AI SQL-Funktionen von Databricks mit Basis-Modellen veröffentlicht
Databricks revolutioniert die Welt der Datenanalyse mit seinen innovativen AI-SQL-Funktionen, die von Grundmodellen angetrieben werden. Diese Tools fügen sich nahtlos in Ihre bestehenden Daten-Workflows ein und machen es einfacher denn je, AI-gestützte Analysen direkt in Ihren SQL-Abfragen durchzuführen. Das bedeutet, dass Sie sich von den Mühen komplexer API-Integrationen verabschieden und einen schlankeren Ansatz für die Datenanalyse begrüßen können. Dieser Artikel untersucht, wie diese neuen Funktionen die Art und Weise, wie Sie mit Daten umgehen, verändern könnten.
Wichtige Punkte
- Databricks führt AI-SQL-Funktionen ein, die von Grundmodellen angetrieben werden.
- Diese Funktionen bieten Möglichkeiten wie Sentiment-Analyse, Klassifizierung, Textextraktion und Grammatikkorrektur.
- AI-Modelle sind in Databricks integriert, wodurch externe API-Aufrufe überflüssig werden.
- Die Funktionen sind auf einer Pay-per-Token-Basis verfügbar und bieten kosteneffiziente AI-Lösungen.
- Die Verfügbarkeit ist auf bestimmte Databricks-Regionen beschränkt.
- Die AI-Extraktionsfunktion ermöglicht vielseitige Informationsgewinnung.
- Die AI-Grammatikkorrekturfunktion verbessert die grammatikalische Qualität von Texten.
Databricks AI-SQL-Funktionen: Grundmodelle in Aktion
Die neuen Databricks AI-SQL-Funktionen verstehen
Databricks hat eine Reihe von AI-SQL-Funktionen eingeführt, die AI direkt in SQL-Abfragen bringen und den Prozess für Datenanalysten und -ingenieure vereinfachen. Diese Funktionen nutzen die Leistung von Grundmodellen, die großen Sprachmodellen, die auf riesigen Datensätzen trainiert wurden. Solche Modelle, wie ChatGPT, werden normalerweise extern gehostet und erfordern komplexe API-Integrationen. Databricks ändert dies, indem es diese Modelle direkt in seine Plattform einbettet, was AI zugänglicher und effizienter macht. Anstatt dass jedes Unternehmen eigene Web-Service-Aufrufe entwickelt, bietet Databricks vorgefertigte Modelle, die Zeit und Ressourcen sparen.
Während diese Funktionen die AI-Integration erleichtern, ist es wichtig, die Kosten zu berücksichtigen. Sie funktionieren auf einer Pay-per-Token-Basis, daher ist eine strategische Implementierung entscheidend, um die Ausgaben effektiv zu verwalten. Außerdem sind diese Funktionen noch nicht in allen Databricks-Regionen verfügbar, derzeit beschränkt auf Regionen wie Central US, East US, East US 2 und North Central US. Dies könnte Ihre Arbeitsbereichs- und Projektplanung beeinflussen.
Kern-AI-SQL-Funktionen: Sentiment-Analyse, Klassifizierung und mehr
Databricks bietet mehrere Kern-AI-SQL-Funktionen, die die Datenanalyse bereichern:
- AI Analyze Sentiment: Ermittelt die Stimmung (positiv, negativ oder neutral) in Texten, was ideal ist, um Kundenfeedback und Social-Media-Trends zu verstehen.
- AI Classify: Kategorisiert Texte in vordefinierte Klassen, wie das Sortieren von Kundenanfragen nach Thema oder Produkt.
- AI Extract: Extrahiert spezifische Informationen, wie Namen oder E-Mail-Adressen, aus unstrukturierten Texten. Dies verwandelt rohe Texte in strukturierte Daten, ideal für die Erstellung detaillierter Modelle.
