Các hàm SQL AI của Databricks với Mô hình Nền tảng
Ngày 20 tháng 5 năm 2025
ThomasScott
0
Databricks đang làm chao đảo thế giới phân tích dữ liệu với các hàm SQL AI sáng tạo của mình, được cung cấp bởi các mô hình nền tảng. Những công cụ này hòa nhập liền mạch vào quy trình làm việc với dữ liệu hiện có của bạn, giúp việc thực hiện phân tích được hỗ trợ bởi AI trực tiếp trong các truy vấn SQL trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Điều này có nghĩa là bạn có thể nói lời tạm biệt với sự phức tạp của việc tích hợp API và chào đón một cách tiếp cận phân tích dữ liệu được tối ưu hóa hơn. Bài viết này khám phá cách những tính năng mới này có thể thay đổi cách bạn xử lý dữ liệu.
Điểm chính
- Databricks giới thiệu các hàm SQL AI được cung cấp bởi các mô hình nền tảng.
- Những hàm này cung cấp các khả năng như phân tích tình cảm, phân loại, trích xuất văn bản và sửa lỗi ngữ pháp.
- Các mô hình AI được tích hợp vào Databricks, loại bỏ nhu cầu gọi API bên ngoài.
- Các hàm này có sẵn theo mô hình trả tiền theo token, cung cấp giải pháp AI tiết kiệm chi phí.
- Khả dụng bị giới hạn ở các khu vực cụ thể của Databricks.
- Hàm trích xuất AI cho phép trích xuất thông tin đa dạng.
- Hàm sửa lỗi ngữ pháp AI nâng cao chất lượng ngữ pháp của văn bản.
Các hàm SQL AI của Databricks: Mô hình nền tảng trong hành động
Hiểu về các hàm SQL AI mới của Databricks
Databricks đã triển khai một bộ các hàm SQL AI mang AI trực tiếp vào các truy vấn SQL, đơn giản hóa quá trình cho các nhà phân tích và kỹ sư dữ liệu. Những hàm này tận dụng sức mạnh của các mô hình nền tảng, là các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên các tập dữ liệu rộng lớn. Thông thường, các mô hình như ChatGPT được lưu trữ bên ngoài và yêu cầu tích hợp API phức tạp. Databricks thay đổi điều này bằng cách nhúng các mô hình này trực tiếp vào nền tảng của họ, làm cho AI trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn. Thay vì mỗi công ty xây dựng các cuộc gọi dịch vụ web của riêng mình, Databricks cung cấp các mô hình sẵn có, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
Trong khi những hàm này làm cho việc tích hợp AI dễ dàng hơn, điều quan trọng là phải xem xét chi phí. Chúng hoạt động theo mô hình trả tiền theo token, vì vậy việc triển khai chiến lược là chìa khóa để quản lý chi phí hiệu quả. Ngoài ra, những hàm này chưa có sẵn ở tất cả các khu vực của Databricks, hiện tại chỉ giới hạn ở các khu vực như Trung tâm Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ 2 và Trung tâm Bắc Hoa Kỳ. Điều này có thể ảnh hưởng đến kế hoạch không gian làm việc và dự án của bạn.
Các hàm SQL AI cốt lõi: Phân tích tình cảm, phân loại và hơn thế nữa
Databricks cung cấp nhiều hàm SQL AI cốt lõi làm phong phú thêm phân tích dữ liệu:
AI Analyze Sentiment: Xác định tình cảm (tích cực, tiêu cực hoặc trung lập) trong văn bản, rất tốt cho việc hiểu phản hồi của khách hàng và xu hướng trên mạng xã hội.
AI Classify: Phân loại văn bản vào các lớp đã xác định trước, chẳng hạn như phân loại các câu hỏi của khách hàng theo chủ đề hoặc sản phẩm.
