Databricks 在数据仓库中推出 AI Functions，六大 SQL 用例落地
本文展示如何用 SQL 直接调用 AI 处理非结构化数据，省去移动数据和构建自定义管道，适合数据分析师快速上手。
AI Functions 是可直接在 SQL 查询中调用模型的函数，无需把数据搬到外部 AI 环境。它能解析 PDF、提取字段、分类情感、翻译文本等。过去需写 Python 脚本或调用 API 的活，现在一行 SQL 完成，且数据治理和血缘留在仓库内。
正文摘录
Six AI use cases you can run in pure SQL - replacing the notebooks, APIs, and pipelines you use today. 你可以在纯 SQL 中运行的六个 AI 用例——替代你目前使用的 notebooks、API 和 pipelines。 In most organizations, data warehouses hold structured data, while unstructured data is kept in the data lake. This works well for analytics workloads, which consume structured data at scale, serving a known body of reports day in and day out. 在大多数组织中，数据仓库存放结构化数据，而非结构化数据则保存在数据湖中。这种安排对分析工作负载很有效——分析以大规模方式消费结构化数据，日复一日地服务于一套已知的报告体系。