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PolarDB:Tongyi Qianwenモデルを使用したデータの推論と対話

最終更新日:Jun 04, 2024

このトピックでは、拡張SQL文を実行してPolarDBでTongyi Qianwenモデルを使用する方法と、モデルによって生成されたデータを使用してデータベース内のデータを操作する方法について説明します。

背景情報

Tongyi Qianwenモデルは、Transformerモデルに基づいて開発され、超大規模な事前トレーニングデータを使用してトレーニングされます。 事前にトレーニングされたデータは、多数のテキスト、プロの本、コードなど、さまざまなデータ型をカバーしています。

PolarDB AIGCに関連する機能をより有効に使用するために、PolarDB For AIは、Alibaba Cloudが開発したTongyi QianwenモデルをPolarDBにデプロイします。 Tongyi Qianwenモデルは、PolarDBの組み込みモデルとして機能します。 PolarDB for AIは、SQL文の構文を拡張して、データベースでのTongyi Qianwenモデルの呼び出しを容易にします。 PolarDBは、モデルのいくつかのアプリケーションシナリオを事前設定します。 このトピックの [使用方法の注意] セクションに従って、すぐに使用できる設定を使用できます。

シナリオ

  • センチメント分析

    文の感情的な傾向を分析します。 たとえば、eコマースのコメント、ニュースレポート、世論の感情的な傾向を分析できます。

  • 肯定的または否定的なコメントの生成

    コンテンツに基づいて肯定的または否定的なコメントを生成します。

  • 概要

    コンテンツに基づいてトピックの概要を生成します。

  • 翻訳

    コンテンツを中国語から英語に翻訳するか、他の言語 (英語を含む) から中国語に翻訳します。

  • 対話

    コンテンツへの回答を生成します。 コンテンツは、いくつかの明示的なプロンプトを含み得る。 コンテンツに対する回答は、プロンプトに基づいて生成される。

使用上の注意

構文

Tongyi Qianwenモデルを使用して、Tongyi QianwenモデルがPolarDB for AIにアップロードおよびデプロイされているかどうかに基づいて、オンラインまたはオフラインでデータ推論を実行できます。 次のステートメントは、オンラインおよびオフラインのデータ推論に使用される構文を示しています。

-- オンライン推論
/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (モデル名、SELECT col FROM tablename) with ()
/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (モデル名、SELECTテキスト) with ()

-- オフライン推論
/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (モデル名、SELECT col FROM tablename) with (mode='async')
/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (モデル名、SELECTテキスト) with (mode='async') 
説明

Tongyi Qianwenモデルをアップロードおよびデプロイする方法の詳細については、「モデル管理」をご参照ください。

Parameters

パラメーター

説明

tablename

テーブルの名前。

col

テーブル内の列の名前。 パラメータ値は、Tongyi Qianwenモデルの入力として使用されます。

モデル名

モデルの名前。 パラメーター値は、特定のシナリオに基づいて異なります。 有効な値:

  • シナリオ "sentiment analytics" の有効値: _polar4ai_tongyi_sa

  • シナリオ「肯定的または否定的なコメントの生成」の有効な値

    • シナリオ「肯定的なコメントの生成」の有効な値: _polar4ai_tongyi_p_comment

    • シナリオ「否定的なコメントの生成」の有効な値: _polar4ai_tongyi_n_comment

  • シナリオ "summary" の有効値: _polar4ai_tongyi_summard

  • シナリオ "translation" の有効な値:

    • シナリオ「中国語への翻訳」の有効値: _polar4ai_tongyi_tran_2_zh

    • シナリオ「translation into English」の有効値: _polar4ai_tongyi_tran_2_en

  • シナリオ "dialog" の有効な値: _polar4ai_tongyi

text

プレーンテキスト。 このパラメーターで指定されたテキストは、テーブルを作成する必要なしに直接実行できます。 テキストは文とすることができる。 例: SELECT「PolarDBクラスターの価格を教えてください」。