AI Extract: Trích xuất thông tin cụ thể, như tên hoặc địa chỉ email, từ văn bản không cấu trúc. Điều này biến văn bản thô thành dữ liệu có cấu trúc, lý tưởng để tạo ra các mô hình chi tiết.
AI Fix Grammar: Sửa lỗi ngữ pháp trong văn bản, hữu ích cho việc làm sạch nội dung do người dùng tạo hoặc đảm bảo giao tiếp chuyên nghiệp.
AI Mask: Bảo vệ quyền riêng tư bằng cách che giấu thông tin nhạy cảm trong văn bản, hỗ trợ tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu.
AI Summarize: Tạo ra các tóm tắt ngắn gọn của tài liệu hoặc bài viết dài, hoàn hảo để trích xuất thông tin chính nhanh chóng.
AI Translate: Dịch văn bản giữa các ngôn ngữ, mở rộng khả năng phân tích dữ liệu của bạn qua các nguồn khác nhau.
AI Similarity: Tính toán điểm tương đồng giữa các bản ghi, cho phép phân tích dữ liệu tinh vi hơn.
Điều hướng các hàm SQL AI của Databricks bằng cách sử dụng API mô hình nền tảng của Databricks
Bảng sau liệt kê các hàm SQL AI của Databricks được cung cấp bởi API mô hình nền tảng của Databricks:
Hàm Mô tả ai_analyze_sentiment Phân tích đánh giá của khách hàng bằng cách sử dụng các hàm AI ai_classify Phân loại bằng cách sử dụng các hàm AI ai_extract Trích xuất dữ liệu bằng cách sử dụng các hàm AI ai_fix_grammar Sửa lỗi ngữ pháp bằng cách sử dụng các hàm AI ai_gen Sử dụng hàm ai gen ai_mask Sử dụng hàm ai mask ai_similarity Sử dụng ai similarity để tính toán lõi ai_summarize Sử dụng hàm ai summarize ai_translate Sử dụng hàm ai Translate ai_query Hàm AI_query() cho phép bạn sử dụng Databricks Model Serving để phục vụ các mô hình học máy và các mô hình ngôn ngữ lớn của mình và truy vấn chúng bằng SQL
Ứng dụng thực tế: Các trường hợp sử dụng trong thực tế
Những hàm SQL AI này mở ra một loạt các ứng dụng thực tế:
Phân tích đánh giá của khách hàng: Tự động đánh giá tình cảm trong đánh giá của khách hàng để xác định các khu vực cần cải thiện và đo lường sự hài lòng của khách hàng.
Tự động kiểm tra chất lượng dữ liệu: Sử dụng sửa lỗi ngữ pháp AI để làm sạch dữ liệu trước khi phân tích, bao gồm tóm tắt AI để tăng hiệu quả.
Tối ưu hóa xử lý tài liệu: Trích xuất thông tin chính từ các tài liệu pháp lý, hợp đồng hoặc bài nghiên cứu, điền vào các tập dữ liệu khác với dữ liệu đã trích xuất như tên và địa chỉ.
Bằng cách cho phép các hàm AI chạy trực tiếp trong SQL, quy trình làm việc với dữ liệu trở nên đơn giản hơn đáng kể.
Thử nghiệm các hàm SQL AI: Một bản demo trong Databricks
Databricks cung cấp một bản demo ấn tượng về các hàm này trong hành động:
- Phân tích tình cảm: Với một truy vấn SQL đơn giản, bạn có thể phân tích tình cảm văn bản:
SELECT ai_analyze_sentiment('Tôi là một chàng trai vui vẻ');- Làm sạch dữ liệu: Truy vấn các điểm dữ liệu khác nhau để phân tích đánh giá của khách hàng và thực hiện các kiểm tra khác nhau, làm cho việc làm sạch dữ liệu hiệu quả hơn. - Sử dụng một biểu thức bảng phổ biến (CTE) để lưu trữ dữ liệu, bạn có thể phân tích tình cảm của các người dùng khác nhau và thực hiện các phân tích khác nhau.
