Funciones de IA

Las funciones de IA son funciones integradas de ClickHouse que puedes usar para invocar IA o generar embeddings con los que trabajar con tus datos, extraer información, clasificar datos, etc…

Las funciones de IA son experimentales. Configura allow_experimental_ai_functions para habilitarlas.Las funciones de IA pueden devolver resultados impredecibles. El resultado dependerá en gran medida de la calidad del prompt y del modelo utilizado.

Inyección de promptsEl texto de entrada se envía al modelo y puede orientar su salida (inyección de prompts). El texto procedente de fuentes externas, no verificadas o no depuradas puede contener instrucciones que hagan que el modelo devuelva contenido controlado por un atacante, ignore el formato solicitado o emita payloads maliciosos. Trata la salida de las funciones de IA como no confiable: valídala o depúrala antes de usarla en pasos posteriores, como la creación de SQL, comandos de shell, consultas adicionales o decisiones de control de acceso.

Todas las funciones comparten una infraestructura común que proporciona:

Aplicación de cuotas: Límites por consulta de tokens (ai_function_max_input_tokens_per_query, ai_function_max_output_tokens_per_query) y llamadas a la API (ai_function_max_api_calls_per_query).
Reintentos con backoff: Los fallos transitorios se reintentan (ai_function_max_retries) con backoff exponencial (ai_function_retry_initial_delay_ms).

Configuración

Las funciones de IA hacen referencia a una colección nombrada que almacena las credenciales del proveedor y la configuración. Se pueden crear y usar distintas colecciones nombradas para diferentes funciones o llamadas a funciones. Por ejemplo, quizá quiera definir una colección nombrada distinta para usar con las funciones de texto (aiGenerate, aiClassify, aiFilter, aiExtract, aiTranslate, aiRedact) en lugar de las funciones de embedding (aiEmbed, aiSimilarity), ya que requieren endpoints diferentes y normalmente usan modelos distintos. Ejemplo de sentencia para crear una colección nombrada con credenciales del proveedor: una con un endpoint de chat y otra con un endpoint de embeddings:

CREATE NAMED COLLECTION ai_text_credentials AS
    provider = 'openai',
    endpoint = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
    model = 'gpt-4o-mini',
    api_key = 'sk-...';

-- The embedding functions (`aiEmbed`, `aiSimilarity`) do not read `model` from the named collection,
-- pass it as a positional argument instead. Defining `model` in an embedding collection is an error,
-- not silently ignored.
CREATE NAMED COLLECTION ai_embedding_credentials AS
    provider = 'openai',
    endpoint = 'https://api.openai.com/v1/embeddings',
    api_key = 'sk-...';

Parámetros de la colección nombrada

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
`provider`	String	—	Proveedor del modelo. Admitidos: `'openai'`, `'anthropic'`. Consulte la nota a continuación.
`endpoint`	String	—	URL del endpoint de la API.
`model`	String	—	Nombre del modelo (p. ej. `'gpt-4o-mini'`). Lo utilizan las funciones de texto; las funciones de embedding (`aiEmbed`, `aiSimilarity`) requieren `model` como argumento posicional y generan un error si `model` se especifica en la colección nombrada.
`api_key`	String	—	Clave de autenticación del proveedor. Opcional: cuando se omite, no se envía el `header` de autenticación, lo que permite usar servidores compatibles con OpenAI que no requieren autenticación.
`max_tokens`	UInt64	`1024`	Número máximo de tokens de salida por llamada a la API.
`api_version`	String	—	Cadena de versión de la API. La utiliza Anthropic (`'2023-06-01'`).

Se puede usar cualquier API compatible con OpenAI (p. ej. vLLM, Ollama, LiteLLM) configurando provider = 'openai' y apuntando endpoint a su servicio.

Selección de credenciales

Una función determina la colección nombrada que debe usar según, en este orden:

la clave credentials de su mapa de parámetros, cuando está presente;
en caso contrario, la configuración predeterminada de credenciales aplicable:
- ai_function_text_default_credentials para las funciones de texto (aiGenerate, aiClassify, aiFilter, aiExtract, aiTranslate, aiRedact);
- ai_function_embedding_default_credentials para las funciones de embedding (aiEmbed, aiSimilarity).