モード

推論モード。

  • パラメーター値asyncは、オフライン推論モードが使用されていることを示します。

  • このパラメーターを空のままにすると、オンライン推論モードが使用されます。

説明

オンライン推論とオフライン推論の使用方法の詳細については、「推論にモデルを使用する」をご参照ください。

制限

  • 既定では、オンライン推論は1つのエントリのみを処理して、高いクエリパフォーマンスを確保できます。 複数のエントリが提出された場合、最初のエントリのみが予測されます。 オフライン推論は複数のエントリを処理できます。

  • Tongyi Qianwenモデルは8,000トークンをサポートしています。 ただし、10秒以内に結果を生成できない場合、モデルのコンピューティングリソースが限られているため、結果は返されません。 この場合、AIノードを追加してモデルのパフォーマンスを向上させることができます。

データ準備

  1. 次のSQL文を実行して、textinfoという名前のテーブルを作成します。

    textinfoが存在しない場合はテーブルを作成します (
        id INT NOT NULL,
        コンテンツTEXT NOT NULL
    ) エンジン=InnoDBデフォルト料金=utf8; 
  2. 次のSQL文を実行して、次のデータをtextinfoテーブルに追加します。

    INSERT INTO textinfo (id,content) VALUES (1) 。 "この製品は良い外観をしています。 しかし、それは満足のいく経験を提供しません。 購入しないことをお勧めします。INSERT INTO textinfo (id,content) VALUES (2) 。 Huaweiによって開発された携帯電話Mate 60 Proの最新バージョンは、市場投入後に売り上げが急増し、在庫切れになっています。 有名なアナリストのGuo Mingji氏は月曜日、Huaweiが業界と株式市場に与える影響は無視できず、この影響が戻ってきていると語った。 この影響は、Mate 60 Proの出荷予想の大幅な増加に示されています。INSERT INTO textinfo (id,content) VALUES (3) 。 "今年の夏の最大の変化は、ハリウッドの大ヒット作の失敗と、現実的なテーマを持つ国内映画の人気です。 
    過去には、ハリウッドの大ヒット作はまばゆいばかりの視覚効果、アクション、ファンタジー、アドベンチャーのテーマに焦点を当て、主に視覚的な爆撃に依存していました。 エピデミック後の時代では、視聴者は現実的で個人的なコンテンツにもっと興味を持っています。 
    今年のトップ10の映画には現実的なテーマがあります。 
    「Lostinthe stars」は、反愛の頭脳やタイの妻殺害などのホットなトピックを組み合わせたものです。 「NeverSayNever」は、王宝強の人生経験を深く掘り下げ、草の根の反撃に焦点を当てています。 「NoMoreBets」は、通信詐欺、ミャンマーの詐欺公園、蓮の役人の設立などの社会的なホットスポットへの好奇心に焦点を当てています。 「One and Only」は、一般の人々の成長にも焦点を当てています。 
    近年の中国映画市場を振り返ると、現実的なテーマはすでに人気が高まっていると結論付けることができます。 
    2018年、「Dying to Survive」は3.1億の興行収入で夏のチャンピオンシップを獲得しました。 次の映画は現実的なテーマです: 2019の「ホワイトストーム2: ドラッグロード」、2021の「レイジングファイア」、2021の「チャイニーズドクター」、2022の「ライトニングアップザスターズ」、「ナイスビュー」と「シスター」は他のスケジュールで再生されました。
    INSERT INTO textinfo (id,content) VALUES (4) 。 「あなたが30語以内にいる人を教えてください」) 

Tongyi Qianwenモデルに基づく推論

シナリオ1: センチメント分析

文の感情的な傾向を分析します。 たとえば、eコマースのコメント、ニュースレポート、世論の感情的な傾向を分析できます。

/* polar4ai */ SELECT * FROM PREDICT (MODEL_polar4ai_tongyi_sa, SELECT content FROM textinfo WHERE id=1) WITH ();

