Funções AI SQL Lançadas pela Databricks com Modelos de Fundação
Databricks está revolucionando o mundo da análise de dados com suas inovadoras funções SQL de IA, alimentadas por modelos de fundação. Essas ferramentas integram-se perfeitamente aos seus fluxos de trabalho de dados existentes, tornando mais fácil do que nunca realizar análises impulsionadas por IA diretamente em suas consultas SQL. Isso significa que você pode dizer adeus às complicações de integrações complexas de API e olá a uma abordagem mais simplificada para análise de dados. Este artigo explora como esses novos recursos podem mudar a maneira como você lida com dados.
Pontos Principais
- Databricks apresenta funções SQL de IA alimentadas por modelos de fundação.
- Essas funções oferecem capacidades como análise de sentimento, classificação, extração de texto e correção gramatical.
- Modelos de IA estão integrados ao Databricks, eliminando a necessidade de chamadas de API externas.
- As funções estão disponíveis em uma base de pagamento por token, oferecendo soluções de IA econômicas.
- A disponibilidade é restrita a regiões específicas do Databricks.
- A função de extração de IA permite a extração versátil de informações.
- A função de correção gramatical de IA melhora a qualidade gramatical do texto.
Funções SQL de IA do Databricks: Modelos de Fundação em Ação
Entendendo as Novas Funções SQL de IA do Databricks
Databricks lançou um conjunto de funções SQL de IA que trazem a IA diretamente para as consultas SQL, simplificando o processo para analistas de dados e engenheiros. Essas funções utilizam o poder dos modelos de fundação, que são grandes modelos de linguagem treinados em vastos conjuntos de dados. Normalmente, tais modelos, como o ChatGPT, são hospedados externamente e exigem integrações complexas de API. O Databricks muda isso ao incorporar esses modelos diretamente em sua plataforma, tornando a IA mais acessível e eficiente. Em vez de cada empresa construir suas próprias chamadas de serviço web, o Databricks oferece modelos prontos, economizando tempo e recursos.
Embora essas funções facilitem a integração de IA, é importante considerar os custos. Elas operam em uma base de pagamento por token, então a implementação estratégica é fundamental para gerenciar despesas de forma eficaz. Além disso, essas funções ainda não estão disponíveis em todas as regiões do Databricks, atualmente limitadas a regiões como Central US, East US, East US 2 e North Central US. Isso pode afetar o planejamento do seu espaço de trabalho e projetos.
Funções SQL de IA Principais: Análise de Sentimento, Classificação e Mais
O Databricks oferece várias funções SQL de IA principais que enriquecem a análise de dados:
- AI Analyze Sentiment: Determina o sentimento (positivo, negativo ou neutro) em textos, ótimo para entender feedback de clientes e tendências de redes sociais.
- AI Classify: Categoriza textos em classes predefinidas, como classificar consultas de clientes por tópico ou produto.
- AI Extract: Extrai informações específicas, como nomes ou endereços de e-mail, de textos não estruturados. Isso transforma textos brutos em dados estruturados, ideal para criar modelos detalhados.
- AI Fix Grammar: Corrige a gramática em textos, útil para limpar conteúdo gerado por usuários ou garantir comunicações profissionais.
- AI Mask: Protege a privacidade ao mascarar informações sensíveis em textos, auxiliando na conformidade com regulamentações de segurança de dados.
- AI Summarize: Cria resumos concisos de documentos ou artigos longos, perfeito para extrair informações-chave rapidamente.
- AI Translate: Traduz textos entre idiomas, expandindo as capacidades de análise de dados em diferentes fontes.
- AI Similarity: Calcula pontuações de similaridade entre registros, permitindo uma análise de dados mais refinada.
Navegando pelas Funções SQL de IA do Databricks Usando APIs de Modelos de Fundação do Databricks
A tabela a seguir lista as funções SQL de IA do Databricks alimentadas pelas APIs de Modelos de Fundação do Databricks:
Função Descrição ai_analyze_sentiment Analisa avaliações de clientes usando funções de IA ai_classify Classifica usando funções de IA ai_extract Extrai dados usando funções de IA ai_fix_grammar Corrige a gramática usando funções de IA ai_gen Usa a função de geração de IA ai_mask Usa a função de mascaramento de IA ai_similarity Usa a similaridade de IA para calcular o núcleo ai_summarize Usa a função de resumo de IA ai_translate Usa a função de tradução de IA ai_query A função AI_query() permite que você sirva seus modelos de aprendizado de máquina e modelos de linguagem grandes usando o Databricks Model Serving e os consulte usando SQL
Aplicações Práticas: Casos de Uso no Mundo Real
Essas funções SQL de IA abrem uma gama de aplicações práticas:
- Analisar Avaliações de Clientes: Avalie automaticamente o sentimento em avaliações de clientes para identificar áreas de melhoria e medir a satisfação do cliente.