Si no se configura ninguna de las dos, la llamada falla. Las funciones de texto y de embedding usan configuraciones predeterminadas distintas porque un endpoint de chat-completions difiere de uno de embeddings.

SET ai_function_text_default_credentials = 'ai_text_credentials';

-- Uses ai_text_credentials from the setting:
SELECT aiGenerate('What is 2 + 2? Reply with just the number.');

-- Overrides the default for this call:
SELECT aiGenerate('Bonjour', map('credentials', 'other_credentials'));

Filtre filas con una condición en lenguaje natural mediante aiFilter, que devuelve UInt8 y puede usarse directamente en WHERE:

SELECT * FROM reviews
WHERE aiFilter(body, 'the customer is angry about shipping');

Mapa de parámetros

Cada función acepta opcionalmente un Map(String, String) de parámetros al final. Todos los valores son cadenas (ponga entre comillas los números, por ejemplo, '0.2'). Las claves desconocidas se rechazan. Si una clave está presente, sobrescribe el valor correspondiente de la colección nombrada; si una clave no está presente, se usa el valor de la colección nombrada (para model/max_tokens) o el valor predeterminado integrado. La excepción son las funciones de embedding (aiEmbed, aiSimilarity), que toman model como un argumento posicional obligatorio (por ejemplo, aiEmbed(text, model[, params]), aiSimilarity(text1, text2, model[, params])) y generan un error si, en su lugar, se establece en el mapa de parámetros o en la colección nombrada. Esto tiene como objetivo garantizar embeddings reproducibles. Los siguientes parámetros son comunes a todas las funciones de IA:

Clave	Descripción
`credentials`	Colección nombrada que se va a usar (consulte arriba).
`model`	Sobrescribe el `model` de la colección (solo para funciones de texto; las funciones de embedding (`aiEmbed`, `aiSimilarity`) toman `model` como un argumento posicional obligatorio, no como una clave del mapa).

Las funciones individuales aceptan parámetros adicionales específicos de cada función (como max_tokens, temperature, system_prompt, instructions y dimensions). Consulte la referencia de cada función a continuación para ver qué parámetros acepta y sus valores predeterminados.

SELECT aiGenerate(body, map('temperature', '0.2', 'system_prompt', 'You are terse.')) FROM articles;

Configuración a nivel de consulta

Toda la configuración relacionada con la IA se enumera en Configuración con el prefijo ai_function_.

Restricción de hosts de endpoint

La URL de endpoint en una colección nombrada de IA es un destino saliente al que el servidor se conecta con su propia identidad, y puede enviar (si se especifica) la api_key de la colección nombrada en los encabezados de la solicitud. De forma predeterminada, ClickHouse permite cualquier host. Para restringir las funciones a un conjunto específico de proveedores, configure remote_url_allow_hosts en la configuración del servidor, por ejemplo:

<remote_url_allow_hosts>
    <host>api.openai.com</host>
    <host>api.anthropic.com</host>
</remote_url_allow_hosts>

Ten en cuenta que esta configuración es global para el servidor y se aplica a todas las funciones que usan HTTP.

Seguridad del transporte (HTTP vs HTTPS)

El transporte se determina únicamente por el esquema de la URL del endpoint. No hay cifrado del payload de la solicitud a nivel de la aplicación; la protección de los datos en tránsito depende por completo del esquema:

https:// — la conexión usa TLS. El cuerpo de la solicitud (texto de entrada, prompts) y la api_key en el encabezado de la solicitud se cifran en tránsito, y se valida el certificado del proveedor. Use esto para cualquier proveedor remoto.
http:// — la conexión no está cifrada. El cuerpo de la solicitud y la api_key se envían en texto sin formato. Use esto solo para un proveedor de confianza en una red privada (p. ej., una instancia local de vLLM o Ollama).

