Funciones de IA: consulta LLM con SQL

Este recorrido muestra cómo usar las funciones de IA de Databricks, aprovechando los LLM directamente en sus consultas SQL. Esto te permite procesar datos no estructurados, identificar temas, analizar el sentimiento, generar respuestas y mucho más.

Las funciones de IA simplifican la obtención de significado a partir de datos no estructurados y facilitan que los analistas interactúen con los LLM mediante SQL.

En esta demostración, te mostraremos cómo extraer información valiosa de tu texto.

• Aprovechando las funciones de IA incorporadas para realizar tareas como clasificación, generación de texto y clasificación.
• Cree su propia función de IA
• Aproveche diferentes tipos de LLM según sus requisitos: Databricks Foundation Models, sus propios LLM con ajuste fino o proveedores externos

Veremos cómo analizar las reseñas de los clientes, pidiéndole al LLM de OpenAI de Databricks Foundation Models que detecte las reseñas negativas y prepare una respuesta.

También exploraremos cómo se pueden usar los LLM para generar datos falsos.

Para instalar la demostración, obtenga un espacio de trabajo gratuito de Databricks y ejecute los dos siguientes comandos en un notebook de Python

Dbdemos es una biblioteca de Python que instala demos completos de Databricks en tus workspaces. Dbdemos cargará e iniciará notebooks, pipelines de DLT, clústeres, dashboards de Databricks SQL, modelos de warehouse… Consulte cómo usar dbdemos

Dbdemos se distribuye como un proyecto de GitHub.

Para obtener más detalles, consulte el archivo README.md en GitHub y siga la documentación.
Dbdemos se proporciona tal cual. Consulte la Licencia y el Aviso para obtener más información.
Databricks no ofrece soporte oficial para dbdemos ni los activos asociados.
Si tiene algún problema, abra un ticket y el equipo de demostraciones lo analizará en la medida de lo posible.