ai_query を使用した外部モデルのクエリ

注：

この機能は パブリック プレビュー段階です。 外部モデル を提供するエンドポイントをクエリするには、Databricks プレビュー UI で[カスタムモデルの AI] と [外部モデル] を有効にします。

この記事では、組み込みの Databricks SQL 関数ai_query()を使用して 外部モデル エンドポイントを設定およびクエリする方法を説明します。 この例では、Mosaic AI Model Serving の外部モデル サポートを使用して、OpenAI によって提供されるgpt-4をクエリし、チャット タスクを実行します。 DatabricksAI FunctionsこのAI 関数の詳細については 、 の を参照してください。

要件

外部モデルエンドポイントの作成

次の例では、チャット タスクの OpenAI gpt-4 を提供する外部モデルサービング エンドポイントを作成します。

個人用アクセストークンを作成するには、「 Databricks 自動化の認証」を参照してください。

import requests
import json

personal_access_token = "your-personal-access-token"
headers = {
    "Authorization": "Bearer " + personal_access_token,
}
host = "https://oregon.cloud.databricks.com/"
url = host + "api/2.0/serving-endpoints"

data = {
    "name": "my-external-openai-chat",
    "config": {
        "served_entities": [
            {
                "name": "my_entity",
                "external_model": {
                    "name": "gpt-4",
                    "provider": "openai",
                    "openai_config": {
                        "openai_api_key": "{{secrets/my-external-model/openai}}",
                    },
                    "task": "llm/v1/chat",
                },
            }
        ],
    },
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

print("Status Code", response.status_code)
print("JSON Response ", json.dumps(json.loads(response.text), indent=4))

ai_query()を使用した外部モデルのクエリー

Databricks SQL クエリー エディターでは、外部モデルのサービングエンドポイントをクエリーするためのSQL クエリーを記述できます。

クエリーの例:

SELECT ai_query(
    "my-external-openai-chat",
    "What is a large language model?"
  )


SELECT question, ai_query(
    "my-external-openai-chat",
    "You are a customer service agent. Answer the customer's question in 100 words: " || question
  ) AS answer
FROM
  uc_catalog.schema.customer_questions


SELECT
 sku_id,
 product_name,
 ai_query(
   "my-external-openai-chat",
   "You are a marketing expert for a winter holiday promotion targeting GenZ. Generate a promotional text in 30 words mentioning a 50% discount for product: " || product_name
 )
FROM
 uc_catalog.schema.retail_products
WHERE
 inventory > 2 * forecasted_sales