De forma predeterminada, las funciones de IA rechazan un endpoint que enviaría datos en texto sin formato a un host remoto: cualquier endpoint que no sea HTTPS cuyo host no sea de bucle local genera una excepción. Los hosts de bucle local (localhost, 127.0.0.0/8, ::1) están exentos, por lo que un servidor de modelos local en http://localhost funciona de forma predeterminada. Para permitir un endpoint http:// en texto sin formato en un host remoto, establezca ai_function_allow_insecure_endpoint en 1. Esta comprobación es independiente de remote_url_allow_hosts: esa configuración es una lista de permitidos de hosts y no inspecciona el esquema de la URL, por lo que un endpoint http:// dirigido a un host permitido igualmente la supera. Tenga en cuenta que, en cualquiera de los dos casos, el proveedor recibe los datos de entrada en texto sin formato después de la terminación de TLS; TLS protege los datos solo en la ruta de red entre el servidor y el proveedor.

Proveedores compatibles

Proveedor	Valor de `provider`	Funciones de chat	Notas
OpenAI	`'openai'`	Sí	Proveedor por defecto.
Anthropic	`'anthropic'`	Sí	Usa el endpoint `/v1/messages`.

Observabilidad

La actividad de la función de IA se supervisa mediante los ProfileEvents de ClickHouse:

ProfileEvent	Description
`AIAPICalls`	Número de solicitudes HTTP realizadas al proveedor de IA.
`AIInputTokens`	Total de tokens de entrada consumidos.
`AIOutputTokens`	Total de tokens de salida consumidos.
`AIRowsProcessed`	Número de filas que recibieron un resultado.
`AIRowsSkipped`	Número de filas omitidas (se superó la cuota o hubo un error con `ai_function_throw_on_error = 0`).

Consulta estos eventos:

SELECT
    ProfileEvents['AIAPICalls'] AS api_calls,
    ProfileEvents['AIInputTokens'] AS input_tokens,
    ProfileEvents['AIOutputTokens'] AS output_tokens
FROM system.query_log
WHERE query_id = 'query_id'
AND type = 'QueryFinish'
ORDER BY event_time DESC;

aiClassify

Introducido en: v26.4.0 Clasifica el texto dado en una de las categorías proporcionadas mediante un proveedor de LLM. Las credenciales (una colección nombrada que especifica el proveedor, el modelo, el endpoint y, opcionalmente, una API key) se toman de la clave credentials del mapa de parámetros opcional, o de la configuración ai_function_text_default_credentials cuando el mapa la omite. Sintaxis

aiClassify(text, categories[, params])

Alias: AIClassify Argumentos

text — Texto que se va a clasificar. String
categories — Lista constante de etiquetas de categorías candidatas. Array(String)
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Claves específicas de la función: temperature (temperatura de muestreo que controla la aleatoriedad; valor predeterminado 0.0), max_tokens (número máximo de tokens de salida por llamada; valor predeterminado 1024). También se aplican los parámetros comunes credentials y model (consulte Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto Una de las etiquetas de categoría proporcionadas, o el valor predeterminado del tipo de columna (cadena vacía) si la solicitud falla y ai_function_throw_on_error está deshabilitada. String Ejemplos Clasificación de sentimiento

Query

SELECT aiClassify('I love this product!', ['positive', 'negative', 'neutral'])

Response

positive

Clasificar una columna con credenciales explícitas

Query

SELECT body, aiClassify(body, ['bug', 'question', 'feature'], map('credentials', 'ai_text_credentials')) AS kind FROM issues LIMIT 5

aiEmbed

Introducido en: v26.6.0 Genera un vector de embedding para el texto proporcionado mediante el proveedor de IA configurado. La función envía el texto al endpoint de embeddings configurado y devuelve el vector resultante como Array(Float32). Dentro de un mismo bloque de filas, las entradas se agrupan en lotes de hasta ai_function_embedding_max_batch_size elementos por solicitud HTTP para reducir la sobrecarga de cada llamada. Las credenciales (una colección nombrada que especifica el proveedor, el endpoint y, opcionalmente, una API key) se toman de la clave credentials del mapa de parámetros, o de la configuración ai_function_embedding_default_credentials cuando el mapa la omite. Ten en cuenta que aiEmbed usa una configuración predeterminada de credenciales distinta de la de las funciones de texto, ya que un endpoint de embeddings difiere de uno de chat. model es un argumento posicional obligatorio (un String constante). A diferencia de las funciones de texto, aiEmbed no lee model de la colección nombrada ni del mapa de parámetros. Una colección nombrada que define model se rechaza. El parámetro opcional dimensions, cuando el modelo lo admite (por ejemplo, text-embedding-3-* de OpenAI), solicita un vector del tamaño indicado; de lo contrario, se devuelve el tamaño nativo del modelo. Sintaxis

aiEmbed(text, model[, params])

