PolarDB:Qwen 大規模言語モデルを使用したデータ推論と対話

SQL 構文

すべてのモデルは、/*polar4ai*/ コメントプレフィックスを使用して PolarDB for AI をアクティブ化し、PREDICT 関数を使用してクエリを指定されたモデルにルーティングします。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL <model_name>, SELECT <column> FROM <table> [WHERE <condition>]) WITH ();

利用可能なモデル

制限事項

• オンライン推論は一度に 1 つのデータ項目を処理します。オフライン推論は複数のデータ項目をバッチで処理します。

• 最大入力長は 8,000 トークンです。モデルが 10 秒以内に出力を生成できない場合、結果は返されません。パフォーマンスを向上させるには、AI ノードを追加してください。

前提条件

開始する前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください：

1. ご利用の PolarDB for MySQL クラスターに AI ノードが追加され、それらのノード用にデータベースアカウントが設定されていること。詳細については、「PolarDB for AI 機能の有効化」をご参照ください。

   クラスターの購入時に AI ノードを追加する場合は、AI ノードがデータベースに直接接続するためのアカウントを設定します。

2. クラスターエンドポイントを介して PolarDB クラスターに接続していること。詳細については、「クラスターエンドポイントを使用して PolarDB for AI 機能に接続する」をご参照ください。

サンプルデータの準備

以下の例では textinfo テーブルを使用しますので、モデルクエリを実行する前にテーブルを作成してサンプルデータを挿入してください。

1. textinfo という名前のテーブルを作成します。

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS textinfo (
       id INT NOT NULL,
       content TEXT NOT NULL
   ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2. サンプルデータを挿入します。

   INSERT INTO textinfo (id, content) VALUES (1, "This product appears good but has poor performance. I do not recommend that you buy it.");
   INSERT INTO textinfo (id, content) VALUES (2, "The Mate 60 Pro, the latest mobile phone developed by Huawei, has been highly popular and in strong demand since its launch and is now out of stock. Guo Mingji, a well-known analyst, posted on Monday that he has significantly raised the shipment expectations for the Mate 60 Pro. He emphasized that the influence of Huawei on the technology industry and stock market is undeniable and the company is making a strong comeback.");
   INSERT INTO textinfo (id, content) VALUES (3, "In recent years, the Chinese film market has increasingly favored realistic themes. In 2018, Dying to Survive became the summer box office champion with 3.1 billion yuan in sales. Films including The White Storm 2: Drug Lords, Raging Fire, and Chinese Doctors also achieved significant success. This summer, realistic-themed movies such as Lost in the Stars, Never Say Never, and No More Bets gained immense popularity, which reflects the interest of the audience in close-to-life content.");
   INSERT INTO textinfo (id, content) VALUES (4, "Who are you?");
   INSERT INTO textinfo (id, content) VALUES (5, "This item only looks decent; the actual experience is very poor. I do not recommend purchasing it.");

感情分析

感情分析モデルは、文で表現される感情のトーンや態度を評価します。一般的なユースケースには、E コマースのレビュー分析、ニュース報道の偏向検出、世論の監視などがあります。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_sa, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 1) WITH ();

出力例：

Negative

ポジティブ/ネガティブコメントの生成

コメント生成モデルは、入力内容に基づいてポジティブまたはネガティブなコメントを生成します。

ポジティブなコメントの生成：

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_p_comment, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 2) WITH ();

出力例：

Huawei Mate 60 Pro は発売以来、非常によく売れており、Huawei ブランドに対する消費者の強い認知と支持を示しています。中国の著名なテクノロジー企業として、Huawei は常にスマートフォン市場で大きな注目を集めてきました。郭明錤氏の投稿は、テクノロジー業界と株式市場における Huawei の影響力をさらに裏付けるものであり、Huawei がこれらの分野で徐々にその卓越した地位を取り戻しつつあることを示しています。Huawei の影響力は製品販売にとどまりません。Huawei はまた、より広範なテクノロジーセクターの進歩を推進し、株式市場に影響を与える上で重要な役割を果たしています。私たちは、中国の科学技術産業の持続的な発展を促進するために、Huawei のような優れた企業を奨励し、支援しなければなりません。

ネガティブなコメントの生成：

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_n_comment, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 2) WITH ();

出力例：

Huawei Mate 60 Pro の好調な販売実績は驚きでしたが、これは Huawei ブランドに対する消費者の認知と支持が依然として高いことを反映しています。しかし、この成功は、現在の世界的なテクノロジー市場の不安定さにも関係している可能性があります。中国企業として、Huawei は国際市場で大きな政治的・経済的圧力に直面しており、これが長期的な販売実績に影響を与える可能性があります。さらに、著名なアナリストである郭明錤氏のコメントは楽観的すぎる可能性があり、Huawei が直面している課題や困難を無視しているかもしれません。結論として、Huawei の影響力は回復しつつありますが、ブランドの将来の市場パフォーマンスについては、より徹底的な分析が必要です。

テキストの要約

要約モデルは、長文テキストの簡潔な要約を生成します。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_summarize, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 3) WITH ();

出力例：

近年、中国の映画市場はリアリズムをテーマにした作品をますます好むようになっています。2018年には、「Dying to Survive」が興行収入 31 億元で夏の興行チャンピオンになりました。「The White Storm 2: Drug Lords」、「Raging Fire」、「Chinese Doctors」などの映画も成功を収めました。この夏、「Lost in the Stars」、「Never Say Never」、「No More Bets」などのリアリズムをテーマにした映画が絶大な人気を博し、これは生活に近いコンテンツに対する観客の関心を反映しています。

テキストの翻訳

中国語のテキストを英語に翻訳する：

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_tran_2_en, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 1) WITH ();

出力例：

This product appears good but has poor performance. I do not recommend that you buy it.

英語のテキストを中国語に翻訳する：

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi_tran_2_zh, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 5) WITH ();

出力例：

这件商品看起来还不错，实际体验却很差。 我不推荐购买。

モデルとのチャット

チャットモデルは、入力テキストに基づいて応答を生成します。テーブルのカラムデータとインラインのプレーンテキストの両方を受け付けます。

テーブルからのクエリ：

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi, SELECT content FROM textinfo WHERE id = 4) WITH ();

出力例：

私は Alibaba Cloud の大規模言語モデルです。Qwen と呼んでください。

インラインテキストでのクエリ：

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT (MODEL _polar4ai_tongyi, SELECT 'Who are you?') WITH ();

出力例：

私は Alibaba Cloud の大規模言語モデルです。Qwen と呼んでください。