引入人工智能功能:將大型語言模型與磚SQL

與所有的大型語言模型的空間正在取得的進展,客戶問我們如何可以啟用SQL分析師利用這個強大的技術在日常工作流。beplay体育app下载地址

今天,我們很高興宣布AI的公共預覽功能。AI功能是一個內置的數據庫SQL函數,允許您訪問大型語言模型(llm)直接從SQL。

這次的發布,現在可以迅速與llm實驗對您公司的數據在一個熟悉的SQL接口。一旦你已經開發出正確的LLM提示,您可以快速轉換成生產管道使用現有數據磚工具,如三角洲生活表或安排工作。這極大地簡化了開發和productionization llm的工作流。

AI功能調用llm的技術複雜性進行了抽象,因此使分析師和數據科學家開始使用這些模型,而不用擔心底層基礎設施。

使用人工智能功能

顯示AI函數是如何工作的,想象你是一個分析師和得到成千上萬的電話記錄的曆史列表的任務提供一份報告,分解所有的調用分為四類(沮喪、快樂、中立、滿意)。通常,這將需要你請求數據科學團隊創建一個分類模型。相反,與人工智能功能,可以促使大量語言模型,如OpenAI ChatGPT模型,直接從SQL。一個LLM提示可能看起來像下麵的例子:

提示:下麵的文本進行分類成一個的四類(沮喪、快樂、中性、滿意):非常感謝為今天幫助我,解決我的問題與額外的法案。
              響應:滿足

使用人工智能功能,您可以在一個定製的SQL函數把這個提示。這使您能夠執行以下操作,而不是一個複雜的多步驟的管道:

選擇transcript_line,CLASSIFY_TRANSCRIPT (transcript_line)作為分類從your_dataset

讓我們用這個例子來遍曆所需的步驟。我們將使用Azure OpenAI服務作為我們的大型語言模型,盡管你也可以使用OpenAI。在將來的版本中,我們將使其他大型語言模型,包括開源llm如多莉。

我們之前保存Azure OpenAI API密鑰作為磚秘密秘密函數我們可以引用它。存儲,讓我們看一看新的AI_GENERATE_TEXT函數,看看我們的具體目標是:使它工作

AI_GENERATE_TEXT (提示,“azure_openai / gpt-35-turbo”,“apiKey”秘密(“令牌”,“azure-openai”),“deploymentName”、“llmbricks”,“apiVersion”、“2023 - 03 - 15 -預覽”,“resourceName”、“lakehouserules”,“溫度”,投(0.0作為雙));

我們建議您將AI_GENERATE_TEXT函數與另一個函數。這使它更容易傳遞輸入數據,如成績單、和名稱的功能使它更具描述性的預期目標:

創建或取代函數CLASSIFY_TRANSCRIPT(成績單字符串)返回字符串返回AI_GENERATE_TEXT(CONCAT (”下麵的文本分類分為四類(沮喪、快樂、中性的,滿意)”,成績單),“azure_openai / gpt-35-turbo”,“apiKey”秘密(“令牌”,“azure-openai”),“deploymentName”,“llmbricks”,“apiVersion”,“2023 - 03 - 15 -預覽”,“resourceName”,“llmbricks”,“溫度”,(0.0作為雙));

這是它所需要的實現我們的功能,從而導致我們的查詢被這麼簡單:

選擇transcript_line,CLASSIFY_TRANSCRIPT (transcript_line)作為分類從your_dataset

沒有複雜的管道,沒有提交數據工程師創建新的流程,門票或門票數據科學家創建新的模型,隻需要一點你的創造力發展迅速而簡單的SQL將llm的難以置信的力量對你的數據。

AI功能允許您利用大型語言模型——從翻譯從一種語言到另一個地方,總結文本,建議下一步的支持團隊,甚至使用多個函數調用的多重射擊提示。

AI功能僅僅是開始我們的旅程讓用戶能夠輕鬆地定製業務,利用llm llm與您的數據。我們迫不及待地想看到你建立什麼!

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