- Chuyển sang sửa lỗi ngữ pháp AI có thể giúp sửa các vấn đề ngữ pháp phổ biến.
Khả dụng và điều kiện tiên quyết để sử dụng các mô hình nền tảng
Để sử dụng các mô hình nền tảng một cách hiệu quả, một số yêu cầu phải được đáp ứng:
- Các hàm AI chỉ có sẵn trên các không gian làm việc trong các khu vực được hỗ trợ bởi API mô hình nền tảng trả tiền theo token.
- Chức năng này không có sẵn trên Azure Databricks SQL Classic.
Mẹo để tối ưu hóa tiềm năng của các hàm SQL AI của Databricks
Tích hợp chiến lược
Lên kế hoạch cẩn thận cách tích hợp các hàm AI này vào các đường ống dữ liệu của bạn. Xác định nơi các thông tin chi tiết từ AI có thể mang lại giá trị lớn nhất và tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Sử dụng những hàm này ở nơi chúng sẽ mang lại lợi ích nhiều nhất.
Tối ưu hóa chi phí
Theo dõi mức tiêu thụ token của bạn để tối ưu hóa chi phí. Đánh giá chi tiêu hiện tại và khám phá các lựa chọn AI khác để nâng cao chức năng trong khi đánh giá sự đánh đổi giữa thông tin chi tiết do AI điều khiển và chi phí.
Cập nhật thông tin
Databricks liên tục cải thiện khả năng AI của mình. Hãy cập nhật về các hàm mới, khả dụng khu vực và thay đổi giá cả để tận dụng tối đa công nghệ chuyển đổi này. Tiếp tục học hỏi và thử nghiệm để nâng cao quy trình làm việc của bạn.
Ưu và nhược điểm của các hàm SQL AI của Databricks
Ưu điểm
- Tích hợp AI đơn giản trong các quy trình làm việc với SQL
- Truy cập vào các mô hình nền tảng mạnh mẽ
- Giảm độ phức tạp so với việc tích hợp API bên ngoài
- Tiềm năng cho các giải pháp AI tiết kiệm chi phí (trả tiền theo token)
- Kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động
Nhược điểm
- Quản lý chi phí (sử dụng trả tiền theo token)
- Khả dụng khu vực bị giới hạn
- Phụ thuộc vào nền tảng của Databricks
- Tiềm năng khóa vendor
- Yêu cầu không gian làm việc và cấu hình cụ thể
Câu hỏi thường gặp
Các hàm SQL AI của Databricks là gì?
Các hàm SQL AI của Databricks là một bộ công cụ cho phép bạn tận dụng các mô hình AI trực tiếp trong các truy vấn SQL của mình. Những hàm này được cung cấp bởi các mô hình nền tảng và cung cấp các khả năng như phân tích tình cảm, phân loại văn bản và nhiều hơn nữa.
Các hàm AI extract và AI fix grammar là loại hàm gì?
Hàm trích xuất AI cho phép trích xuất thuật ngữ và phân tích tài liệu để lấy ra thông tin cụ thể như email hoặc tên. Hàm sửa lỗi ngữ pháp AI sửa các lỗi ngữ pháp trong văn bản.
Giá cả hoạt động như thế nào đối với các hàm AI này?
Giá cả dựa trên mô hình trả tiền theo token. Việc sử dụng token phụ thuộc vào độ phức tạp của truy vấn và kích thước của văn bản đầu vào. Để biết thông tin chi tiết về giá cả, hãy tham khảo tài liệu của Databricks.
Các hàm SQL AI của Databricks có sẵn ở những khu vực nào?
Hiện tại, những hàm này có sẵn ở các khu vực cụ thể bao gồm Trung tâm Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ 2 và Trung tâm Bắc Hoa Kỳ. Luôn kiểm tra tài liệu mới nhất của Databricks để biết hỗ trợ khu vực hiện tại nhất.
