Categorias:: Funções de cadeia de caracteres e binários (funções de AI)

AI_EXTRACT¶

Extrai informações de uma string ou arquivo de entrada.

Sintaxe¶

Extrair informações de uma string de entrada:

AI_EXTRACT( <text>, <responseFormat> )

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AI_EXTRACT( text => <text>,
            responseFormat => <responseFormat> )

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Extrair informações de um arquivo:

AI_EXTRACT( <file>, <responseFormat> )

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AI_EXTRACT( file => <file>,
            responseFormat => <responseFormat> )

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Argumentos¶

text

Uma string de entrada para extração.

file

Um FILE para extração.

Formatos de arquivo compatíveis:

PDF
PNG
PPTX, PPT
EML
DOC, DOCX
JPEG, JPG
HTM, HTML
TEXT, TXT
TIF, TIFF
BMP, GIF, WEBP
MD

Os arquivos devem ter menos de 100 MB de tamanho.

responseFormat

Informações a serem extraídas em um dos seguintes formatos de resposta:

Esquema de objeto simples que mapeia o rótulo e as informações a serem extraídas, por exemplo:

{'name': 'What is the last name of the employee?', 'address': 'What is the address of the employee?'}

Uma matriz de strings com as informações a serem extraídas, por exemplo:

['What is the last name of the employee?', 'What is the address of the employee?']

Uma matriz de matrizes que contém duas strings (o rótulo e as informações a serem extraídas), por exemplo:
```
[['name', 'What is the last name of the employee?'], ['address', 'What is the address of the employee?']]
```
Um JSON esquema que define a estrutura das informações extraídas. Oferece suporte à extração de entidades e tabelas. Por exemplo:
```
{
  'schema': {
    'type': 'object',
    'properties': {
      'income_table': {
        'description': 'Income for FY2026Q2',
        'type': 'object',
        'column_ordering': ['month', 'income'],
        'properties': {
          'month': {
            'description': 'Month',
            'type': 'array'
          },
          'income': {
            'description': 'Income',
            'type': 'array'
          }
        }
      },
      'title': {
        'description': 'What is the title of the document?',
        'type': 'string'
      },
      'employees': {
        'description': 'What are the names of employees?',
        'type': 'array'
      }
    }
  }
}
```
Nota
- Você não pode combinar o JSON Formato de esquema com outros formatos de resposta. Se responseFormat contém o schema Chave, você deve definir todas as perguntas dentro da JSON esquema. Chaves adicionais não são suportadas.
- O modelo aceita apenas certas formas de JSON esquema. O tipo de nível superior deve ser sempre um objeto, que contém subobjetos extraídos independentemente. Os subobjetos podem ser uma tabela (objeto de listas de strings que representam colunas), uma lista de strings ou uma string.
  
  O único tipo escalar compatível atualmente é a string.
- O campo description é opcional.
  
  Use a description campo para fornecer contexto ao modelo; por exemplo, para ajudar o modelo a localizar a tabela correta em um documento.
- Use the column_ordering field to specify the order of all columns in the extracted table. The column_ordering field is case-sensitive and must match the column names defined in the properties field.

Retornos¶

Um objeto JSON contendo as informações extraídas.

Exemplo de uma saída que inclui matriz, tabela e extração de valor único:

{
  "error": null,
  "response": {
    "employees": [
      "Smith",
      "Johnson",
      "Doe"
    ],
    "income_table": {
      "income": ["$120 678","$130 123","$150 998"],
      "month": ["February", "March", "April"]
    },
    "title": "Financial report"
  }
}

Requisitos de controle de acesso¶

Os usuários devem usar uma função que tenha a função do banco de dados SNOWFLAKE.CORTEX_USER. Para obter mais informações sobre como conceder esse privilégio, consulte Privilégios de LLM do Cortex.

Notas de uso¶

Você não pode usar os dois text e file Parâmetros simultaneamente na mesma chamada de função.
Você pode fazer perguntas em linguagem natural ou descrever informações a serem extraídas (como cidade, endereço, código ZIP), por exemplo:
['address': 'City, street, ZIP', 'name': 'First and last name']
Os seguintes idiomas são compatíveis:
- Árabe
- Bengali
- Birmanês
- Cebuano
- Chinês
- Tcheco
- Holandês
- Inglês
- Francês
- Alemão
- Hebraico
- Hindi
- Indonésio
- Italiano
- Japonês
- Quemer
- Coreano
- Lao
- Malaio
- Persa
- Polonês
- Português
- Russo
- Espanhol
- Tagalo
- Tailandês
- Turco
- Urdu
- Vietnamita
Os documentos não devem ter mais de 125 páginas.
Em uma única chamada AI_EXTRACT, você pode fazer no máximo 100 perguntas para extração de entidade e um máximo de 10 perguntas para extração de tabela.

