Azure AI 拡張機能には、高度な Generative AI (GenAI) 機能を PostgreSQL SQL に直接統合する画期的な機能であるセマンティック オペレーターが導入されています。 これらのオペレーターは、Azure OpenAI チャット補完 API を使用して、データベース内で GenAI アプリケーションを直接構築する革新的な方法を探索できます。
主な機能
セマンティック演算子は、生成 AI 機能を使用する 4 つのコア SQL 関数をユーザーに提供します。
- azure_ai.generate(): (L 言語モデル (LLM) を使用してテキストまたは構造化された出力を生成します。
- azure_ai.is_true(): 特定のステートメントが true である可能性を評価します。
- azure_ai.extract(): テキストから構造化された特徴またはエンティティを抽出します。
- azure_ai.rank(): 特定のクエリとの関連性に基づいてドキュメントの一覧を再ランク付けします。
各関数は、 azure_ai.set_setting 関数を使用して登録された AI Foundry エンドポイントを介して動作し、シームレスな統合とユーザー制御を保証します。
セマンティック演算子について
Azure AI 拡張機能のセマンティック オペレーターは、PostgreSQL データベース内の複雑な AI 駆動型タスクを直接簡略化するように設計されています。 これらの演算子を使用すると、ユーザーは生成 AI 機能を SQL ワークフローにシームレスに統合でき、高度なテキスト生成、真実の評価、エンティティ抽出、ドキュメントのランク付けが可能になります。 各オペレーターは使いやすさと柔軟性のために最適化されており、開発者は最小限の労力でインテリジェントなアプリケーションを構築できます。
azure_ai.generate()
この関数は、LLM を使用してテキストまたは構造化された出力を生成し、プロンプト、JSON スキーマ、モデルの選択、温度、タイムアウト、再試行ロジックなどのカスタム パラメーターをサポートします。
使用例:
SELECT azure_ai.generate(
'Rewrite the following comment to be more polite: '
comment_text
) AS polite_comment
FROM user_comments;
azure_ai.is_true()
この演算子は、特定のステートメントが true である可能性が高いかどうかを評価し、最終的でない場合はブール値または NULL を返します。
使用例:
SELECT azure_ai.is_true(
'The review talks about the product: '
product_name
' Review: '
review_text
) AS is_relevant_review
FROM product_reviews;
azure_ai.extract()
ユーザー定義ラベルに基づいてテキストから構造化された特徴またはエンティティを抽出します。
使用例:
SELECT azure_ai.extract(
'Alice Smith traveled to Paris.',
ARRAY['person', '___location', 'action']
);
-- Output: {"person": "Alice Smith", "___location": "Paris", "action": "travel"}
azure_ai.rank()
クエリの関連性に基づいてドキュメントを再ランク付けし、クロス エンコーダーモデルと GPT モデルをサポートします。
使用例:
SELECT azure_ai.rank(
'How to Care for Indoor Succulents',
ARRAY[
'A complete guide to watering succulents.',
'Best outdoor plants for shade.',
'Soil mixtures for cacti and succulents.'
]
) AS ranked_documents;