カテゴリ：: 文字列とバイナリ関数（大規模言語モデル）

EXTRACT_ANSWER (SNOWFLAKE.CORTEX)¶

完全修飾名: SNOWFLAKE.CORTEX.EXTRACT_ANSWER

テキストドキュメントから指定された質問に対する回答を抽出します。ドキュメントは、平易な英語のドキュメントの場合も、半構造化（JSON）データオブジェクトの文字列表現の場合もあります。

構文¶

SNOWFLAKE.CORTEX.EXTRACT_ANSWER(
    <source_document>, <question>)

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引数¶

source_document: 質問の回答を含むプレーンテキストまたは JSON ドキュメントを含む文字列。
question: 回答が必要な質問を含む文字列。

戻り値¶

指定された質問に対する回答を含む文字列。

アクセス制御¶

ユーザーは、 SNOWFLAKE.CORTEX_USER データベースロールが付与されているロールを使用する必要があります。この権限付与の詳細については、必要な権限をご参照ください。

例¶

この例では、 review_content は reviews テーブルからの列です。テーブルの各行から回答を抽出します。

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.EXTRACT_ANSWER(review_content,
    'What dishes does this review mention?')
FROM reviews LIMIT 10;

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法的通知¶

Snowflake Cortex LLM 関数には、Metaの LLaMA 2を含む、機械学習テクノロジーが搭載されています。基礎 LLaMA 2モデルは、 LLaMA 2コミュニティライセンスの下にライセンスされています。Copyright (c) Meta Platforms, Inc.All Rights Reserved.LLama 2モデルに基づくいかなる LLM 関数の使用も、Metaの利用規定に従うものとします。

機械学習技術と提供される結果は、不正確、不適切であったり、偏っていたりする可能性があります。自動パイプラインに組み込まれたものも含め、機械学習の出力に基づく決定には、モデルが生成したコンテンツが正確であることを保証するために、人間によるモニタリングとレビュープロセスが必要です。

LLM 関数クエリは他の SQL クエリと同様に扱われ、メタデータとみなされる可能性があります。

詳細については、 Snowflake AI の信頼と安全 FAQ をご参照ください。