- Automatizar Verificações de Qualidade de Dados: Use a correção gramatical de IA para limpar dados antes da análise, incluindo resumos de IA para eficiência.
- Simplificar o Processamento de Documentos: Extraia informações-chave de documentos legais, contratos ou artigos de pesquisa, preenchendo outros conjuntos de dados com dados extraídos, como nomes e endereços.
Ao permitir que funções de IA sejam executadas diretamente em SQL, os fluxos de trabalho de dados tornam-se significativamente mais simplificados.
Testando as Funções SQL de IA: Uma Demonstração no Databricks
O Databricks oferece uma demonstração convincente dessas funções em ação:
- Análise de Sentimento: Com uma consulta SQL simples, você pode analisar o sentimento do texto:
SELECT ai_analyze_sentiment('Eu sou um garoto feliz e brilhante');
- Limpeza de Dados: Consulte diferentes pontos de dados para analisar avaliações de clientes e realizar várias verificações, tornando a limpeza de dados mais eficaz.
- Usando uma expressão de tabela comum (CTE) para armazenar dados, você pode analisar os sentimentos de diferentes usuários e realizar várias análises.
- Mudar para a correção gramatical de IA pode ajudar a corrigir problemas gramaticais comuns.
Disponibilidade e Pré-requisitos para Usar Modelos de Fundação
Para usar os Modelos de Fundação de forma eficaz, certos requisitos devem ser atendidos:
- As funções de IA estão disponíveis apenas em espaços de trabalho nas regiões suportadas pelas APIs de Modelos de Fundação com pagamento por token.
- Esta função não está disponível no Azure Databricks SQL Classic.
Dicas para Maximizar o Potencial das Funções SQL de IA do Databricks
Integração Estratégica
Planeje cuidadosamente como integrar essas funções de IA em seus pipelines de dados. Identifique onde os insights de IA podem adicionar mais valor e automatizar tarefas repetitivas. Use essas funções onde elas trarão mais benefícios.
Otimização de Custos
Fique de olho no consumo de tokens para otimizar custos. Avalie os gastos atuais e explore outras opções de IA para aprimorar a funcionalidade enquanto avalia o equilíbrio entre insights impulsionados por IA e custos.
Mantenha-se Atualizado
O Databricks está continuamente melhorando suas capacidades de IA. Mantenha-se informado sobre novas funções, disponibilidade de regiões e mudanças de preços para aproveitar ao máximo essa tecnologia transformadora. Continue aprendendo e experimentando para melhorar seus fluxos de trabalho.
Vantagens e Desvantagens das Funções SQL de IA do Databricks
Vantagens
- Integração simplificada de IA em fluxos de trabalho SQL
- Acesso a modelos de fundação poderosos
- Complexidade reduzida em comparação com integrações de API externas
- Potencial para soluções de IA econômicas (pagamento por token)
- Verificações Automatizadas de Qualidade de Dados
Desvantagens
- Gerenciamento de custos (uso por token)
- Disponibilidade limitada por região
- Dependência da plataforma Databricks
- Possível dependência de fornecedor
- Requisitos específicos de espaço de trabalho e configuração
Perguntas Frequentes
O que são as funções SQL de IA do Databricks?
As funções SQL de IA do Databricks são um conjunto de ferramentas que permitem aproveitar modelos de IA diretamente em suas consultas SQL. Essas funções são alimentadas por modelos de fundação e oferecem capacidades como análise de sentimento, classificação de texto e mais.
Que tipos de funções são AI extract e AI fix grammar?
A função AI extract permite a extração de termos e análise de documentos para extrair informações específicas como e-mails ou nomes. A função AI fix grammar corrige erros gramaticais em textos.
Como funciona o preço dessas funções de IA?
O preço é baseado em um modelo de pagamento por token. O uso de tokens depende da complexidade da consulta e do tamanho do texto de entrada. Para informações detalhadas sobre preços, consulte a documentação do Databricks.
Em quais regiões as funções SQL de IA do Databricks estão disponíveis?
Atualmente, essas funções estão disponíveis em regiões específicas, incluindo Central US, East US, East US 2 e North Central US. Sempre verifique a documentação mais recente do Databricks para obter o suporte de região mais atual.
Perguntas Relacionadas
Quais são as alternativas para realizar análise de sentimento no Databricks?