Alias: AIEmbed Argumentos

text — Texto que se convertirá en embedding. String
model — Nombre del modelo de embedding. const String
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Clave específica de la función: dimensions (dimensionalidad de destino del vector de salida; 0 o si se omite significa el tamaño nativo del modelo). El parámetro común credentials también se admite (consulta Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto El vector de embedding, o un array vacío si la entrada es NULL o está vacía, la petición falló y ai_function_throw_on_error está desactivado, o se superó una cuota con ai_function_throw_on_quota_exceeded desactivado. Array(Float32) Ejemplos Generar el embedding de una sola cadena (credentials puede omitirse si la configuración ai_function_embedding_default_credentials está establecida)

Query

SELECT aiEmbed('Hello world', 'text-embedding-3-small', map('credentials', 'ai_embedding_credentials'))

Con dimensiones explícitas

Query

SELECT aiEmbed('Hello world', 'text-embedding-3-small', map('credentials', 'ai_embedding_credentials', 'dimensions', '256'))

Generar el embedding de una columna de textos

Query

SELECT aiEmbed(title, 'text-embedding-3-small', map('credentials', 'ai_embedding_credentials', 'dimensions', '256')) FROM articles LIMIT 10

aiExtract

Introducido en: v26.4.0 Extrae información estructurada de texto no estructurado usando un proveedor de LLM. El tercer argumento puede ser una instrucción en lenguaje natural de formato libre (p. ej., 'the main complaint') o un esquema codificado en JSON con la forma '{"field_a": "description of field a", "field_b": "description of field b"}'. En el modo de instrucción, la función devuelve el valor extraído como una cadena de texto simple, o una cadena vacía si no se encuentra nada. En el modo de esquema, la función devuelve una cadena que contiene un objeto JSON cuyas claves coinciden con el esquema solicitado; los campos ausentes son null. Las credenciales (una colección nombrada que especifica el proveedor, el modelo, el endpoint y, opcionalmente, una API key) se toman de la clave credentials del mapa de parámetros opcional, o de la configuración ai_function_text_default_credentials cuando el mapa la omite. Sintaxis

aiExtract(text, instruction_or_schema[, params])

Alias: AIExtract Argumentos

text — Texto del que extraer información. String
instruction_or_schema — Instrucción de extracción en formato libre, o un objeto JSON constante que describe los campos que se deben extraer. const String
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Claves específicas de la función: temperature (temperatura de muestreo que controla la aleatoriedad; valor predeterminado 0.0), max_tokens (máximo de tokens de salida por llamada; valor predeterminado 1024). Los parámetros comunes credentials y model también se aplican (consulte Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto Un único valor extraído (modo de instrucción) o una cadena con un objeto JSON (modo de esquema). Devuelve el valor predeterminado para el tipo de columna (cadena vacía) si la solicitud falló y ai_function_throw_on_error está deshabilitado. String Ejemplos Instrucción en formato libre

Query

SELECT aiExtract('The package arrived late and was damaged.', 'the main complaint')

Response

late and damaged package

Extracción del esquema

Query

SELECT aiExtract(review, '{"sentiment": "positive, negative or neutral", "topic": "main topic of the review"}') FROM reviews LIMIT 5

aiFilter

Introducido en: v26.8.0 Evalúa una condición en lenguaje natural sobre el texto proporcionado mediante un proveedor de LLM y devuelve un valor booleano (UInt8) apto para WHERE, PREWHERE y JOIN ... ON. La función solicita al modelo que responda únicamente con true o false en minúsculas. Las solicitudes fallidas (cuando ai_function_throw_on_error está deshabilitado) y las respuestas no reconocidas se asignan a 0, por lo que se excluye la fila. Advertencia: No confíe en los resultados de aiFilter sin revisarlos detenidamente. Los predicados basados en LLM pueden ser incorrectos o inconsistentes; utilícelos solo cuando los falsos positivos y los falsos negativos sean aceptables. Las credenciales (una colección nombrada que especifica el proveedor, el modelo, el endpoint y, opcionalmente, una API key) se obtienen de la clave credentials del mapa de parámetros opcional o de la configuración ai_function_text_default_credentials cuando el mapa no la incluye. Nota: al usar aiFilter en JOIN ... ON, el LLM se evalúa una vez por cada par candidato, lo que puede resultar costoso. Sintaxis

aiFilter(text, condition[, params])