Câu hỏi liên quan
Những lựa chọn thay thế để thực hiện phân tích tình cảm trong Databricks là gì?
Trước khi có các hàm SQL của Databricks, các doanh nghiệp có một số lựa chọn. Một là xây dựng một mô hình từ đầu bằng cách sử dụng dữ liệu của họ để tạo ra một động cơ phân loại tùy chỉnh. Một cách khác là sử dụng các cuộc gọi dịch vụ web, điều này yêu cầu thiết lập một đăng ký riêng biệt, có khả năng tiết lộ tổ chức cho các rò rỉ dữ liệu hoặc các mối quan tâm khác.
Bài viết liên quan
OpenAI Sửa Lỗi Cho Phép Trẻ Vị Thành Niên Tham Gia Trò Chuyện Khiêu Dâm
OpenAI:n ChatGPT Altistui Sopimattomalle Sisällölle AlaikäisilleTechCrunchin äskettäiset testit ovat paljastaneet hälyttävän virheen OpenAI:n ChatGPT:ssä: chatbot tuotti graafista
Tiếp thị chạy bằng AI: Tăng trưởng tăng trưởng bằng cách sử dụng AI CMO
Trong thế giới kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay, nổi bật trong thị trường đông đúc đòi hỏi các chiến lược tiếp thị sáng tạo. Đó là nơi AI CMO đến trong một nền tảng tiếp thị do AI mang tính cách mạng kết hợp sự đồng cảm với công nghệ tiên tiến để chuyển đổi phương pháp tiếp thị của bạn.
SoundCloud Cho Phép Đào Tạo AI với Nội Dung Người Dùng
SoundCloud's Cập nhật Điều khoản Sử dụng: Nhìn gần hơn vào Việc Đào tạo AISoundCloud gần đây đã sửa đổi điều khoản sử dụng của mình, giới thiệu một điều khoản cho phép nền tảng này
Nhận xét (0)
0/200
Ngày 20 tháng 5 năm 2025
ThomasScott
0
Databricks đang làm chao đảo thế giới phân tích dữ liệu với các hàm SQL AI sáng tạo của mình, được cung cấp bởi các mô hình nền tảng. Những công cụ này hòa nhập liền mạch vào quy trình làm việc với dữ liệu hiện có của bạn, giúp việc thực hiện phân tích được hỗ trợ bởi AI trực tiếp trong các truy vấn SQL trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Điều này có nghĩa là bạn có thể nói lời tạm biệt với sự phức tạp của việc tích hợp API và chào đón một cách tiếp cận phân tích dữ liệu được tối ưu hóa hơn. Bài viết này khám phá cách những tính năng mới này có thể thay đổi cách bạn xử lý dữ liệu.
Điểm chính
- Databricks giới thiệu các hàm SQL AI được cung cấp bởi các mô hình nền tảng.
- Những hàm này cung cấp các khả năng như phân tích tình cảm, phân loại, trích xuất văn bản và sửa lỗi ngữ pháp.
- Các mô hình AI được tích hợp vào Databricks, loại bỏ nhu cầu gọi API bên ngoài.
- Các hàm này có sẵn theo mô hình trả tiền theo token, cung cấp giải pháp AI tiết kiệm chi phí.
- Khả dụng bị giới hạn ở các khu vực cụ thể của Databricks.
- Hàm trích xuất AI cho phép trích xuất thông tin đa dạng.
- Hàm sửa lỗi ngữ pháp AI nâng cao chất lượng ngữ pháp của văn bản.
