Consultar um modelo externo com ai_query()

Observação

Esse recurso está em uma versão prévia. Para consultar pontos de extremidade que servem modelos externos, inscreva-se na Visualização Pública. Preencha e envie o formulário de inscrição da Visualização Pública de Funções de IA.

Este artigo ilustra como configurar e consultar um ponto de extremidade de modelo externo usando a função interna do Databricks SQL ai_query(). O exemplo usa o suporte de modelo externo no Serviço de Modelo do Mosaic AI para consultar o gpt-4 fornecido pela OpenAI e executar tarefas de chat. Consulte Funções de IA no Azure Databricks para obter mais detalhes sobre a função.

Requisitos

• Consulte os requisitos da função SQL ai_query.
• Uma chave de API do OpenAI.
• Armazene a chave em um segredo do Databricks. Neste exemplo, você armazena a chave de API em escopo my-external-model e segredo openai.

Criar um ponto de extremidade de modelo externo

A seguir, cria um ponto de extremidade de serviço de modelo externo que serve OpenAI gpt-4 para uma tarefa de chat.

Para criar um token de acesso pessoal, confira Autenticação para automação do Databricks.

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))

Consultar um modelo externo com ai_query()

No editor de consultas SQL do Databricks, você pode escrever consultas SQL para consultar o ponto de extremidade de serviço do modelo externo.

Consultas de exemplo:

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

Recursos adicionais

• Funções de IA no Azure Databricks.
• Consultar um modelo servido com ai_query().