Alias: AIFilter Argumentos

text — Texto que se evaluará. String
condition — Condición constante en lenguaje natural que debe cumplir el texto. String
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Claves específicas de la función: temperature (temperatura de muestreo que controla la aleatoriedad; valor predeterminado: 0.0), max_tokens (máximo de tokens de salida por llamada; valor predeterminado: 1024). También se aplican los parámetros comunes credentials y model (consulte Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto 1 si el texto cumple la condición; 0 en caso contrario. Devuelve el valor predeterminado (0) si la solicitud falla y ai_function_throw_on_error está deshabilitado. UInt8 Ejemplos Filtrar reseñas de usuarios enfadados

Query

SELECT * FROM reviews WHERE aiFilter(body, 'the customer is angry about shipping')

Filtra una columna con credenciales explícitas

Query

SELECT body, aiFilter(body, 'describes a bug', map('credentials', 'ai_text_credentials')) AS is_bug FROM issues LIMIT 5

aiGenerate

Introducido en: v26.4.0 Genera contenido de texto libre a partir de un prompt mediante un proveedor de LLM. La función envía el prompt al proveedor de IA configurado y devuelve el texto generado. Las credenciales (una colección nombrada que especifica el proveedor, el modelo, el endpoint y, opcionalmente, una API key) se toman de la clave credentials del mapa de parámetros opcional, o de la configuración ai_function_text_default_credentials cuando el mapa no la incluye. El mapa de parámetros opcional también puede establecer system_prompt (una instrucción que guía el comportamiento del modelo, p. ej., tono, formato y rol), temperature, max_tokens y model. Si system_prompt no está establecido, el valor predeterminado es: You are a helpful assistant. Provide a clear and concise response. Sintaxis

aiGenerate(prompt[, params])

Alias: AIGenerate Argumentos

prompt — El prompt o la pregunta del usuario que se enviará al modelo. String
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Claves específicas de la función: temperature (temperatura de muestreo que controla la aleatoriedad; valor predeterminado 0.7), max_tokens (máximo de tokens de salida por llamada; valor predeterminado 1024), system_prompt (instrucción constante a nivel de sistema que guía el comportamiento del modelo; de forma predeterminada, un prompt genérico de asistente). También se aplican los parámetros comunes credentials y model (consulte Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto La respuesta de texto generada, o el valor predeterminado del tipo de columna (cadena vacía) si la solicitud falla y ai_function_throw_on_error está deshabilitado. String Ejemplos Pregunta simple

Query

SELECT aiGenerate('What is 2 + 2? Reply with just the number.')

Response

Con credenciales explícitas y prompt del sistema

Query

SELECT aiGenerate('Explain ClickHouse', map('credentials', 'ai_text_credentials', 'system_prompt', 'You are a database expert. Be concise.'))

Resumir los valores de una columna

Query

SELECT article_title, aiGenerate(concat('Summarize in one sentence: ', article_body)) AS summary FROM articles LIMIT 5

aiRedact

Introducido en: v26.8.0 Detecta y redacta información de identificación personal (PII) en el texto proporcionado mediante un proveedor de LLM.

aiRedact detecta y redacta PII mediante un LLM según el mejor esfuerzo, por lo que su salida no es fiable. La detección y eliminación de PII dependen del modelo elegido, el prompt y la entrada: el modelo puede pasar por alto identificadores, redactarlos solo parcialmente o alterar el texto circundante. Funciona mejor con texto en inglés bien formado; los resultados pueden ser peores en otros idiomas o con texto que contenga muchos errores de ortografía, puntuación o gramática. aiRedact no garantiza que su salida esté libre de PII y no debe considerarse por sí solo un mecanismo de anonimización seguro o suficiente. Revise siempre la salida para asegurarse de que cumple las políticas de privacidad de datos y cumplimiento normativo de su organización antes de exponer datos a partes no confiables.

