AI 機能：SQL で LLM をクエリする

このウォークスルーでは、Databricks AI Functionsを使用して、SQLクエリ内で直接LLMsを活用する方法を示します。これにより、非構造化データを処理し、トピックを特定し、感情を分析し、レスポンスを生成し、その他多くのことが可能になります。

AI関数は、非構造化データから意味を導き出すことを簡単にし、アナリストがSQLを使用してLLMsと対話することを容易にします。

このデモでは、テキストから洞察を抽出する方法を示します。

• 分類、テキスト生成、分類などのタスクを実行するための組み込みAI機能を活用します。
• あなた自身のAI機能を作成してください
• あなたの要件に基づいて異なる種類のLLMsを活用してください：Databricks Foundation Models、自分で微調整したLLMs、または外部プロバイダー

顧客のレビューを分析する方法、Databricks Foundation Models OpenAIのLLMにネガティブなレビューを検出させ、回答を準備する方法を見ていきましょう。

また、LLMを使って偽のデータを生成する方法も探求します。

デモをインストールするには、無料のDatabricksワークスペースを取得し、Pythonノートブックで以下の2つのコマンドを実行してください。

%pip dbdemosをインストールする

import dbdemos
dbdemos.install('sql-ai-functions',catalog='main', schema='dbdemos_ai_query')

Dbdemosは、ワークスペースに完全なDatabricksデモをインストールするPythonライブラリです。Dbdemosはノートブック、Delta Live Tablesパイプライン、クラスター、Databricks SQLダッシュボード、ウェアハウスモデルをロードして開始します... dbdemosの使い方をご覧ください

DbdemosはGitHubプロジェクトとして配布されています。

詳細については、GitHubのREADME.mdファイルをご覧いただき、ドキュメンテーションに従ってください。
Dbdemosはそのまま提供されています。詳細については、ライセンスと通知をご覧ください。
Databricksは、dbdemosおよび関連資産に対して公式のサポートを提供していません。
問題が発生した場合は、チケットを開いてデモチームに連絡してください。最善を尽くして対応します。