SAP を使用したデータへの の適用AIDatabricksAI Functions
この機能はプレビュー段階です。
この記事では、SAP Databricks AI Functions とサポートされている機能について説明します。
AI 関数とは何ですか?
には、 に保存されているデータにテキスト翻訳や感情分析などのAI Functions を適用するために使用できる組み込み関数があります。AIDatabricksDatabricks SQL やノートブックなど、Databricks のどこからでも実行できます。
AI Functionsは、使いやすく、高速で、スケーラブルです。アナリスト、 data scientists、機械学習エンジニアは、それらを使用して、独自のデータにデータインテリジェンスを適用できます。
AI 関数は、汎用機能とタスク固有の機能を提供します。
ai_queryは、データに任意のタイプの AI モデルを適用できる汎用関数です。汎用関数:ai_queryを参照してください。- タスク固有の機能は、テキストの要約や翻訳などのタスクに高レベルのAI機能を提供します。これらのタスク固有の機能は、Databricksによってホストおよび管理されている最先端のAIモデルによって強化されています。サポートされている機能とモデルについては、「タスク固有のAI関数」を参照してください。
汎用機能: ai_query
ai_query()関数を使用すると、情報の抽出、コンテンツの要約、不正の特定、収益の予測など、AIおよび従来の機械学習タスクの両方のデータに任意のAIモデルを適用できます。
ai_queryを基盤モデルとともに使用する
次の例は、Databricks によってホストされる基盤モデルを使用して ai_query を使用する方法を示しています。
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;
従来の ML モデルで ai_query を使用する
ai_query は、従来の ML モデル (完全カスタムモデルを含む) をサポートします。これらのモデルは、モデルサービングエンドポイントにデプロイする必要があります。
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
タスク固有のAI関数
タスク固有の関数は特定のタスクを対象としているため、簡単な要約や迅速な翻訳などの日常的なタスクを自動化できます。これらの関数は、Databricksによって管理される最先端のAIモデルを呼び出し、カスタマイズを必要としません。
次の表に、サポートされている関数と、それぞれが実行するタスクを示します。
関数 | 説明 |
|---|---|
ai_analyze_sentiment | 最先端のAIモデルを使用して、入力テキストに対して感情分析を実行します。 |
ai_classify | 最先端のAIモデルを使用して、指定されたラベルに従って入力テキストを分類します。 |
ai_extract | 最先端のAIモデルを使用して、テキストからラベルで指定されたエンティティを抽出します。 |
ai_fix_grammar | 最先端のAIモデルを使用して、テキストの文法上の誤りを修正します。 |
ai_gen | 最先端のAIモデルを使用して、ユーザーが提供するプロンプトに応答します。 |
ai_mask | 最先端のAIモデルを使用して、テキスト内の指定されたエンティティをマスキングします。 |
ai_similarity | 2つの文字列を比較し、最先端のAIモデルを使用してセマンティック類似度スコアをコンピュートします。 |
ai_summarize | SQLと最先端のAIモデルを使用してテキストの概要を生成します。 |
ai_translate | 最先端のAIモデルを使用して、テキストを指定されたターゲット言語に翻訳します。 |
ai_forecast | 指定した期間までのデータを予測します。このテーブル値関数は、時系列データを将来に外挿するように設計されています。 |
vector_search | ベクトル検索インデックスを最先端のAIモデルを使用して検索およびクエリーします。 |