Cada span de PII detectado se reemplaza por un token de redacción ([REDACTED] de forma predeterminada, configurable mediante el parámetro replacement). El array categories restringe los tipos de PII que se redactan; un array vacío recurre a un conjunto predeterminado de categorías comunes (nombre, correo electrónico, número de teléfono, dirección, tarjeta de crédito, dirección IP). aiRedact indica al modelo que cambie únicamente los spans de PII detectados, pero conservar el texto circundante se realiza según el mejor esfuerzo y el modelo puede alterarlo de todos modos (consulte la advertencia anterior). Los caracteres de control distintos de la tabulación, el salto de línea y el retorno de carro también se normalizan a espacios antes de la solicitud, por lo que la salida no es idéntica byte a byte a las entradas que los contienen. Dado que aiRedact devuelve el texto de entrada completo con la PII reemplazada, la salida tiene aproximadamente la misma longitud que la entrada. Establezca max_tokens (valor predeterminado: 1024) por encima de la longitud de la entrada en tokens; una respuesta truncada por un límite demasiado bajo estará incompleta. Sintaxis

aiRedact(text, categories[, params])

Alias: AIRedact Argumentos

text — Texto que se va a ocultar. String
categories — Lista constante de categorías de PII que se deben ocultar (p. ej., ['name', 'ssn', 'credit_card']). Un array vacío usa un conjunto predeterminado de categorías comunes (nombre, correo electrónico, número de teléfono, dirección, tarjeta de crédito, dirección IP). Array(String)
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Claves específicas de la función: temperature (temperatura de muestreo que controla la aleatoriedad; valor predeterminado 0.0), max_tokens (máximo de tokens de salida por llamada; valor predeterminado 1024 — como aiRedact devuelve el texto completo, establézcalo por encima de la longitud de la entrada en tokens; de lo contrario, la respuesta podría truncarse y quedar incompleta), replacement (token que reemplaza cada span de PII detectado; valor predeterminado [REDACTED]). También se aplican los parámetros comunes credentials y model (consulte Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto El texto con la PII detectada reemplazada por el token de ocultación, o el valor predeterminado del tipo de columna (cadena vacía) si la solicitud falló y ai_function_throw_on_error está deshabilitado. String Ejemplos Ocultar categorías específicas

Query

SELECT aiRedact('Purchase was done by customer John Doe with email test@test.org', ['email', 'credit_card', 'name'])

Response

Purchase was done by customer [REDACTED] with email [REDACTED]

Oculta las categorías de PII predeterminadas con un token personalizado

Query

SELECT aiRedact(body, [], map('replacement', '***')) FROM tickets LIMIT 5

aiSimilarity

Introducido en: v26.8.0 Calcula la similitud semántica entre dos textos mediante el proveedor de embeddings configurado. Calcula los embeddings vectoriales de ambos textos y devuelve su similitud coseno. Una puntuación de -1 se asigna a vectores de embeddings opuestos; semánticamente, esto significa que los textos con puntuaciones cercanas a -1 tienen significados opuestos. Una puntuación de 0 significa que los vectores son ortogonales: no están relacionados semánticamente. Por último, una puntuación de 1 significa que los vectores de embeddings apuntan en la misma dirección; los textos con puntuaciones cercanas a 1 son similares en significado. Es el complemento de cosineDistance para los mismos embeddings (aiSimilarity = 1 - cosineDistance(embedding1, embedding2)). El procesamiento por lotes, las credenciales y el parámetro dimensions son iguales que en aiEmbed, incluida la configuración de credenciales predeterminadas ai_function_embedding_default_credentials. Al igual que aiEmbed, model es un argumento posicional obligatorio (un String constante) y no se lee de la colección nombrada ni del mapa de parámetros. Sintaxis

aiSimilarity(text1, text2, model[, params])

