ai_summarize 函数
适用于：
Databricks SQL
重要
此功能目前以公共预览版提供。
在预览版中，
- 基础语言模型可以处理多种语言，但这些函数针对英语进行了优化。
- 基础模型 API 存在速率限制，请参阅基础模型 API 限制，了解有关这些限制的最新信息。
ai_summarize() 函数允许调用最先进的生成式 AI 模型，使用 SQL 生成给定文本的摘要。 此函数使用通过 Databricks 基础模型 API 提供的聊天模型服务终结点。
要求
重要
目前可使用的基础模型已获得 Apache 2.0 许可证或 Llama 2 社区许可证的许可。 Databricks 建议查看这些许可证，以确保遵守任何适用的条款。 如果未来出现的模型按 Databricks 的内部基准而言性能更佳，Databricks 可能会更改模型（以及本页提供的适用许可证列表）。
目前，Mixtral-8x7B Instruct 是支持这些 AI 函数的基础模型。
- 此函数仅适用于基础模型 API 按令牌付费支持的区域中的工作区。
- 此函数在 Azure Databricks SQL Classic 上不可用。
- 查看 Databricks SQL 定价页。
语法
ai_summarize(content[, max_words])
参数
content：一个STRING表达式，即要汇总的文本。max_words：一个可选的非负整数数值表达式，表示返回的摘要文本中的最大努力目标单词数。 默认值为 50。 如果设置为 0，则没有字数限制。
返回
一个 STRING。
如果 content 为 NULL，则结果为 NULL。
示例
> SELECT ai_summarize(
'Apache Spark is a unified analytics engine for large-scale data processing. ' ||
'It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized ' ||
'engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set ' ||
'of higher-level tools including Spark SQL for SQL and structured data ' ||
'processing, pandas API on Spark for pandas workloads, MLlib for machine ' ||
'learning, GraphX for graph processing, and Structured Streaming for incremental ' ||
'computation and stream processing.',
20
)
"Apache Spark is a unified, multi-language analytics engine for large-scale data processing
with additional tools for SQL, machine learning, graph processing, and stream computing."