告别代码焦虑:MaxCompute SQL AI 让你的数据“开口说话”

简介: MaxCompute SQL AI开启AI-Native数据分析新时代,无需复杂代码,仅用SQL即可调用大模型处理文本、图像与风控等任务。数据不搬迁、分析更高效,结合免费试用与多地域支持,助力分析师零成本上手智能分析,重塑数据生产力。

在数据科学领域,传统的 ETL 逻辑正面临一场革命。过去,我们需要复杂的正则表达式或 Python 脚本来处理文本摘要、情感分析和实体提取;而今天,MaxCompute SQL AI 的上线,标志着“AI-Native 数据分析”时代的到来。

通过简单的 SQL 语句,数据分析师无需理解复杂的底层架构,即可直接在生产环境中调用大模型(LLM)处理结构化与非结构化数据。

💡 为什么 SQL AI 是分析师的“神技”?
极简门槛: 只要会写 SELECT,就能驱动大模型。

端到端闭环: 数据无需搬迁,在存储地直接进行推理。

智能进化: 将大模型的语义理解能力注入 SQL,实现图像识别、金融风控和内容生成的一体化。

🛠️ 快速起步:0元开启你的 AI 分析之旅
为了让开发者零成本上手,阿里云提供了完善的免费试用计划。以下是您的“避坑”操作指南:

第一步:环境就绪(账号与资源申请)
账号准备: 访问阿里云官网,登录或注册账号。
image.png

获取“免费午餐”: * 直达 MaxCompute 免费试用页面。
image.png

关键点: 领取资源时,建议选择 北京、上海或深圳 地域。这些 Region 提供了更直观的白屏化模型管理控制台,能极大提升调试效率。

注意: 领取过程中,请务必根据页面引导完成“服务关联角色”的授权。

第二步:项目构建
进入 MaxCompute 产品控制台,在选定的地域创建一个新项目。这是你存放数据和运行 AI 任务的“实验室”。
image.png

第三步:实战演练(AI Function 调用)
你可以通过以下三种方式体验 AI 函数的魔力。其核心逻辑是利用 AI_GENERATE 等内置函数,将 prompt 嵌入 SQL。

场景 A:直接通过 SQL 分析(最快验证)
在 MaxCompute SQL 编辑器中,你可以尝试将一段凌乱的文字交给大模型处理。
image.png
示例: 提取一段评价中的情感倾向,或对长文本进行摘要总结。

体验: 新版控制台支持更友好的语法高亮和结果展示,让推理结果像查询表格一样简单。

场景 B:DataWork 集成开发(生产环境首选)
DataWork 提供了更强的工程化能力:

开通 DataWork 并关联你的 MaxCompute 项目。

在临时查询或数据开发页面编写 SQL。

通过 DataWork 的可视化界面,你可以更清晰地观察 AI 函数在处理大规模流水线时的表现。
image.png

场景 C:MaxCompute 客户端(极客必备)
如果你习惯命令行操作,安装并连接 MaxCompute 客户端(odpscmd)后,同样可以运行带有 AI 函数的 SQL。这在进行自动化脚本集成时非常高效。
image.png

📈 成本与效能管理
虽然是“0元体验”,但作为一名优秀的开发者,学会监控资源至关重要:
额度预警: 免费试用包覆盖了大部分学习和测试需求,但请养成在控制台查看“资源包剩余额度”的习惯。
计费时效: 账单产出通常有延迟(通常在次日 6 点前)。请根据计算计费文档了解按量计费的规则,确保在试用期结束后能平稳过渡。
image.png

🚀 结语
MaxCompute SQL AI 不仅仅是一个新功能,它是一种全新的数据思维模式。当 SQL 拥有了语义理解能力,数据分析的边界将不复存在。

相关文章
|
7天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
16天前
|
云安全 监控 安全
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
266 155
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
206 105
|
10天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
724 5
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理 API
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
815 153