Appliquer l'IA aux données en utilisant les fonctions de SAP Databricks AI
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Cet article décrit les fonctions de SAP Databricks AI et les fonctions prises en charge.
Que sont les AI Functions ?
AI Functions sont des fonctions intégrées que vous pouvez utiliser pour appliquer l'IA, comme la traduction de texte ou l'analyse des sentiments, sur vos données stockées dans Databricks. Elles peuvent être exécutées de n'importe où sur Databricks, y compris Databricks SQL et les notebooks.
Les fonctions AI Functions sont simples à utiliser, rapides et évolutives. Les analystes, les data scientists et les ingénieurs en machine learning peuvent les utiliser pour appliquer l'intelligence des données à leurs données propriétaires.
AI Functions fournissent des fonctions à usage général et spécifiques à des tâches.
ai_queryest une fonction à usage général qui vous permet d'appliquer tout type de modèle d'IA sur vos données. Voir Fonction à usage général :ai_query.- Les fonctions spécifiques aux tâches offrent des capacités d'IA de haut niveau pour des tâches comme la synthèse de texte et la traduction. Ces fonctions spécifiques aux tâches sont propulsées par des modèles d'IA à la pointe de la technologie, hébergés et gérés par Databricks. Consultez les fonctions IA spécifiques aux tâches pour connaître les fonctions et modèles pris en charge.
Fonctionnalité d'usage général : ai_query
La fonction ai_query() vous permet d'appliquer n'importe quel modèle d'IA à des données pour les tâches d'IA et de ML classique, y compris l'extraction d'informations, la synthèse de contenu, l'identification de la fraude et la prévision des revenus.
Utiliser ai_query avec les modèles de fondation
L'exemple suivant montre comment utiliser ai_query à l'aide d'un modèle de fondation hébergé par Databricks.
SELECT text, ai_query(
"databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
"Summarize the given text comprehensively, covering key points and main ideas concisely while retaining relevant details and examples. Ensure clarity and accuracy without unnecessary repetition or omissions: " || text
) AS summary
FROM uc_catalog.schema.table;
Utilisez ai_query avec les modèles ML traditionnels
ai_query prend en charge les modèles de ML traditionnels, y compris ceux entièrement personnalisés. Ces modèles doivent être déployés sur des endpoints Model Serving.
SELECT text, ai_query(
endpoint => "spam-classification",
request => named_struct(
"timestamp", timestamp,
"sender", from_number,
"text", text),
returnType => "BOOLEAN") AS is_spam
FROM catalog.schema.inbox_messages
LIMIT 10
Fonctions d'IA spécifiques aux tâches
Les fonctions spécifiques aux tâches sont conçues pour une tâche spécifique afin que vous puissiez automatiser les tâches routinières, comme les résumés simples et les traductions rapides. Ces fonctions invoquent un modèle d'IA à la pointe de la technologie maintenu par Databricks et elles ne nécessitent aucune personnalisation.
Le tableau suivant répertorie les fonctions prises en charge et la tâche que chacune d'entre elles exécute.
Fonction | Description |
|---|---|
ai_analyze_sentiment | Effectuez une analyse des sentiments sur le texte saisi à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_classify | Classez le texte saisi selon les étiquettes que vous fournissez à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_extract | Extrayez les entités spécifiées par des étiquettes à partir de texte à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_fix_grammar | Corrigez les erreurs grammaticales dans le texte à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_gen | Répondez à l'invite fournie par l'utilisateur à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_mask | Masquez les entités spécifiées dans le texte à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_similarity | Comparez deux chaînes de caractères et calculez le score de similarité sémantique à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_summarize | Générez un résumé de texte à l'aide de SQL et d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_translate | Traduisez le texte dans une langue cible spécifiée à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |
ai_forecast | Prévoir des données jusqu'à un horizon spécifié. Cette fonction à valeur de table est conçue pour extrapoler des données de séries chronologiques dans le futur. |
vector_search | Recherchez et interrogez un index de recherche vectorielle à l'aide d'un modèle d'IA de pointe. |