Realtime Compute for Apache Flink:AI_CLASSIFY

前提条件

作業を開始する前に、以下の要件を満たしていることを確認してください。

• Ververica Runtime (VVR) 11.4 以降

• VARIANT 出力タイプを持つ登録済みモデル。詳細については、「モデル設定」をご参照ください。

構文

AI_CLASSIFY(
  MODEL => MODEL <model_name>,
  INPUT => <input_column>,
  LABELS => <labels>
)

位置引数スタイルと名前付き引数スタイルの両方がサポートされています。「使用例」をご参照ください。

パラメーター

戻り値

AI_CLASSIFY は、入力行ごとに次のカラムを含む 1 行を返します。

使用例

この例では、モデルとプロダクトビューを作成し、位置引数スタイルおよび名前付き引数スタイルの両方で各プロダクトを分類します。

テストデータ

SQL

CREATE TEMPORARY MODEL general_model
INPUT (`input` STRING)
OUTPUT (`content` VARIANT)
WITH (
    'provider' = 'openai-compat',
    'task' = 'chat/completions',
    'model'     = 'qwen-plus'
);

CREATE TEMPORARY VIEW products(id, content)
AS VALUES
  (1, '李寧 ウェイ・オブ・ウェイド 10 バスケットボールシューズ、パフォーマンス向け、衝撃吸収・反発性、ブラック/レッド'),
  (2, 'Apple iPhone 15 Pro Max 256GB、スペースブラック、5G 対応スマートフォン、A17 Pro チップ、チタンフレーム');

-- 位置引数スタイル
SELECT id, category, confidence
FROM products,
LATERAL TABLE(
  AI_CLASSIFY(MODEL general_model, content, ARRAY['デジタル', 'アパレル']));

-- 名前付き引数スタイル
SELECT id, category, confidence
FROM products,
LATERAL TABLE(
  AI_CLASSIFY(
    MODEL  => MODEL general_model,
    INPUT  => content,
    LABELS => ARRAY['デジタル', 'アパレル']));

以下のプレースホルダーを実際の値に置き換えてください。

出力

注意事項

• `LABELS` は定数である必要があります。 動的または計算されたラベル配列はサポートされていません。

制限事項

• Ververica Runtime (VVR) 11.4 以降が必要です。

• AI_CLASSIFY 演算子のスループットは、Alibaba Cloud Model Studio のレート制限の影響を受けます。モデルのレート制限に達すると、Flink ジョブで AI_CLASSIFY 演算子がボトルネックとなり、バックプレッシャーが発生します。場合によっては、タイムアウトエラーおよびジョブの再起動がトリガーされることがあります。

次のステップ

• モデル設定： AI_CLASSIFY で使用するモデルを登録および設定します。