- AI Fix Grammar: Korrigiert Grammatikfehler in Texten, nützlich zur Bereinigung von nutzergenerierten Inhalten oder zur Sicherstellung professioneller Kommunikation.
- AI Mask: Schützt die Privatsphäre, indem sensible Informationen in Texten maskiert werden, was die Einhaltung von Datenschutzvorschriften unterstützt.
- AI Summarize: Erstellt prägnante Zusammenfassungen langer Dokumente oder Artikel, perfekt, um wichtige Informationen schnell zu extrahieren.
- AI Translate: Übersetzt Texte zwischen Sprachen und erweitert die Möglichkeiten der Datenanalyse über verschiedene Quellen hinweg.
- AI Similarity: Berechnet Ähnlichkeitswerte zwischen Datensätzen, was eine präzisere Datenanalyse ermöglicht.
Navigation der Databricks AI-SQL-Funktionen mit Databricks Grundmodell-APIs
Die folgende Tabelle listet die Databricks AI-SQL-Funktionen auf, die von Databricks Grundmodell-APIs angetrieben werden:
Funktion Beschreibung ai_analyze_sentiment Analysiert Kundenbewertungen mit AI-Funktionen ai_classify Klassifiziert mit AI-Funktionen ai_extract Extrahiert Daten mit AI-Funktionen ai_fix_grammar Korrigiert Grammatik mit AI-Funktionen ai_gen Verwendet die ai_gen-Funktion ai_mask Verwendet die ai_mask-Funktion ai_similarity Verwendet ai_similarity zur Berechnung des Kerns ai_summarize Verwendet die ai_summarize-Funktion ai_translate Verwendet die ai_translate-Funktion ai_query Die ai_query()-Funktion ermöglicht es Ihnen, Ihre maschinellen Lernmodelle und großen Sprachmodelle mit Databricks Model Serving zu bedienen und sie mit SQL abzufragen
Praktische Anwendungen: Anwendungsfälle aus der realen Welt
Diese AI-SQL-Funktionen eröffnen eine Reihe praktischer Anwendungen:
- Kundenbewertungen analysieren: Bewerten Sie automatisch die Stimmung in Kundenbewertungen, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und die Kundenzufriedenheit zu messen.
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen: Nutzen Sie AI-Grammatikkorrektur, um Daten vor der Analyse zu bereinigen, einschließlich AI-Zusammenfassung für Effizienz.
- Optimierte Dokumentenverarbeitung: Extrahieren Sie wichtige Informationen aus juristischen Dokumenten, Verträgen oder Forschungspapieren und füllen Sie andere Datensätze mit extrahierten Daten wie Namen und Adressen.
Durch die Möglichkeit, AI-Funktionen direkt in SQL auszuführen, werden Daten-Workflows erheblich optimiert.
AI-SQL-Funktionen im Test: Eine Demo in Databricks
Databricks bietet eine überzeugende Demonstration dieser Funktionen in Aktion:
- Sentiment-Analyse: Mit einer einfachen SQL-Abfrage können Sie die Textstimmung analysieren:
SELECT ai_analyze_sentiment('Ich bin ein glücklicher Funkenjunge');- Datenbereinigung: Abfragen verschiedener Datenpunkte, um Kundenbewertungen zu analysieren und verschiedene Prüfungen durchzuführen, wodurch die Datenbereinigung effektiver wird.
- Mit einer Common Table Expression (CTE) zur Speicherung von Daten können Sie die Stimmungen verschiedener Benutzer analysieren und verschiedene Analysen durchführen.
- Ein Wechsel zur AI-Grammatikkorrektur kann helfen, häufige grammatikalische Probleme zu beheben.
Verfügbarkeit und Voraussetzungen für die Nutzung von Grundmodellen
Um Grundmodelle effektiv zu nutzen, müssen bestimmte Anforderungen erfüllt sein:
- AI-Funktionen sind nur in Arbeitsbereichen in Regionen verfügbar, die Pay-per-Token-Grundmodell-APIs unterstützen.