次の応答が返されます。

否定的な感情

シナリオ2: 肯定的または否定的なコメントの生成

コンテンツに基づいて肯定的または否定的なコメントを生成します。

  • 肯定的なコメントを生成する:

    /* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (MODEL_polar4ai_tongyi_p_comment, SELECT content FROM textinfo WHERE id=2) with ()

    次の応答が返されます。

    Huaweiが開発した
    Mate 60 Proは、市場投入直後に販売量と人気が大幅に増加しました。 これは、消費者がHuaweiブランドに前向きな反応を示し、製品を購入することで支持を表明したことを示唆しています。 中国の有名なテクノロジー企業として、携帯電話市場におけるHuaweiの行動は多くの注目を集めています。 Guo Mingj ī の投稿は、業界と株式市場におけるHuaweiの影響をさらに確認しています。これは、Huaweiが徐々に正当な場所に戻ってきていることを示しています。 Huaweiの影響は、製品の販売だけでなく、テクノロジー業界全体と株式市場の促進における役割にも反映されています。 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、支援する必要があります。
  • 否定的なコメントを生成する:

    /* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (MODEL_polar4ai_tongyi_n_comment、SELECT content FROM textinfo WHERE id=2) with ();

    次の応答が返されます。

    Huaweiが開発したMate 60 Proの販売量の大幅な増加は驚くべきことです。 これは、消費者がHuaweiブランドに対する強い認識とサポートを持っていることを示しています。 ただし、これは世界のテクノロジー市場における現在の不安定性にも関連している可能性があります。 中国企業として、Huaweiは国際市場で政治的および経済的圧力を受けており、販売実績に影響を与える可能性があります。 さらに、有名なアナリストであるGuoMingj ī のコメントは、過度に楽観的であり、Huaweiが直面する課題と困難を無視している可能性があります。 要約すると、Huaweiの影響は戻ってきていますが、ブランドの将来の市場パフォーマンスは依然として慎重に扱われる必要があります。

シナリオ3: 概要

コンテンツに基づいてトピックの概要を生成します。

/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (MODEL_polar4ai_tongyi_summard、SELECT content FROM textinfo WHERE id=3) with ();

次の応答が返されます。

今年の夏の最大の変化は、現実的なテーマの映画がハリウッドの大ヒット映画よりも人気が高いことです。 中国の映画市場では、現実的なテーマの映画が主流になっています。 「ホワイトストーム2: ドラッグロード」や「レイジングファイア」など、このテーマの多くの映画が興行収入を上げています。

シナリオ4: 翻訳

コンテンツを中国語から英語に翻訳するか、他の言語 (英語を含む) から中国語に翻訳します。

/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (MODEL_polar4ai_tongyi_tran_2_en, SELECT content FROM textinfo WHERE id=1) with ();

次の応答が返されます。

アイテムは大丈夫ですが、実際の経験は非常に貧弱です。 購入することはお勧めしません。

シナリオ5: 対話

コンテンツへの回答を生成します。 コンテンツは、いくつかの明示的なプロンプトを含み得る。 コンテンツに対する回答は、プロンプトに基づいて生成される。

/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (MODEL_polar4ai_tongyi, SELECT content FROM textinfo WHERE id=4) with ();

次の応答が返されます。

私はAlibaba DAMO Academyによって開発された超大規模言語モデルです。 私の名前はTongyi Qianwenです。

テキストを直接入力して結果を取得することもできます。 たとえば、「シナリオ5: 対話」で説明されている例では、次のステートメントを実行することもできます。

/* polar4ai */SELECT * FROM PREDICT (MODEL_polar4ai_tongyi, SELECT 'Tell me within 30 words ') with ();

次の応答が返されます。

私はAlibaba DAMO Academyによって開発された超大規模言語モデルです。 私の名前はTongyi Qianwenです。