AI_SUMMARIZE est une fonction tabulaire qui appelle un grand modèle de langage (LLM) pour générer le résumé textuel d'une chaîne d'entrée.
Limites
Nécessite Ververica Runtime (VVR) 11.4 ou version ultérieure.
Pour utiliser le service Flink AI (modèles intégrés), vous devez disposer de VVR 11.7 ou version ultérieure et activer le service Flink AI. Pour plus de détails, consultez Service Flink AI (modèles intégrés).
Le débit dépend des limites de taux de la plateforme de modèle sous-jacente. Lorsque ces limites sont atteintes, le job Flink subit une contre-pression et
AI_SUMMARIZEdevient le goulot d'étranglement. Dans les cas graves, cela provoque des erreurs de délai d'expiration et redémarre le job.
Syntaxe
AI_SUMMARIZE(
MODEL => MODEL <model_name>,
INPUT => <input_column>,
MAX_LENGTH => <max_length>
)Cette fonction prend en charge les arguments positionnels et nommés.
Paramètres
| Paramètre | Type de données | Description |
|---|---|---|
MODEL <model_name> |
MODEL | Nom du service de modèle enregistré. Le modèle doit renvoyer une sortie de type VARIANT. Consultez Paramètres du modèle pour enregistrer un service de modèle. |
<input_column> |
STRING | Colonne dont le contenu sera résumé par le modèle. |
<max_length> |
INTEGER | Longueur maximale de la sortie du modèle. Doit être une valeur constante. |
Sortie
| Colonne | Type de données | Description |
|---|---|---|
summary |
STRING | Résumé généré. |
Exemples
Exemple complet avec des données de table
L'exemple suivant utilise un modèle intégré Flink, charge des données de test dans une vue temporaire et appelle AI_SUMMARIZE sur une colonne de table, en illustrant l'utilisation d'arguments positionnels et nommés.
Données de test
| id | description |
|---|---|
| 1 | Qu'est-ce que Flink ? Apache Flink est un framework open source de traitement de flux distribué pour le calcul avec état sur des flux de données en temps réel et des données par lots. En termes simples : Flink est un moteur de calcul pour le traitement des données en temps réel. Il gère des flux de données continus tels que les clics sur site web, les données de capteurs IoT et les transactions boursières. Il offre une faible latence, un haut débit et une sémantique exactly-once. Il prend en charge le traitement de flux et le traitement par lots. |
SQL
CREATE TEMPORARY MODEL general_model
INPUT (`input` STRING)
OUTPUT (`content` VARIANT)
WITH (
'provider' = 'openai-compat',
'task' = 'chat/completions',
'model' = 'qwen3.6-flash'
);
CREATE TEMPORARY VIEW infos(id, description)
AS VALUES (1, '
What is Flink?
Apache Flink is an open source distributed stream processing framework for stateful computation over real-time data streams and batch data.
In simple terms:
Flink is a compute engine for processing real-time data.
It handles continuous data streams such as website clicks, Internet of Things sensor data, and stock trades.
It provides low latency, high throughput, and exactly-once semantics.
It supports both stream processing and batch processing.
');
-- Positional argument style
SELECT id, summary
FROM infos, LATERAL TABLE(
AI_SUMMARIZE(MODEL general_model, description, 10));
-- Named argument style
SELECT id, summary
FROM infos, LATERAL TABLE(
AI_SUMMARIZE(
MODEL => MODEL general_model,
INPUT => description,
MAX_LENGTH => 10));Sortie
| id | summary |
|---|---|
| 1 | Moteur de traitement de flux en temps réel |