- Diese Funktion ist auf Azure Databricks SQL Classic nicht verfügbar.
Tipps zur Maximierung des Potenzials von Databricks AI-SQL-Funktionen
Strategische Integration
Planen Sie sorgfältig, wie Sie diese AI-Funktionen in Ihre Datenpipelines integrieren. Identifizieren Sie, wo AI-Einblicke den größten Mehrwert bieten und automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben. Nutzen Sie diese Funktionen dort, wo sie den größten Nutzen bringen.
Kostenoptimierung
Behalten Sie Ihren Token-Verbrauch im Auge, um die Kosten zu optimieren. Bewerten Sie die aktuellen Ausgaben und erkunden Sie andere AI-Optionen, um die Funktionalität zu verbessern, während Sie den Kompromiss zwischen AI-gesteuerten Erkenntnissen und Kosten abwägen.
Aktualität
Databricks verbessert kontinuierlich seine AI-Fähigkeiten. Bleiben Sie über neue Funktionen, Regionsverfügbarkeit und Preisänderungen informiert, um diese transformative Technologie voll auszuschöpfen. Lernen und experimentieren Sie weiter, um Ihre Workflows zu verbessern.
Vor- und Nachteile von Databricks AI-SQL-Funktionen
Vorteile
- Vereinfachte AI-Integration in SQL-Workflows
- Zugang zu leistungsstarken Grundmodellen
- Reduzierte Komplexität im Vergleich zu externen API-Integrationen
- Potenzial für kosteneffiziente AI-Lösungen (Pay-per-Token)
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen
Nachteile
- Kostenmanagement (Pay-per-Token-Nutzung)
- Begrenzte Regionsverfügbarkeit
- Abhängigkeit von der Databricks-Plattform
- Potenzial für Anbieterbindung
- Spezifische Arbeitsbereichs- und Konfigurationsanforderungen
Häufig gestellte Fragen
Was sind Databricks AI-SQL-Funktionen?
Databricks AI-SQL-Funktionen sind eine Sammlung von Tools, die es Ihnen ermöglichen, AI-Modelle direkt in Ihren SQL-Abfragen zu nutzen. Diese Funktionen werden von Grundmodellen angetrieben und bieten Möglichkeiten wie Sentiment-Analyse, Textklassifizierung und mehr.
Was sind die AI-Extraktions- und AI-Grammatikkorrekturfunktionen?
Die AI-Extraktionsfunktion ermöglicht die Extraktion von Begriffen und das Parsen von Dokumenten, um spezifische Informationen wie E-Mails oder Namen herauszuziehen. Die AI-Grammatikkorrekturfunktion korrigiert grammatikalische Fehler in Texten.
Wie funktioniert die Preisgestaltung für diese AI-Funktionen?
Die Preisgestaltung basiert auf einem Pay-per-Token-Modell. Der Token-Verbrauch hängt von der Komplexität der Abfrage und der Größe des Eingabetextes ab. Für detaillierte Preisinformationen verweisen Sie auf die Databricks-Dokumentation.
In welchen Regionen sind Databricks AI-SQL-Funktionen verfügbar?
Derzeit sind diese Funktionen in bestimmten Regionen verfügbar, darunter Central US, East US, East US 2 und North Central US. Überprüfen Sie stets die neueste Databricks-Dokumentation für die aktuellste Regionsunterstützung.
Verwandte Fragen
Was sind die Alternativen zur Durchführung von Sentiment-Analysen in Databricks?
Vor den Databricks SQL-Funktionen hatten Unternehmen einige Optionen. Eine war, ein Modell von Grund auf mit ihren Daten zu entwickeln, um eine benutzerdefinierte Klassifizierungs-Engine zu erstellen. Eine andere war die Nutzung von Web-Service-Aufrufen, die die Einrichtung eines separaten Abonnements erforderte, was die Organisation potenziell Datenlecks oder anderen Bedenken aussetzen konnte.