Các hàm SQL AI của Databricks: Mô hình nền tảng trong hành động
Hiểu về các hàm SQL AI mới của Databricks
Databricks đã triển khai một bộ các hàm SQL AI mang AI trực tiếp vào các truy vấn SQL, đơn giản hóa quá trình cho các nhà phân tích và kỹ sư dữ liệu. Những hàm này tận dụng sức mạnh của các mô hình nền tảng, là các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên các tập dữ liệu rộng lớn. Thông thường, các mô hình như ChatGPT được lưu trữ bên ngoài và yêu cầu tích hợp API phức tạp. Databricks thay đổi điều này bằng cách nhúng các mô hình này trực tiếp vào nền tảng của họ, làm cho AI trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn. Thay vì mỗi công ty xây dựng các cuộc gọi dịch vụ web của riêng mình, Databricks cung cấp các mô hình sẵn có, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
Trong khi những hàm này làm cho việc tích hợp AI dễ dàng hơn, điều quan trọng là phải xem xét chi phí. Chúng hoạt động theo mô hình trả tiền theo token, vì vậy việc triển khai chiến lược là chìa khóa để quản lý chi phí hiệu quả. Ngoài ra, những hàm này chưa có sẵn ở tất cả các khu vực của Databricks, hiện tại chỉ giới hạn ở các khu vực như Trung tâm Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ 2 và Trung tâm Bắc Hoa Kỳ. Điều này có thể ảnh hưởng đến kế hoạch không gian làm việc và dự án của bạn.
Các hàm SQL AI cốt lõi: Phân tích tình cảm, phân loại và hơn thế nữa
Databricks cung cấp nhiều hàm SQL AI cốt lõi làm phong phú thêm phân tích dữ liệu:
AI Analyze Sentiment: Xác định tình cảm (tích cực, tiêu cực hoặc trung lập) trong văn bản, rất tốt cho việc hiểu phản hồi của khách hàng và xu hướng trên mạng xã hội.
AI Classify: Phân loại văn bản vào các lớp đã xác định trước, chẳng hạn như phân loại các câu hỏi của khách hàng theo chủ đề hoặc sản phẩm.
AI Extract: Trích xuất thông tin cụ thể, như tên hoặc địa chỉ email, từ văn bản không cấu trúc. Điều này biến văn bản thô thành dữ liệu có cấu trúc, lý tưởng để tạo ra các mô hình chi tiết.
AI Fix Grammar: Sửa lỗi ngữ pháp trong văn bản, hữu ích cho việc làm sạch nội dung do người dùng tạo hoặc đảm bảo giao tiếp chuyên nghiệp.
AI Mask: Bảo vệ quyền riêng tư bằng cách che giấu thông tin nhạy cảm trong văn bản, hỗ trợ tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu.
AI Summarize: Tạo ra các tóm tắt ngắn gọn của tài liệu hoặc bài viết dài, hoàn hảo để trích xuất thông tin chính nhanh chóng.
AI Translate: Dịch văn bản giữa các ngôn ngữ, mở rộng khả năng phân tích dữ liệu của bạn qua các nguồn khác nhau.
AI Similarity: Tính toán điểm tương đồng giữa các bản ghi, cho phép phân tích dữ liệu tinh vi hơn.
Điều hướng các hàm SQL AI của Databricks bằng cách sử dụng API mô hình nền tảng của Databricks
Bảng sau liệt kê các hàm SQL AI của Databricks được cung cấp bởi API mô hình nền tảng của Databricks:
| Hàm | Mô tả |
|---|---|
| ai_analyze_sentiment | Phân tích đánh giá của khách hàng bằng cách sử dụng các hàm AI |
| ai_classify | Phân loại bằng cách sử dụng các hàm AI |
| ai_extract | Trích xuất dữ liệu bằng cách sử dụng các hàm AI |
| ai_fix_grammar | Sửa lỗi ngữ pháp bằng cách sử dụng các hàm AI |
| ai_gen | Sử dụng hàm ai gen |
| ai_mask | Sử dụng hàm ai mask |
| ai_similarity | Sử dụng ai similarity để tính toán lõi |
| ai_summarize | Sử dụng hàm ai summarize |
| ai_translate | Sử dụng hàm ai Translate |
| ai_query | Hàm AI_query() cho phép bạn sử dụng Databricks Model Serving để phục vụ các mô hình học máy và các mô hình ngôn ngữ lớn của mình và truy vấn chúng bằng SQL |
Ứng dụng thực tế: Các trường hợp sử dụng trong thực tế
Những hàm SQL AI này mở ra một loạt các ứng dụng thực tế:
Phân tích đánh giá của khách hàng: Tự động đánh giá tình cảm trong đánh giá của khách hàng để xác định các khu vực cần cải thiện và đo lường sự hài lòng của khách hàng.
