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Azure AI 扩展引入了语义运算符，这是一项突破性的功能，可将高级生成 AI （GenAI） 功能直接集成到 PostgreSQL SQL 中。 借助 Azure OpenAI 聊天完成 API，这些作员允许用户探索直接在其数据库中生成 GenAI 应用程序的创新方法。
主要功能
语义运算符为用户提供四个使用生成 AI 功能的核心 SQL 函数：
- azure_ai.generate（）：使用（大型语言模型（LLM）生成文本或结构化输出。
- azure_ai.is_true（）：计算给定语句为 true 的可能性。
- azure_ai.extract（）：从文本中提取结构化特征或实体。
- azure_ai.rank（）：根据给定查询的相关性重新列出文档。
每个函数都通过使用 azure_ai.set_setting 函数注册的 AI Foundry 终结点运行，确保无缝集成和用户控制。
了解语义运算符
Azure AI 扩展中的语义运算符旨在直接在 PostgreSQL 数据库中简化复杂的 AI 驱动任务。 这些运算符允许用户将生成 AI 功能无缝集成到其 SQL 工作流中，从而实现高级文本生成、真实评估、实体提取和文档排名。 每个算子都经过优化，具有易用性和灵活性，使开发人员能够以最小的努力构建智能应用程序。
azure_ai.generate()
此函数使用 LLM 生成文本或结构化输出，并支持自定义参数，例如提示、JSON 架构、模型选择、温度、超时和重试逻辑。
示例用法：
SELECT azure_ai.generate(
'Rewrite the following comment to be more polite: '
comment_text
) AS polite_comment
FROM user_comments;
azure_ai.is_true()
此运算符计算给定语句是否可能为 true，如果不确定，则返回布尔值还是 NULL。
示例用法：
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()
基于用户定义的标签从文本中提取结构化特征或实体。
示例用法：
SELECT azure_ai.extract(
'Alice Smith traveled to Paris.',
ARRAY['person', '___location', 'action']
);
-- Output: {"person": "Alice Smith", "___location": "Paris", "action": "travel"}
azure_ai.rank()
根据查询相关性重新排序文档，支持跨编码器和GPT模型。
示例用法：
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;