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Kommentare (1)
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![StephenPerez]()
StephenPerez
1. August 2025 04:48:18 MESZ
Wow, Databricks is really stepping up the game with AI SQL functions! 😎 It’s wild how you can just weave AI into SQL queries now. Makes me wonder if this’ll make data analysts’ jobs easier or if it’s just a shiny new toy for the big players.
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Databricks revolutioniert die Welt der Datenanalyse mit seinen innovativen AI-SQL-Funktionen, die von Grundmodellen angetrieben werden. Diese Tools fügen sich nahtlos in Ihre bestehenden Daten-Workflows ein und machen es einfacher denn je, AI-gestützte Analysen direkt in Ihren SQL-Abfragen durchzuführen. Das bedeutet, dass Sie sich von den Mühen komplexer API-Integrationen verabschieden und einen schlankeren Ansatz für die Datenanalyse begrüßen können. Dieser Artikel untersucht, wie diese neuen Funktionen die Art und Weise, wie Sie mit Daten umgehen, verändern könnten.
Wichtige Punkte
- Databricks führt AI-SQL-Funktionen ein, die von Grundmodellen angetrieben werden.
- Diese Funktionen bieten Möglichkeiten wie Sentiment-Analyse, Klassifizierung, Textextraktion und Grammatikkorrektur.
- AI-Modelle sind in Databricks integriert, wodurch externe API-Aufrufe überflüssig werden.
- Die Funktionen sind auf einer Pay-per-Token-Basis verfügbar und bieten kosteneffiziente AI-Lösungen.
- Die Verfügbarkeit ist auf bestimmte Databricks-Regionen beschränkt.
- Die AI-Extraktionsfunktion ermöglicht vielseitige Informationsgewinnung.
- Die AI-Grammatikkorrekturfunktion verbessert die grammatikalische Qualität von Texten.
Databricks AI-SQL-Funktionen: Grundmodelle in Aktion
Die neuen Databricks AI-SQL-Funktionen verstehen
Databricks hat eine Reihe von AI-SQL-Funktionen eingeführt, die AI direkt in SQL-Abfragen bringen und den Prozess für Datenanalysten und -ingenieure vereinfachen. Diese Funktionen nutzen die Leistung von Grundmodellen, die großen Sprachmodellen, die auf riesigen Datensätzen trainiert wurden. Solche Modelle, wie ChatGPT, werden normalerweise extern gehostet und erfordern komplexe API-Integrationen. Databricks ändert dies, indem es diese Modelle direkt in seine Plattform einbettet, was AI zugänglicher und effizienter macht. Anstatt dass jedes Unternehmen eigene Web-Service-Aufrufe entwickelt, bietet Databricks vorgefertigte Modelle, die Zeit und Ressourcen sparen.
Während diese Funktionen die AI-Integration erleichtern, ist es wichtig, die Kosten zu berücksichtigen. Sie funktionieren auf einer Pay-per-Token-Basis, daher ist eine strategische Implementierung entscheidend, um die Ausgaben effektiv zu verwalten. Außerdem sind diese Funktionen noch nicht in allen Databricks-Regionen verfügbar, derzeit beschränkt auf Regionen wie Central US, East US, East US 2 und North Central US. Dies könnte Ihre Arbeitsbereichs- und Projektplanung beeinflussen.
Kern-AI-SQL-Funktionen: Sentiment-Analyse, Klassifizierung und mehr
Databricks bietet mehrere Kern-AI-SQL-Funktionen, die die Datenanalyse bereichern:
- AI Analyze Sentiment: Ermittelt die Stimmung (positiv, negativ oder neutral) in Texten, was ideal ist, um Kundenfeedback und Social-Media-Trends zu verstehen.
- AI Classify: Kategorisiert Texte in vordefinierte Klassen, wie das Sortieren von Kundenanfragen nach Thema oder Produkt.
