カテゴリ：

文字列とバイナリ関数 （大規模言語モデル）

AI_COMPLETE （シングル画像）

注釈

AI_COMPLETE は COMPLETE （SNOWFLAKE.CORTEX） の更新されたバージョンです。最新の関数については、 AI_COMPLETE を使用してください。

サポートされている言語モデルを使用して、テキストプロンプトに対する応答（補完）を生成します。

構文

この関数には2つの必要な引数と4つのオプションの引数があります。この関数は、位置引数または名前付き引数の構文で使用することができます。

単一の画像入力での AI_COMPLETE の使用

AI_COMPLETE(
    <model>, <predicate>, <file> [, <model_parameters> ] )
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引数

model

使用するモデルを指定する文字列。以下のモデルのいずれかを指定してください。

  • claude-4-opus

  • claude-4-sonnet

  • claude-3-7-sonnet

  • claude-3-5-sonnet

  • llama-4-maverick

  • llama-4-scout

  • pixtral-large

サポートされるモデルでは、 コスト が異なる可能性があります。

predicate

文字列プロンプト

file

画像を表す FILE タイプのオブジェクト

モデルのハイパーパラメーターに影響を与える以下のオプションを含む、または含まない model_parameters オブジェクト。 LLM設定 をご参照ください。

  • temperature: 言語モデルの出力のランダム性を制御する0から1まで（各値を含む）の値。温度が高いほど（例: 0.7）出力はより多様でランダムになり、温度が低いほど（例: 0.2）、出力はより決定論的で焦点が絞られます。

    デフォルト: 0

  • top_p: 言語モデルのランダム性と多様性を制御する0から1まで（各値を含む）の値。通常、 temperature の代替として使用されます。相違は、 top_p がモデルにより出力される可能性のあるトークンのセットを制限するのに対して、 temperature は各ステップでどのトークンが選択されるのかに影響を及ぼすという点です。

    デフォルト: 0

  • max_tokens: 応答に含まれる出力トークンの最大数を設定します。値が小さいと、応答が切り詰められることがあります。

    デフォルト値: 4096 最大許容値: 8192

  • guardrails: Cortex Guard を使用して、言語モデルから潜在的に安全ではない、有害な応答をフィルターします。 TRUE または FALSE のいずれか。デフォルト値は FALSE です。

戻り値

言語モデルからの文字列応答を返します。

例

次の例は、 COMPLETE 関数の基本的な機能を画像で示したものです。

ビジュアルな質問回答

インフレ率のグラフは、データに関する質問に答えるために使用されます。

2023年のインフレ率と2024年の予想インフレ率のグラフ

2023年と2024年のインフレ率の比較（Statista)

SELECT AI_COMPLETE('claude-3-5-sonnet',
    'Which country will observe the largest inflation change in 2024 compared to 2023?',
    TO_FILE('@myimages', 'highest-inflation.png'));
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応答:

Looking at the data, Venezuela will experience the largest change in inflation rates between 2023 and 2024.
The inflation rate in Venezuela is projected to decrease significantly from 337.46% in 2023 to 99.98% in 2024,
representing a reduction of approximately 237.48 percentage points. This is the most dramatic change among
all countries shown in the chart, even though Zimbabwe has higher absolute inflation rates.

画像からのエンティティ抽出

この例では、画像からエンティティ（オブジェクト）を抽出し、その結果を JSON 形式で返します。

リフォーム後のキッチンの写真 
SELECT AI_COMPLETE('claude-3-5-sonnet',
    'Extract the kitchen appliances identified in this image. Respond in JSON only with the identified appliances.',
    TO_FILE('@myimages', 'kitchen.png'));
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応答:

{
    "appliances": [ "microwave","electric stove","oven","refrigerator" ]
}

画像処理の使用上の注意

  • テキストと画像のみ対応しています。ビデオおよびオーディオファイルには対応していません。

  • サポートされている画像形式

    • .jpg

    • .jpeg

    • .png

    • .gif

    • .webp

    • pixtral および llama4 モデルも .bmp をサポートしています。

  • 最大画像サイズは、ほとんどのモデルで10 MB、 claude モデルで3.75 MB です。 claude モデルは、8000x8000を超える解像度の画像をサポートしていません。

  • 画像を含むステージは、サーバー側の暗号化が有効になっている必要があります。クライアント側の暗号化ステージはサポートされていません。

  • この関数はカスタムネットワークポリシーをサポートしていません。

  • ステージ名は大文字と小文字を区別しません。パスは大文字と小文字を区別します。

言語: 日本語