AI_SUMMARIZE est une fonction de table qui appelle un grand modèle de langage (LLM) pour générer le résumé textuel d'une chaîne d'entrée.
Limites
Ververica Runtime (VVR) 11.4 ou version ultérieure est requis.
Pour utiliser le service Flink AI (modèles intégrés), vous devez disposer de la version VVR 11.7 ou ultérieure et activer le service Flink AI. Pour plus de détails, consultez Flink AI service (built-in models).
Le débit dépend des limites de débit de la plateforme de modélisation 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 des redémarrages du job.
Syntaxe
AI_SUMMARIZE(
MODEL => MODEL <model_name>,
INPUT => <input_column>,
MAX_LENGTH => <max_length>
)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 Model Settings pour enregistrer un service de modèle. |
<input_column> |
STRING | Colonne dont le contenu doit être résumé par le modèle. |
<max_length> |
INTEGER | Longueur maximale de la sortie du modèle. Doit être une valeur constante. |
Valeurs de retour
| Colonne | Type de données | Description |
|---|---|---|
summary |
STRING | Résumé généré. |
Exemples
Données de test
| id | description |
|---|---|
| 1 | Qu'est-ce que Flink ? Apache Flink est un framework open source distribué de traitement de flux permettant des calculs avec état sur des flux de données en temps réel et des données par lots. En termes simples : Flink est un moteur de calcul destiné au traitement des données en temps réel. Il gère des flux de données continus tels que les clics sur un site web, les données de capteurs IoT et les transactions boursières. Il offre une faible latence, un débit élevé et une sémantique exactly-once. Il prend en charge à la fois le traitement de flux et le traitement par lots. |
Instructions SQL
L'exemple suivant fait référence à un modèle intégré à Flink et utilise AI_SUMMARIZE pour résumer les données d'entrée.
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 | Real-time stream processing engine |