AI Functions: consultar LLMs com SQL

Este tutorial mostra como usar as Funções de IA do Databricks, aproveitando os LLMs diretamente em suas consultas SQL. Isso permite que você processe dados não estruturados, identifique tópicos, analise sentimentos, gere respostas e muito mais.

As Funções de IA simplificam a obtenção de significado a partir de dados não estruturados e facilitam a interação dos analistas com os LLMs usando SQL.

Nesta demonstração, mostraremos como extrair insights do seu texto.

• Aproveitando as funções de IA integradas para realizar tarefas como classificação, geração de texto, classificação
• Crie sua própria função de IA 
• Aproveite diferentes tipos de LLMs com base em suas necessidades: Modelos de Fundação Databricks, seus próprios LLMs ajustados ou provedores externos

Veremos como analisar avaliações de clientes, pedindo ao LLM da OpenAI dos Modelos Fundamentais do Databricks para detectar avaliações negativas e preparar uma resposta.

Também exploraremos como os LLMs podem ser usados para gerar dados falsos.

 

Para instalar a demonstração, obtenha uma workspace Databricks gratuita e execute os dois comandos seguintes em um notebook Python.

Dbdemos é uma biblioteca Python que instala demonstrações completas do Databricks em seus espaços de trabalho. Dbdemos carregará e iniciará notebooks, pipelines Delta Live Tables, clusters, painéis Databricks SQL, modelos de armazém ... Veja como usar dbdemos

 

Dbdemos é distribuído como um projeto do GitHub.

Para mais detalhes, por favor, veja o GitHub arquivo README.md e siga a documentação.
Dbdemos é fornecido como está. Veja a Licença e Aviso para mais informações.
Databricks não oferece suporte oficial para dbdemos e os ativos associados.
Para qualquer problema, por favor, abra um ticket e a equipe de demonstração dará uma olhada com o melhor esforço possível.