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Abfragen eines externen Modells mit ai_query

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Wichtig

Diese Funktion befindet sich in public preview. Um Endpunkte abzufragen, die externe Modelle bereitstellen, aktivieren Sie auf der Benutzeroberfläche für Databricks-Previews die Option AI_Query für benutzerdefinierte Modelle und externe Modelle.

In diesem Artikel wird das Einrichten und Abfragen eines externen Modellendpunkts mithilfe der integrierten Databricks SQL-Funktion ai_query() veranschaulicht. Im Beispiel wird die Unterstützung für externe Modelle in Mosaic AI Model Serving genutzt, um die von OpenAI bereitgestellte gpt-4-Komponente abzufragen und Chataufgaben auszuführen. Ausführlichere Informationen zu dieser KI-Funktion finden Sie unter KI-Funktionen in Azure Databricks.

Anforderungen

Erstellen eines externen Modellendpunkts

Im Anschluss wird ein externer Modellbereitstellungsendpunkt erstellt, der OpenAI gpt-4 für eine Chataufgabe bereitstellt.

Informationen zum Erstellen eines persönlichen Zugriffstokens finden Sie unter Authentifizierung für die Azure Databricks-Automatisierung.

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))

Abfragen des externen Modells mit ai_query()

Im Databricks SQL-Abfrage-Editor können Sie SQL-Abfragen schreiben, um den externen Modellbereitstellungsendpunkt abzufragen.

Beispielabfragen:

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

Zusätzliche Ressourcen