Dela via

Funktionen ai_extract

  • Artikel

Gäller för:markerad ja Databricks SQL markerad ja Databricks Runtime

Viktigt!

Den här funktionen finns som allmänt tillgänglig förhandsversion.

I förhandsversionen:

  • Den underliggande språkmodellen kan hantera flera språk, men dessa funktioner är anpassade för engelska.
  • Det finns hastighetsbegränsning för de underliggande FOUNDATION Model-API:erna. Se gränserna för FOUNDATION-modellens API:er under från till update.
  • På grund av hastighetsbegränsning är den här funktionen utformad för testning på små datauppsättningar som har mindre än 100 rader. För användningsfall med över 100 rader data rekommenderar Databricks att du använder ai_query och en etablerad dataflödesslutpunkt. Se Utföra batch-LLM-slutsatsdragning med hjälp av ai_query.

Med ai_extract() funktionen kan du anropa en toppmodern generativ AI-modell för att extrahera entiteter som anges av etiketter från en viss text med hjälp av SQL. Den här funktionen använder en chattmodell som betjänar slutpunkten som görs tillgänglig av Databricks Foundation-modell-API:er.

Krav

Viktigt!

De underliggande modeller som kan användas just nu är licensierade under Apache 2.0-licensen, Copyright © Apache Software Foundation eller LLAMA 3.1 Community License Copyright © Meta Platforms, Inc. Alla rättigheter reserverade. Kunderna ansvarar för att säkerställa efterlevnaden av tillämpliga modelllicenser.

Databricks rekommenderar att du granskar dessa licenser för att säkerställa efterlevnad av tillämpliga villkor. Om modeller dyker upp i framtiden som presterar bättre enligt Databricks interna riktmärken kan Databricks ändra modellen (och list av tillämpliga licenser som tillhandahålls på den här sidan).

För närvarande är Meta-Llama-3.1-70B-Instruct den underliggande modellen som driver dessa AI-funktioner.

Kommentar

I Databricks Runtime 15.1 och senare stöds den här funktionen i Databricks Notebooks, inklusive notebook-filer som körs som en uppgift i ett Databricks-arbetsflöde.

Syntax

ai_extract(content, labels)

Argument

  • content: Ett STRING uttryck.
  • labels: En ARRAY<STRING> literal. Varje element är en typ av entitet som ska extraheras.

Returer

Varje fält i en STRUCTwhere motsvarar en entitetstyp som anges i labels. Varje fält innehåller en sträng som representerar den extraherade entiteten. Om fler än en kandidat för någon entitetstyp hittas returneras bara en.

Om content är NULLär NULLresultatet .

Exempel

> SELECT ai_extract(
    'John Doe lives in New York and works for Acme Corp.',
    array('person', 'location', 'organization')
  );
 {"person": "John Doe", "location": "New York", "organization": "Acme Corp."}

> SELECT ai_extract(
    'Send an email to jane.doe@example.com about the meeting at 10am.',
    array('email', 'time')
  );
 {"email": "jane.doe@example.com", "time": "10am"}