Функции AI SQL от Databricks с базовыми моделями

Databricks встряхивает мир аналитики данных своими инновационными функциями AI SQL, которые работают на основе фундаментальных моделей. Эти инструменты легко интегрируются в существующие рабочие процессы с данными, делая анализ с использованием ИИ в SQL-запросах проще, чем когда-либо. Это означает, что вы можете попрощаться с хлопотами сложной интеграции API и приветствовать более оптимизированный подход к анализу данных. Эта статья рассматривает, как эти новые функции могут изменить ваш подход к работе с данными.

Ключевые моменты

• Databricks представляет функции AI SQL, работающие на основе фундаментальных моделей.
• Эти функции предлагают возможности, такие как анализ настроений, классификация, извлечение текста и исправление грамматики.
• Модели ИИ интегрированы в Databricks, что устраняет необходимость внешних вызовов API.
• Функции доступны на основе оплаты за токен, предоставляя экономичные решения ИИ.
• Доступность ограничена определёнными регионами Databricks.
• Функция AI Extract позволяет универсально извлекать информацию.
• Функция AI Fix Grammar повышает грамматическое качество текста.

Функции AI SQL от Databricks: Фундаментальные модели в действии

Понимание новых функций AI SQL от Databricks

Databricks представил набор функций AI SQL, которые привносят ИИ непосредственно в SQL-запросы, упрощая процесс для аналитиков данных и инженеров. Эти функции используют мощь фундаментальных моделей, которые представляют собой большие языковые модели, обученные на огромных наборах данных. Обычно такие модели, как ChatGPT, размещаются внешне и требуют сложной интеграции API. Databricks меняет это, встраивая эти модели прямо в свою платформу, делая ИИ более доступным и эффективным. Вместо того чтобы каждой компании создавать собственные вызовы веб-сервисов, Databricks предлагает готовые модели, экономя время и ресурсы.

Хотя эти функции упрощают интеграцию ИИ, важно учитывать затраты. Они работают на основе оплаты за токен, поэтому стратегическое внедрение является ключом к эффективному управлению расходами. Также эти функции пока доступны не во всех регионах Databricks, в настоящее время они ограничены такими регионами, как Центральный США, Восточный США, Восточный США 2 и Северо-Центральный США. Это может повлиять на планирование вашего рабочего пространства и проектов.

Основные функции AI SQL: Анализ настроений, классификация и другое

Databricks предлагает несколько основных функций AI SQL, которые обогащают анализ данных:

• AI Analyze Sentiment: Определяет настроение (положительное, отрицательное или нейтральное) в тексте, что отлично подходит для понимания отзывов клиентов и тенденций в социальных сетях.
• AI Classify: Классифицирует текст по заранее определённым классам, например, сортировка запросов клиентов по темам или продуктам.
• AI Extract: Извлекает конкретную информацию, такую как имена или адреса электронной почты, из неструктурированного текста. Это превращает необработанный текст в структурированные данные, идеально подходящие для создания подробных моделей.



• AI Fix Grammar: Исправляет грамматику в тексте, что полезно для очистки пользовательского контента или обеспечения профессиональной коммуникации.
• AI Mask: Защищает конфиденциальность, маскируя чувствительную информацию в тексте, помогая соблюдать правила безопасности данных.
• AI Summarize: Создаёт краткие резюме длинных документов или статей, идеально подходящие для быстрого извлечения ключевой информации.
• AI Translate: Переводит текст между языками, расширяя возможности анализа данных из разных источников.
• AI Similarity: Рассчитывает показатели схожести между записями, позволяя проводить более точный анализ данных.

Навигация по функциям AI SQL от Databricks с использованием API фундаментальных моделей Databricks

В следующей таблице перечислены функции AI SQL от Databricks, работающие на основе API фундаментальных моделей Databricks:

Практическое применение: Реальные сценарии использования

Эти функции AI SQL открывают множество практических применений:

• Анализ отзывов клиентов: Автоматически оценивает настроение в отзывах клиентов, чтобы выявить области для улучшения и измерить удовлетворённость клиентов.



• Автоматизация проверок качества данных: Используйте исправление грамматики ИИ для очистки данных перед анализом, включая суммирование ИИ для повышения эффективности.
• Упрощение обработки документов: Извлекайте ключевую информацию из юридических документов, контрактов или научных статей, заполняя другие наборы данных извлечёнными данными, такими как имена и адреса.

