MaxCompute：AI_SUMMARIZE

命令格式

STRING AI_SUMMARIZE(
  STRING <model_name>,
  STRING <version_name>,
  STRING <input>
  [, BIGINT <max_words>]
  [, STRING <model_parameters>]
);

參數說明

• model_name：必填。STRING 類型。待使用的模型名，請參見SQL AI Function。

• version_name：必填。STRING 類型。待使用的模型版本名。如果調用預設版本，支援直接輸入DEFAULT_VERSION。

• input：必填。STRING類型。待處理的文本。

• max_words：選填。INT類型。用於指定大模型最多輸出的字數，預設值為50。若設定為0，則表示不做任何限制，但會受到模型本身和max_tokens 的限制，超過則會被截斷。

• model_parameters：選填。STRING 類型。支援指定模型調用相關參數 max_tokens、temperature、top_p，格式為

  '{"max_tokens": 500, "temperature": 0.6, "top_p": 0.95}' 。參數說明如下：

  • max_tokens：設定模型單次調用輸出 token 的最大數量，對於 MaxCompute 公用模型，預設值為 4096。

  • temperature：介於 0 到 1 之間的值，用於控制模型輸出的隨機性強度。值越大，輸出越具創意和多樣性；值越低，輸出越確定和保守。

  • top_p：介於 0 到 1 之間的值，用於限定模型選擇的備選標籤範圍。值越大，備選範圍越廣，多樣性越高；值越小，範圍越窄，結果越集中。

傳回值說明

返回 STRING 類型，輸入文本的總結摘要。返回規則如下：

• input 非 STRING 類型，返回報錯。

• max_words 為 NULL 時，返回報錯。

使用樣本

-- 在SQL作業中使用模型計算服務
SET odps.task.major.version=sql_modelstudio;
SET odps.namespace.schema=true;

SELECT AI_SUMMARIZE(
  bigdata_public_modelset.default.`qwen3-max`, 
  default_version, 
  'MaxCompute提供了基於SQL語言的SQL AI Function，支援指定MaxCompute模型對象進行推理調用，包括內建提供的公用大語言模型，及使用者匯入模型、或PAI-EAS遠程模型。') AS info;
-- 返回結果
+------+
| info |
+------+
| MaxCompute提供SQL AI Function，支援通過SQL調用內建大語言模型、使用者匯入模型或PAI-EAS遠程模型進行推理。 |
+------+

-- 樣本資料
CREATE TABLE articles (
    article STRING
);

INSERT INTO articles VALUES
    ('人工智慧正在重塑全球經濟格局。從醫學到金融，各行各業紛紛採用AI解決方案來實現流程自動化、降低成本並提升決策品質。機器學習模型能夠分析海量資料，識別人工難以發現的模式和規律。然而，AI的快速普及也引發了關於就業替代、資料隱私和演算法偏見的擔憂。各國政府和組織正在積極制定倫理準則和監管架構，以確保AI的健康發展。'),
    ('雲端運算已成為現代企業的關鍵基礎設施。通過遷移上雲，企業可以減少硬體資本開支，按需彈性擴縮資源，並以較低的前期投入使用前沿技術。阿里雲、AWS、Azure等主流雲端服務商提供了涵蓋計算、儲存、資料庫和AI能力的豐富服務。雲原生架構的興起還推動了微服務、容器和Serverless等技術的廣泛應用。');

-- 對錶中文章批量產生摘要
SET odps.sql.ai.treat.as.common.model=true;
SET odps.namespace.schema=true;

SELECT
    AI_SUMMARIZE(
        bigdata_public_modelset.default.`Qwen3-4B-GGUF`,
        DEFAULT_VERSION,
        article,
        30
    ) AS summary,
    article
FROM articles;


-- 返回結果
+------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------+
|summary                                               |article                                                        |
+------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------+
| AI正在各行業推動自動化和資料分析，但也引發倫理和監管方面的關注。|人工智慧正在重塑全球經濟格局。從醫學到金融，各行各業紛紛採用AI解決方案來實現流程自動化、降低成本並提升決策品質。機器學習模型能夠分析海量資料，識別人工難以發現的模式和規律。然而，AI的快速普及也引發了關於就業替代、資料隱私和演算法偏見的擔憂。各國政府和組織正在積極制定倫理準則和監管架構，以確保AI的健康發展。    |
| 雲端運算降低企業成本，提供彈性資源與前沿技術的便捷接入。        |雲端運算已成為現代企業的關鍵基礎設施。通過遷移上雲，企業可以減少硬體資本開支，按需彈性擴縮資源，並以較低的前期投入使用前沿技術。阿里雲、AWS、Azure等主流雲端服務商提供了涵蓋計算、儲存、資料庫和AI能力的豐富服務。雲原生架構的興起還推動了微服務、容器和Serverless等技術的廣泛應用。              |
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