- AI Extract: Extrahiert spezifische Informationen, wie Namen oder E-Mail-Adressen, aus unstrukturierten Texten. Dies verwandelt rohe Texte in strukturierte Daten, ideal für die Erstellung detaillierter Modelle.
- AI Fix Grammar: Korrigiert Grammatikfehler in Texten, nützlich zur Bereinigung von nutzergenerierten Inhalten oder zur Sicherstellung professioneller Kommunikation.
- AI Mask: Schützt die Privatsphäre, indem sensible Informationen in Texten maskiert werden, was die Einhaltung von Datenschutzvorschriften unterstützt.
- AI Summarize: Erstellt prägnante Zusammenfassungen langer Dokumente oder Artikel, perfekt, um wichtige Informationen schnell zu extrahieren.
- AI Translate: Übersetzt Texte zwischen Sprachen und erweitert die Möglichkeiten der Datenanalyse über verschiedene Quellen hinweg.
- AI Similarity: Berechnet Ähnlichkeitswerte zwischen Datensätzen, was eine präzisere Datenanalyse ermöglicht.
Navigation der Databricks AI-SQL-Funktionen mit Databricks Grundmodell-APIs
Die folgende Tabelle listet die Databricks AI-SQL-Funktionen auf, die von Databricks Grundmodell-APIs angetrieben werden:
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| ai_analyze_sentiment | Analysiert Kundenbewertungen mit AI-Funktionen |
| ai_classify | Klassifiziert mit AI-Funktionen |
| ai_extract | Extrahiert Daten mit AI-Funktionen |
| ai_fix_grammar | Korrigiert Grammatik mit AI-Funktionen |
| ai_gen | Verwendet die ai_gen-Funktion |
| ai_mask | Verwendet die ai_mask-Funktion |
| ai_similarity | Verwendet ai_similarity zur Berechnung des Kerns |
| ai_summarize | Verwendet die ai_summarize-Funktion |
| ai_translate | Verwendet die ai_translate-Funktion |
| ai_query | Die ai_query()-Funktion ermöglicht es Ihnen, Ihre maschinellen Lernmodelle und großen Sprachmodelle mit Databricks Model Serving zu bedienen und sie mit SQL abzufragen |
Praktische Anwendungen: Anwendungsfälle aus der realen Welt
Diese AI-SQL-Funktionen eröffnen eine Reihe praktischer Anwendungen:
- Kundenbewertungen analysieren: Bewerten Sie automatisch die Stimmung in Kundenbewertungen, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und die Kundenzufriedenheit zu messen.
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen: Nutzen Sie AI-Grammatikkorrektur, um Daten vor der Analyse zu bereinigen, einschließlich AI-Zusammenfassung für Effizienz.
- Optimierte Dokumentenverarbeitung: Extrahieren Sie wichtige Informationen aus juristischen Dokumenten, Verträgen oder Forschungspapieren und füllen Sie andere Datensätze mit extrahierten Daten wie Namen und Adressen.
Durch die Möglichkeit, AI-Funktionen direkt in SQL auszuführen, werden Daten-Workflows erheblich optimiert.
AI-SQL-Funktionen im Test: Eine Demo in Databricks
Databricks bietet eine überzeugende Demonstration dieser Funktionen in Aktion:
- Sentiment-Analyse: Mit einer einfachen SQL-Abfrage können Sie die Textstimmung analysieren: SELECT ai_analyze_sentiment('Ich bin ein glücklicher Funkenjunge');
- Datenbereinigung: Abfragen verschiedener Datenpunkte, um Kundenbewertungen zu analysieren und verschiedene Prüfungen durchzuführen, wodurch die Datenbereinigung effektiver wird.
- Mit einer Common Table Expression (CTE) zur Speicherung von Daten können Sie die Stimmungen verschiedener Benutzer analysieren und verschiedene Analysen durchführen.
- Ein Wechsel zur AI-Grammatikkorrektur kann helfen, häufige grammatikalische Probleme zu beheben.