Позволяя функциям ИИ работать непосредственно в SQL, рабочие процессы с данными становятся значительно более оптимизированными.

Тестирование функций AI SQL: Демо в Databricks

Databricks предлагает убедительную демонстрацию этих функций в действии:

• Анализ настроений: С помощью простого SQL-запроса вы можете анализировать настроение текста:
SELECT ai_analyze_sentiment('Я счастливый искры парень');
• Очистка данных: Запрашивайте различные точки данных для анализа отзывов клиентов и выполнения различных проверок, делая очистку данных более эффективной.
• Используя общее табличное выражение (CTE) для хранения данных, вы можете анализировать настроения разных пользователей и проводить различные анализы.
• Переключение на AI Fix Grammar может помочь исправить распространённые грамматические ошибки.

Доступность и предварительные требования для использования фундаментальных моделей

Для эффективного использования фундаментальных моделей необходимо выполнить определённые требования:

• Функции ИИ доступны только в рабочих пространствах в регионах, поддерживающих оплату за токен API фундаментальных моделей.
• Эта функция недоступна в Azure Databricks SQL Classic.

Советы по максимизации потенциала функций AI SQL от Databricks

Стратегическая интеграция

Тщательно планируйте, как интегрировать эти функции ИИ в ваши конвейеры данных. Определите, где идеи ИИ могут принести наибольшую пользу и автоматизировать повторяющиеся задачи. Используйте эти функции там, где они принесут наибольшую пользу.

Оптимизация затрат

Следите за потреблением токенов, чтобы оптимизировать затраты. Оценивайте текущие расходы и изучайте другие варианты ИИ для улучшения функциональности, оценивая баланс между идеями, основанными на ИИ, и затратами.

Будьте в курсе

Databricks постоянно совершенствует свои возможности ИИ. Будьте в курсе новых функций, доступности регионов и изменений цен, чтобы в полной мере использовать эту трансформационную технологию. Продолжайте учиться и экспериментировать, чтобы улучшать свои рабочие процессы.

Преимущества и недостатки функций AI SQL от Databricks

Плюсы

• Упрощённая интеграция ИИ в рабочие процессы SQL
• Доступ к мощным фундаментальным моделям
• Снижение сложности по сравнению с внешними интеграциями API
• Потенциал для экономичных решений ИИ (оплата за токен)
• Автоматизированные проверки качества данных

Минусы

• Управление затратами (использование с оплатой за токен)
• Ограниченная доступность регионов
• Зависимость от платформы Databricks
• Потенциальная привязка к поставщику
• Особые требования к рабочему пространству и конфигурации

Часто задаваемые вопросы

Что такое функции AI SQL от Databricks?

Функции AI SQL от Databricks — это набор инструментов, которые позволяют использовать модели ИИ непосредственно в ваших SQL-запросах. Эти функции работают на основе фундаментальных моделей и предлагают возможности, такие как анализ настроений, классификация текста и многое другое.

Что представляют собой функции AI Extract и AI Fix Grammar?

Функция AI Extract позволяет извлекать термины и разбирать документы для получения конкретной информации, такой как электронные письма или имена. Функция AI Fix Grammar исправляет грамматические ошибки в тексте.

Как работает ценообразование для этих функций ИИ?

Ценообразование основано на модели оплаты за токен. Использование токенов зависит от сложности запроса и размера входного текста. Для подробной информации о ценах обратитесь к документации Databricks.

В каких регионах доступны функции AI SQL от Databricks?

В настоящее время эти функции доступны в определённых регионах, включая Центральный США, Восточный США, Восточный США 2 и Северо-Центральный США. Всегда проверяйте последнюю документацию Databricks для получения актуальной информации о поддержке регионов.

Связанные вопросы

Какие существуют альтернативы для выполнения анализа настроений в Databricks?

До появления функций SQL от Databricks у бизнеса было несколько вариантов. Один из них — создание модели с нуля с использованием своих данных для создания пользовательского классификационного движка. Другой — использование вызовов веб-сервисов, что требовало настройки отдельной подписки, потенциально подвергая организацию рискам утечки данных или другим проблемам.