共用方式為

ai_extract函式

適用於：check 標示為 Yes Databricks SQL 檢查標示為 Yes Databricks Runtime

重要

此功能已符合 公開預覽 版及 HIPAA 規範。

預覽期間：

  • 底層語言模型能支援多種語言，但這個 AI 功能是針對英語調整的。
  • 請參閱 有限地區可用的功能 以了解 AI 功能的區域可用性。

ai_extract() 函數可讓您叫用最先進的生成式 AI 模型，以使用 SQL 從指定文字擷取標籤指定的實體。 此函式會使用 Databricks Foundation Model API 所提供的端點的聊天模型。

需求

重要

目前可能使用的基礎模型會根據 Apache 2.0授權、著作權© Apache Software Foundation 或 LLAMA 3.3社群授權 著作權©中繼平臺公司進行授權。保留所有權利。 客戶應負責確保遵循適用的模型授權。

Databricks 建議檢閱這些授權，以確保符合任何適用的條款。 如果未來模型根據 Databricks 的內部基準檢驗而表現更好，Databricks 可能會變更模型（以及此頁面上提供的適用授權清單）。

  • 此函式僅適用於支持 針對批次推斷優化之 AI Functions 的區域工作區。
  • 此函數不適用於 Azure Databricks SQL Classic。
  • 檢查 Databricks SQL 定價頁面。
  • 在 Databricks Runtime 15.1 和更新版本中，Databricks 筆記本中支援執行此函數，包括在 Databricks 工作流程中作為任務執行的筆記本。
  • 批次推斷工作負載需要 Databricks Runtime 15.4 ML LTS 以改善效能。

注意

在 Databricks Runtime 15.1 和更新版本中，Databricks 筆記本中支援執行此函數，包括在 Databricks 工作流程中作為任務執行的筆記本。

語法

ai_extract(content, labels)

引數

  • content：一個STRING 運算式。
  • labels：ARRAY<STRING> 常數。 每個元素都是要擷取的實體類型。

退貨

STRUCT，其中每個欄位都對應至 labels 中指定的實體類型。 每個欄位都包含代表所擷取實體的字串。 如果針對任何一種實體類型發現多個候選項，則只會返回其中一個。

如果 content 是 NULL，結果就是 NULL。

範例

> 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"}
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