [ , ...n ] [ (NULL | ERROR | DEFAULT <value>) ON ERROR ] )

Arguments

text

Bir karakter tipinin ifadesi , örneğin nvarchar, varchar, nchar veya char.

sınıf 1, sınıf 2, ... n

Metinden çıkarılacak bir veya daha fazla özellik adı.

HATA ÜZERINE

Bu madde, ON ERROR bir yapay zeka fonksiyonunun işleme hatalarını nasıl ele aldığını kontrol eder.

  • NULL ON ERROR fonksiyon bir değeri işleyemediğinde döner NULL . Bu varsayılan davranıştır ve açıkça belirtilmesine gerek yoktur.
  • ERROR ON ERROR herhangi bir girdi değeri işlenirken hata oluşursa tüm sorgu başarısız olur.
  • DEFAULT <value> ON ERROR hata meydana geldiğinde değil NULL , belirtilen varsayılan değeri döndürür.

Hatalar, Sorumlu Yapay Zeka güvenlik kontrolleri, giriş boyutu sınırları, geçici hizmet sorunları veya diğer işlem hatalarından kaynaklanabilir.

Dönüş türleri

JSON metni içeren döner nvarchar(max) .

Remarks

Yapay zeka modelleri metni işleyemezse yapay zeka fonksiyonları geri NULL döner. Yaygın nedenler şunlardır:

  • Sorumlu yapay zeka kuralları, giriş metnindeki uygunsuz içeriği engeller.
  • Giriş metni belirteç sınırlarını aşıyor. Geçerli model en fazla 15 KB metin destekler.

Examples

A. Bir cümleden özellikler çıkarma

SELECT ai_extract('Check-in was late and room dirty', 'sentiment', 'problem') AS extraction;

Beklenen sonuç: {"sentiment":"Negative","problem":"Dirty room"}

B. Ayrıştırma JSON'u sütunlara ayırdı

SELECT sentiment, time_reported, problem
FROM dbo.hotel_reviews
CROSS APPLY OPENJSON(
    ai_extract(review_text, 'sentiment', 'time_reported', 'problem')
) WITH (
    sentiment VARCHAR(1000),
    time_reported VARCHAR(100),
    problem VARCHAR(1000)
);

İlgili içerik

  • Last updated on