Antes das funções SQL do Databricks, as empresas tinham algumas opções. Uma era construir um modelo do zero usando seus dados para criar um motor de classificação personalizado. Outra era usar chamadas de serviço web, o que exigia configurar uma assinatura separada, potencialmente expondo a organização a vazamentos de dados ou outras preocupações.
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Comentários (1)
0/200
![StephenPerez]()
StephenPerez
1 de Agosto de 2025 à18 03:48:18 WEST
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 está revolucionando o mundo da análise de dados com suas inovadoras funções SQL de IA, alimentadas por modelos de fundação. Essas ferramentas integram-se perfeitamente aos seus fluxos de trabalho de dados existentes, tornando mais fácil do que nunca realizar análises impulsionadas por IA diretamente em suas consultas SQL. Isso significa que você pode dizer adeus às complicações de integrações complexas de API e olá a uma abordagem mais simplificada para análise de dados. Este artigo explora como esses novos recursos podem mudar a maneira como você lida com dados.
Pontos Principais
- Databricks apresenta funções SQL de IA alimentadas por modelos de fundação.
- Essas funções oferecem capacidades como análise de sentimento, classificação, extração de texto e correção gramatical.
- Modelos de IA estão integrados ao Databricks, eliminando a necessidade de chamadas de API externas.
- As funções estão disponíveis em uma base de pagamento por token, oferecendo soluções de IA econômicas.
- A disponibilidade é restrita a regiões específicas do Databricks.
- A função de extração de IA permite a extração versátil de informações.
- A função de correção gramatical de IA melhora a qualidade gramatical do texto.
Funções SQL de IA do Databricks: Modelos de Fundação em Ação
Entendendo as Novas Funções SQL de IA do Databricks
Databricks lançou um conjunto de funções SQL de IA que trazem a IA diretamente para as consultas SQL, simplificando o processo para analistas de dados e engenheiros. Essas funções utilizam o poder dos modelos de fundação, que são grandes modelos de linguagem treinados em vastos conjuntos de dados. Normalmente, tais modelos, como o ChatGPT, são hospedados externamente e exigem integrações complexas de API. O Databricks muda isso ao incorporar esses modelos diretamente em sua plataforma, tornando a IA mais acessível e eficiente. Em vez de cada empresa construir suas próprias chamadas de serviço web, o Databricks oferece modelos prontos, economizando tempo e recursos.
Embora essas funções facilitem a integração de IA, é importante considerar os custos. Elas operam em uma base de pagamento por token, então a implementação estratégica é fundamental para gerenciar despesas de forma eficaz. Além disso, essas funções ainda não estão disponíveis em todas as regiões do Databricks, atualmente limitadas a regiões como Central US, East US, East US 2 e North Central US. Isso pode afetar o planejamento do seu espaço de trabalho e projetos.
Funções SQL de IA Principais: Análise de Sentimento, Classificação e Mais
O Databricks oferece várias funções SQL de IA principais que enriquecem a análise de dados:
- AI Analyze Sentiment: Determina o sentimento (positivo, negativo ou neutro) em textos, ótimo para entender feedback de clientes e tendências de redes sociais.
- AI Classify: Categoriza textos em classes predefinidas, como classificar consultas de clientes por tópico ou produto.
- AI Extract: Extrai informações específicas, como nomes ou endereços de e-mail, de textos não estruturados. Isso transforma textos brutos em dados estruturados, ideal para criar modelos detalhados.
- AI Fix Grammar: Corrige a gramática em textos, útil para limpar conteúdo gerado por usuários ou garantir comunicações profissionais.
- AI Mask: Protege a privacidade ao mascarar informações sensíveis em textos, auxiliando na conformidade com regulamentações de segurança de dados.
- AI Summarize: Cria resumos concisos de documentos ou artigos longos, perfeito para extrair informações-chave rapidamente.
- AI Translate: Traduz textos entre idiomas, expandindo as capacidades de análise de dados em diferentes fontes.
- AI Similarity: Calcula pontuações de similaridade entre registros, permitindo uma análise de dados mais refinada.