Alias: AISimilarity Argumentos

text1 — Primer texto. String
text2 — Segundo texto. String
model — Nombre del modelo de embedding. const String
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Clave específica de la función: dimensions (dimensionalidad objetivo de los embeddings; 0 o su omisión indica el tamaño nativo del modelo). También se aplica el parámetro común credentials (consulte Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto La similitud coseno en [-1, 1], o NULL si alguno de los textos es NULL o está vacío, si falla una solicitud de embedding y ai_function_throw_on_error está deshabilitado, o si se supera una cuota y ai_function_throw_on_quota_exceeded está deshabilitado. Nullable(Float32) Ejemplos Compare dos cadenas (credentials puede omitirse si está configurado el ajuste ai_function_embedding_default_credentials)

Query

SELECT aiSimilarity('cat', 'kitten', 'text-embedding-3-small', map('credentials', 'ai_embedding_credentials'))

Ordena las reseñas por similitud con una consulta

Query

SELECT review FROM product_reviews ORDER BY aiSimilarity(review, 'It works well under rain', 'text-embedding-3-small') DESC LIMIT 100

Deduplicación semántica con una autounión

Query

SELECT a.id, b.id FROM docs a, docs b WHERE a.id < b.id AND aiSimilarity(a.title, b.title, 'text-embedding-3-small') > 0.9

aiTranslate

Introducido en: v26.4.0 Traduce el texto proporcionado al idioma de destino especificado mediante un proveedor de LLM. Se pueden proporcionar instrucciones adicionales de estilo o dialecto mediante la clave instructions del mapa de parámetros (por ejemplo, 'mantener los términos técnicos sin traducir'). Las credenciales (una colección nombrada que especifica el proveedor, el modelo, el endpoint y, opcionalmente, una API key) se obtienen de la clave credentials del mapa de parámetros opcional, o de la configuración ai_function_text_default_credentials cuando el mapa la omite. Sintaxis

aiTranslate(text, target_language[, params])

Alias: AITranslate Argumentos

text — Texto que se debe traducir. String
target_language — Nombre del idioma de destino o código BCP-47 (p. ej., 'French', 'es-MX'). String
params — Map(String, String) constante opcional de parámetros. Claves específicas de la función: temperature (temperatura de muestreo que controla la aleatoriedad; valor predeterminado 0.3), max_tokens (número máximo de tokens de salida por llamada; valor predeterminado 1024), instructions (instrucciones adicionales de estilo o dialecto para el traductor). También se aplican los parámetros comunes credentials y model (consulta Funciones de IA). Map(String, String)

Valor devuelto El texto traducido, o el valor predeterminado del tipo de columna (cadena vacía) si la solicitud falla y ai_function_throw_on_error está deshabilitado. String Ejemplos Traducir al francés

Query

SELECT aiTranslate('Hello, world!', 'French')

Response

Bonjour le monde!

Traducir al japonés siguiendo las instrucciones de estilo

Query

SELECT aiTranslate(body, 'Japanese', map('instructions', 'Use polite form (desu/masu)')) FROM articles LIMIT 5

Referencia de SQL

Tipos de datos

Motores

Funciones

Formatos

Interfaces

Configuración

Tablas del sistema

Lagos de datos

Configuración

Parámetros de la colección nombrada

Selección de credenciales

Mapa de parámetros

Configuración a nivel de consulta

Restricción de hosts de endpoint

Seguridad del transporte (HTTP vs HTTPS)

Proveedores compatibles

Observabilidad

aiClassify

aiEmbed

aiExtract

aiFilter

aiGenerate

aiRedact

aiSimilarity

aiTranslate

​Configuración

​Parámetros de la colección nombrada

​Selección de credenciales

​Mapa de parámetros

​Configuración a nivel de consulta

​Restricción de hosts de endpoint

​Seguridad del transporte (HTTP vs HTTPS)

​Proveedores compatibles

​Observabilidad

​aiClassify

​aiEmbed

​aiExtract

​aiFilter

​aiGenerate

​aiRedact

​aiSimilarity

​aiTranslate

Configuración

Parámetros de la colección nombrada

Selección de credenciales

Mapa de parámetros

Configuración a nivel de consulta

Restricción de hosts de endpoint

Seguridad del transporte (HTTP vs HTTPS)

Proveedores compatibles

Observabilidad

aiClassify

aiEmbed

aiExtract

aiFilter

aiGenerate

aiRedact

aiSimilarity

aiTranslate