ai_query() в StarRocks 4.1: вызываем LLM прямо из SQL....

-- Тест 1. Анализ тональности
SELECT product_name, rating,
ai_query(
CONCAT('Определи тональность одним словом
(позитивный/негативный/нейтральный): ', review_text),
PARSE_JSON('{"model": "gemma3:1b", "api_key": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
"max_tokens": 10}')
) as sentiment
FROM product_reviews;

-- Тест 2. Суммаризация
SELECT product_name,
ai_query(
CONCAT('Кратко резюмируй отзыв в одном предложении: ',
review_text),
PARSE_JSON('{"model": "gemma3:1b", "api_key": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
"max_tokens": 100}')
) as summary
FROM product_reviews;

-- Тест 3. Извлечение характеристик
SELECT product_name,
ai_query(
CONCAT('Извлеки ключевые характеристики товара
списком: ', review_text),
PARSE_JSON('{"model": "gemma3:1b", "api_key": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
"max_tokens": 200}')
) as entities
FROM product_reviews;

-- Тест 4. Классификация
SELECT product_name,
ai_query(
CONCAT('Определи категорию товара одним словом: ',
review_text),
PARSE_JSON('{"model": "gemma3:1b", "api_key": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
"max_tokens": 10}')
) as category
FROM product_reviews;

-- Тест 5. Перевод
SELECT product_name,
ai_query(
CONCAT('Translate to English: ', review_text),
PARSE_JSON('{"model": "gemma3:1b", "api_key": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
"max_tokens": 200}')
) as translation
FROM product_reviews;

Streamhouse на практике: данные за секунды, дашборды — нет

Спасибо! Да, все так, думаю они довольно быстро этот гэп закроют, посмотрим)

Streamhouse на практике: данные за секунды, дашборды — нет

Ссылка на скрипты демо: https://github.com/MosesA1ex/habr-demos/tree/main