Uma pergunta de extração de tabela é igual a 10 perguntas de extração de entidade. Por exemplo, você pode fazer 4 perguntas de extração de tabela e 60 perguntas de extração de entidade em um único AI_EXTRACT chamar.
O comprimento máximo de saída para extração de entidade é de 512 tokens por pergunta. Para extração de tabela, o modelo retorna respostas com um máximo de 4096 tokens.
Estágios criptografados do lado do cliente não são suportados.
Não há suporte para pontuações de confiança.

Exemplos¶

Extração de uma string de entrada¶

Este exemplo extrai informações do texto de entrada:

SELECT AI_EXTRACT(
  text => 'John Smith lives in San Francisco and works for Snowflake',
  responseFormat => {'name': 'What is the first name of the employee?', 'city': 'What is the address of the employee?'}
);

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Este exemplo extrai e analisa informações do texto de entrada:

SELECT AI_EXTRACT(
  text => 'John Smith lives in San Francisco and works for Snowflake',
  responseFormat => PARSE_JSON('{"name": "What is the first name of the employee?", "address": "What is the address of the employee?"}')
);

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Extração de um arquivo¶

Este exemplo extrai informações do arquivo document.pdf:

SELECT AI_EXTRACT(
  file => TO_FILE('@db.schema.files','document.pdf'),
  responseFormat => [['name', 'What is the first name of the employee?'], ['city', 'Where does the employee live?']]
);

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O seguinte exemplo extrai informações de todos os arquivos em um diretório em uma área de preparação:

Nota

Certifique-se de que a tabela de diretórios esteja habilitada. Para obter mais informações, consulte Gerenciamento de tabelas de diretório.
```
SELECT AI_EXTRACT(
  file => TO_FILE('@db.schema.files', relative_path),
  responseFormat => [
    'What is this document?',
    'How would you classify this document?'
  ]
) FROM DIRECTORY (@db.schema.files);
```
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O exemplo a seguir extrai o valor de title do arquivo report.pdf:

SELECT AI_EXTRACT(
  file => TO_FILE('@db.schema.files', 'report.pdf'),
  responseFormat => {
    'schema': {
      'type': 'object',
      'properties': {
        'title': {
          'description': 'What is the title of document?',
          'type': 'string'
        }
      }
    }
  }
);

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O exemplo a seguir extrai a matriz de employees do arquivo report.pdf:

SELECT AI_EXTRACT(
  file => TO_FILE('@db.schema.files', 'report.pdf'),
  responseFormat => {
    'schema': {
      'type': 'object',
      'properties': {
        'employees': {
          'description': 'What are the surnames of employees?',
          'type': 'array'
        }
      }
    }
  }
);

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O exemplo a seguir extrai a tabela income_table do arquivo report.pdf:

SELECT AI_EXTRACT(
  file => TO_FILE('@db.schema.files', 'report.pdf'),
  responseFormat => {
    'schema': {
      'type': 'object',
      'properties': {
        'income_table': {
          'description': 'Income for FY2026Q2',
          'type': 'object',
          'column_ordering': ['month', 'income'],
          'properties': {
            'month': {
              'type': 'array'
            },
            'income': {
              'type': 'array'
            }
          }
        }
      }
    }
  }
);

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O exemplo a seguir extrai a tabela (income_table), valor único (title) e matriz (employees) do arquivo report.pdf:

SELECT AI_EXTRACT(
  file => TO_FILE('@db.schema.files', 'report.pdf'),
  responseFormat => {
    'schema': {
      'type': 'object',
      'properties': {
        'income_table': {
          'description': 'Income for FY2026Q2',
          'type': 'object',
          'column_ordering': ['month', 'income'],
          'properties': {
            'month': {
              'type': 'array'
            },
            'income': {
              'type': 'array'
            }
          }
        },
        'title': {
          'description': 'What is the title of document?',
          'type': 'string'
        },
        'employees': {
          'description': 'What are the surnames of employees?',
          'type': 'array'
        }
      }
    }
  }
);

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Disponibilidade regional¶

Consulte Disponibilidade regional.

Avisos legais¶

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