Tự động kiểm tra chất lượng dữ liệu: Sử dụng sửa lỗi ngữ pháp AI để làm sạch dữ liệu trước khi phân tích, bao gồm tóm tắt AI để tăng hiệu quả.
Tối ưu hóa xử lý tài liệu: Trích xuất thông tin chính từ các tài liệu pháp lý, hợp đồng hoặc bài nghiên cứu, điền vào các tập dữ liệu khác với dữ liệu đã trích xuất như tên và địa chỉ.
Bằng cách cho phép các hàm AI chạy trực tiếp trong SQL, quy trình làm việc với dữ liệu trở nên đơn giản hơn đáng kể.
Thử nghiệm các hàm SQL AI: Một bản demo trong Databricks
Databricks cung cấp một bản demo ấn tượng về các hàm này trong hành động:
- Phân tích tình cảm: Với một truy vấn SQL đơn giản, bạn có thể phân tích tình cảm văn bản:
SELECT ai_analyze_sentiment('Tôi là một chàng trai vui vẻ');- Làm sạch dữ liệu: Truy vấn các điểm dữ liệu khác nhau để phân tích đánh giá của khách hàng và thực hiện các kiểm tra khác nhau, làm cho việc làm sạch dữ liệu hiệu quả hơn. - Sử dụng một biểu thức bảng phổ biến (CTE) để lưu trữ dữ liệu, bạn có thể phân tích tình cảm của các người dùng khác nhau và thực hiện các phân tích khác nhau.
- Chuyển sang sửa lỗi ngữ pháp AI có thể giúp sửa các vấn đề ngữ pháp phổ biến.
Khả dụng và điều kiện tiên quyết để sử dụng các mô hình nền tảng
Để sử dụng các mô hình nền tảng một cách hiệu quả, một số yêu cầu phải được đáp ứng:
- Các hàm AI chỉ có sẵn trên các không gian làm việc trong các khu vực được hỗ trợ bởi API mô hình nền tảng trả tiền theo token.
- Chức năng này không có sẵn trên Azure Databricks SQL Classic.
Mẹo để tối ưu hóa tiềm năng của các hàm SQL AI của Databricks
Tích hợp chiến lược
Lên kế hoạch cẩn thận cách tích hợp các hàm AI này vào các đường ống dữ liệu của bạn. Xác định nơi các thông tin chi tiết từ AI có thể mang lại giá trị lớn nhất và tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Sử dụng những hàm này ở nơi chúng sẽ mang lại lợi ích nhiều nhất.
Tối ưu hóa chi phí
Theo dõi mức tiêu thụ token của bạn để tối ưu hóa chi phí. Đánh giá chi tiêu hiện tại và khám phá các lựa chọn AI khác để nâng cao chức năng trong khi đánh giá sự đánh đổi giữa thông tin chi tiết do AI điều khiển và chi phí.
Cập nhật thông tin
Databricks liên tục cải thiện khả năng AI của mình. Hãy cập nhật về các hàm mới, khả dụng khu vực và thay đổi giá cả để tận dụng tối đa công nghệ chuyển đổi này. Tiếp tục học hỏi và thử nghiệm để nâng cao quy trình làm việc của bạn.