Verfügbarkeit und Voraussetzungen für die Nutzung von Grundmodellen
Um Grundmodelle effektiv zu nutzen, müssen bestimmte Anforderungen erfüllt sein:
- AI-Funktionen sind nur in Arbeitsbereichen in Regionen verfügbar, die Pay-per-Token-Grundmodell-APIs unterstützen.
- Diese Funktion ist auf Azure Databricks SQL Classic nicht verfügbar.
Tipps zur Maximierung des Potenzials von Databricks AI-SQL-Funktionen
Strategische Integration
Planen Sie sorgfältig, wie Sie diese AI-Funktionen in Ihre Datenpipelines integrieren. Identifizieren Sie, wo AI-Einblicke den größten Mehrwert bieten und automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben. Nutzen Sie diese Funktionen dort, wo sie den größten Nutzen bringen.
Kostenoptimierung
Behalten Sie Ihren Token-Verbrauch im Auge, um die Kosten zu optimieren. Bewerten Sie die aktuellen Ausgaben und erkunden Sie andere AI-Optionen, um die Funktionalität zu verbessern, während Sie den Kompromiss zwischen AI-gesteuerten Erkenntnissen und Kosten abwägen.
Aktualität
Databricks verbessert kontinuierlich seine AI-Fähigkeiten. Bleiben Sie über neue Funktionen, Regionsverfügbarkeit und Preisänderungen informiert, um diese transformative Technologie voll auszuschöpfen. Lernen und experimentieren Sie weiter, um Ihre Workflows zu verbessern.
Vor- und Nachteile von Databricks AI-SQL-Funktionen
Vorteile
- Vereinfachte AI-Integration in SQL-Workflows
- Zugang zu leistungsstarken Grundmodellen
- Reduzierte Komplexität im Vergleich zu externen API-Integrationen
- Potenzial für kosteneffiziente AI-Lösungen (Pay-per-Token)
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen
Nachteile
- Kostenmanagement (Pay-per-Token-Nutzung)
- Begrenzte Regionsverfügbarkeit
- Abhängigkeit von der Databricks-Plattform
- Potenzial für Anbieterbindung
- Spezifische Arbeitsbereichs- und Konfigurationsanforderungen
Häufig gestellte Fragen
Was sind Databricks AI-SQL-Funktionen?
Databricks AI-SQL-Funktionen sind eine Sammlung von Tools, die es Ihnen ermöglichen, AI-Modelle direkt in Ihren SQL-Abfragen zu nutzen. Diese Funktionen werden von Grundmodellen angetrieben und bieten Möglichkeiten wie Sentiment-Analyse, Textklassifizierung und mehr.
Was sind die AI-Extraktions- und AI-Grammatikkorrekturfunktionen?
Die AI-Extraktionsfunktion ermöglicht die Extraktion von Begriffen und das Parsen von Dokumenten, um spezifische Informationen wie E-Mails oder Namen herauszuziehen. Die AI-Grammatikkorrekturfunktion korrigiert grammatikalische Fehler in Texten.
Wie funktioniert die Preisgestaltung für diese AI-Funktionen?
Die Preisgestaltung basiert auf einem Pay-per-Token-Modell. Der Token-Verbrauch hängt von der Komplexität der Abfrage und der Größe des Eingabetextes ab. Für detaillierte Preisinformationen verweisen Sie auf die Databricks-Dokumentation.
In welchen Regionen sind Databricks AI-SQL-Funktionen verfügbar?
Derzeit sind diese Funktionen in bestimmten Regionen verfügbar, darunter Central US, East US, East US 2 und North Central US. Überprüfen Sie stets die neueste Databricks-Dokumentation für die aktuellste Regionsunterstützung.
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1. August 2025 04:48:18 MESZ
Wow, Databricks is really stepping up the game with AI SQL functions! 😎 It’s wild how you can just weave AI into SQL queries now. Makes me wonder if this’ll make data analysts’ jobs easier or if it’s just a shiny new toy for the big players.
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