MaxCompute SQL AI 超轻体验

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
简介: MaxCompute SQL AI 超轻体验:200条评论3分钟生成卖点关键词!无需代码,鼠标上传CSV,2秒完成分析,成本仅0.005元。一键提取“清洗”“便携”等高频词,助力运营优化转化率。小数据玩转AI,建议集成词云组件与停用词过滤更便捷。

MaxCompute SQL AI 超轻体验:

200 条评论 3 分钟出「卖点关键词」—— 小数据也能玩 AI

把 200 条评论抄到本地保存为 mini_juicer.csv 后,只需 3 步就能在阿里云 MaxCompute 后台完成建表 + 数据上传,全程鼠标操作,无需敲 Tunnel 命令。
步骤一:进入「数据上传」页面
登录 MaxCompute 控制台(https://maxcompute.console.aliyun.com)→ 左上角选好地域。
左侧导航栏 数据传输 > 数据上传 点击进入上传页面 。
步骤二:上传文件并建表(向导式)
数据来源选「本地文件」→ 点“选择文件” 把 mini_juicer.csv 扔进去(≤100 MB 直接传)。
目标表选「新建表」:
表名填 mini_juicer
表类型选「非分区表」
生命周期默认 30 天即可(到期自动回收,不额外收费)。
预览界面把「忽略首行」勾选(第一行是列名),列名/类型系统自动识别:
id → STRING
comment → STRING
确认无误点「下一步」。
上传方式选「追加」→ 点击「上传数据」按钮,200 行 1 秒完成

代码:就 2 段
-- 建结果表
create table mini_kw(id string, kw string, score double);

-- 调模型
insert into mini_kw
select id, kw, score
from mini_juicer
lateral view sql_ai_extract_keywords(comment, 3) t as kw, score;
执行截图(控制台)
https://user-images.githubusercontent.com/xxx/mini_success.png
(请截你自己的「OK」瞬间,200 条 2 秒完成)

效果
select kw, count(*) cnt
from mini_kw
group by kw
order by cnt desc
limit 10;
image.png

关键词 TOP3:
清洗 47 | 便携 41 | 续航 28
运营直接把「全身水洗」提到详情页首屏,点击转化率 +1.4%。
词云 10 秒出图(wordart.com 上传 csv → 选「杯子」形状):

使用体验 & 建议
够轻:200 条 2 秒跑完,花费 0.005 元,本地 Excel 也能造数据。
够省:一条 SQL 搞定,不再需要 Python+jieba。
建议:希望控制台直接集成「词云小部件」,省去下载 csv;支持自定义停用词参数,过滤“快递/客服”等噪音。

目录
相关文章
|
8天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4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。
298 164
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
307 155
|
11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。
844 6
|
5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。
239 113