Ưu và nhược điểm của các hàm SQL AI của Databricks
Ưu điểm
- Tích hợp AI đơn giản trong các quy trình làm việc với SQL
- Truy cập vào các mô hình nền tảng mạnh mẽ
- Giảm độ phức tạp so với việc tích hợp API bên ngoài
- Tiềm năng cho các giải pháp AI tiết kiệm chi phí (trả tiền theo token)
- Kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động
Nhược điểm
- Quản lý chi phí (sử dụng trả tiền theo token)
- Khả dụng khu vực bị giới hạn
- Phụ thuộc vào nền tảng của Databricks
- Tiềm năng khóa vendor
- Yêu cầu không gian làm việc và cấu hình cụ thể
Câu hỏi thường gặp
Các hàm SQL AI của Databricks là gì?
Các hàm SQL AI của Databricks là một bộ công cụ cho phép bạn tận dụng các mô hình AI trực tiếp trong các truy vấn SQL của mình. Những hàm này được cung cấp bởi các mô hình nền tảng và cung cấp các khả năng như phân tích tình cảm, phân loại văn bản và nhiều hơn nữa.
Các hàm AI extract và AI fix grammar là loại hàm gì?
Hàm trích xuất AI cho phép trích xuất thuật ngữ và phân tích tài liệu để lấy ra thông tin cụ thể như email hoặc tên. Hàm sửa lỗi ngữ pháp AI sửa các lỗi ngữ pháp trong văn bản.
Giá cả hoạt động như thế nào đối với các hàm AI này?
Giá cả dựa trên mô hình trả tiền theo token. Việc sử dụng token phụ thuộc vào độ phức tạp của truy vấn và kích thước của văn bản đầu vào. Để biết thông tin chi tiết về giá cả, hãy tham khảo tài liệu của Databricks.
Các hàm SQL AI của Databricks có sẵn ở những khu vực nào?
Hiện tại, những hàm này có sẵn ở các khu vực cụ thể bao gồm Trung tâm Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ, Đông Hoa Kỳ 2 và Trung tâm Bắc Hoa Kỳ. Luôn kiểm tra tài liệu mới nhất của Databricks để biết hỗ trợ khu vực hiện tại nhất.
Câu hỏi liên quan
Những lựa chọn thay thế để thực hiện phân tích tình cảm trong Databricks là gì?
Trước khi có các hàm SQL của Databricks, các doanh nghiệp có một số lựa chọn. Một là xây dựng một mô hình từ đầu bằng cách sử dụng dữ liệu của họ để tạo ra một động cơ phân loại tùy chỉnh. Một cách khác là sử dụng các cuộc gọi dịch vụ web, điều này yêu cầu thiết lập một đăng ký riêng biệt, có khả năng tiết lộ tổ chức cho các rò rỉ dữ liệu hoặc các mối quan tâm khác.
OpenAI Sửa Lỗi Cho Phép Trẻ Vị Thành Niên Tham Gia Trò Chuyện Khiêu Dâm
OpenAI:n ChatGPT Altistui Sopimattomalle Sisällölle AlaikäisilleTechCrunchin äskettäiset testit ovat paljastaneet hälyttävän virheen OpenAI:n ChatGPT:ssä: chatbot tuotti graafista
Tiếp thị chạy bằng AI: Tăng trưởng tăng trưởng bằng cách sử dụng AI CMO
Trong thế giới kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay, nổi bật trong thị trường đông đúc đòi hỏi các chiến lược tiếp thị sáng tạo. Đó là nơi AI CMO đến trong một nền tảng tiếp thị do AI mang tính cách mạng kết hợp sự đồng cảm với công nghệ tiên tiến để chuyển đổi phương pháp tiếp thị của bạn.
SoundCloud Cho Phép Đào Tạo AI với Nội Dung Người Dùng
SoundCloud's Cập nhật Điều khoản Sử dụng: Nhìn gần hơn vào Việc Đào tạo AISoundCloud gần đây đã sửa đổi điều khoản sử dụng của mình, giới thiệu một điều khoản cho phép nền tảng này