Navegando pelas Funções SQL de IA do Databricks Usando APIs de Modelos de Fundação do Databricks
A tabela a seguir lista as funções SQL de IA do Databricks alimentadas pelas APIs de Modelos de Fundação do Databricks:
| Função | Descrição |
|---|---|
| ai_analyze_sentiment | Analisa avaliações de clientes usando funções de IA |
| ai_classify | Classifica usando funções de IA |
| ai_extract | Extrai dados usando funções de IA |
| ai_fix_grammar | Corrige a gramática usando funções de IA |
| ai_gen | Usa a função de geração de IA |
| ai_mask | Usa a função de mascaramento de IA |
| ai_similarity | Usa a similaridade de IA para calcular o núcleo |
| ai_summarize | Usa a função de resumo de IA |
| ai_translate | Usa a função de tradução de IA |
| ai_query | A função AI_query() permite que você sirva seus modelos de aprendizado de máquina e modelos de linguagem grandes usando o Databricks Model Serving e os consulte usando SQL |
Aplicações Práticas: Casos de Uso no Mundo Real
Essas funções SQL de IA abrem uma gama de aplicações práticas:
- Analisar Avaliações de Clientes: Avalie automaticamente o sentimento em avaliações de clientes para identificar áreas de melhoria e medir a satisfação do cliente.
- Automatizar Verificações de Qualidade de Dados: Use a correção gramatical de IA para limpar dados antes da análise, incluindo resumos de IA para eficiência.
- Simplificar o Processamento de Documentos: Extraia informações-chave de documentos legais, contratos ou artigos de pesquisa, preenchendo outros conjuntos de dados com dados extraídos, como nomes e endereços.
Ao permitir que funções de IA sejam executadas diretamente em SQL, os fluxos de trabalho de dados tornam-se significativamente mais simplificados.
Testando as Funções SQL de IA: Uma Demonstração no Databricks
O Databricks oferece uma demonstração convincente dessas funções em ação:
- Análise de Sentimento: Com uma consulta SQL simples, você pode analisar o sentimento do texto: SELECT ai_analyze_sentiment('Eu sou um garoto feliz e brilhante');
- Limpeza de Dados: Consulte diferentes pontos de dados para analisar avaliações de clientes e realizar várias verificações, tornando a limpeza de dados mais eficaz.
- Usando uma expressão de tabela comum (CTE) para armazenar dados, você pode analisar os sentimentos de diferentes usuários e realizar várias análises.
- Mudar para a correção gramatical de IA pode ajudar a corrigir problemas gramaticais comuns.
Disponibilidade e Pré-requisitos para Usar Modelos de Fundação
Para usar os Modelos de Fundação de forma eficaz, certos requisitos devem ser atendidos:
- As funções de IA estão disponíveis apenas em espaços de trabalho nas regiões suportadas pelas APIs de Modelos de Fundação com pagamento por token.
- Esta função não está disponível no Azure Databricks SQL Classic.
Dicas para Maximizar o Potencial das Funções SQL de IA do Databricks
Integração Estratégica
Planeje cuidadosamente como integrar essas funções de IA em seus pipelines de dados. Identifique onde os insights de IA podem adicionar mais valor e automatizar tarefas repetitivas. Use essas funções onde elas trarão mais benefícios.
Otimização de Custos
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Mantenha-se Atualizado
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Vantagens
- Integração simplificada de IA em fluxos de trabalho SQL
- Acesso a modelos de fundação poderosos
- Complexidade reduzida em comparação com integrações de API externas
- Potencial para soluções de IA econômicas (pagamento por token)
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Desvantagens
- Gerenciamento de custos (uso por token)
- Disponibilidade limitada por região
- Dependência da plataforma Databricks
- Possível dependência de fornecedor
- Requisitos específicos de espaço de trabalho e configuração
Perguntas Frequentes
O que são as funções SQL de IA do Databricks?
As funções SQL de IA do Databricks são um conjunto de ferramentas que permitem aproveitar modelos de IA diretamente em suas consultas SQL. Essas funções são alimentadas por modelos de fundação e oferecem capacidades como análise de sentimento, classificação de texto e mais.
Que tipos de funções são AI extract e AI fix grammar?
A função AI extract permite a extração de termos e análise de documentos para extrair informações específicas como e-mails ou nomes. A função AI fix grammar corrige erros gramaticais em textos.
Como funciona o preço dessas funções de IA?
O preço é baseado em um modelo de pagamento por token. O uso de tokens depende da complexidade da consulta e do tamanho do texto de entrada. Para informações detalhadas sobre preços, consulte a documentação do Databricks.
Em quais regiões as funções SQL de IA do Databricks estão disponíveis?
Atualmente, essas funções estão disponíveis em regiões específicas, incluindo Central US, East US, East US 2 e North Central US. Sempre verifique a documentação mais recente do Databricks para obter o suporte de região mais atual.
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Antes das funções SQL do Databricks, as empresas tinham algumas opções. Uma era construir um modelo do zero usando seus dados para criar um motor de classificação personalizado. Outra era usar chamadas de serviço web, o que exigia configurar uma assinatura separada, potencialmente expondo a organização a vazamentos de dados ou outras preocupações.
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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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