SQL AI介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/kpctxlz7LWvRlQYnZB5sgQ
《模型与AI Function》：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/model-and-ai-function/
在电商数据分析中，非结构化数据（如用户评论、售后工单、聊天记录）一直是一座难以挖掘的金矿。传统的 BI 工具只能统计“退款率”或“差评数”，却无法直接告诉我们：用户到底为什么退款？是物流太慢，还是尺码不符？
过去，要解决这个问题，数据工程师需要将数据导出，使用 Python 调用 NLP 模型处理后再回写数据库，流程长、成本高且数据安全性难以保障。
今天我们将使用MaxCompute SQL AI，借助大模型对结构化与非结构化数据的深度理解能力，直接调用 AI 进行语义理解、内容生成和智能转换的统一语言。
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https://free.aliyun.com/?spm=5176.29709495.J_go7Hzi7p17rPSpUsoA-Iv.2.bb074160tkVPCr&productCode=odps
2.前往工作台创建项目
3.使用
这里我的目标是处理售后工单记录，自动识别用户的投诉类型并生成简短摘要。
- SET odps.sql.using.public.model=true; 开启公共模型调用权限
- AI_GENERATE中指定模型以及写入prompt
4.点击运行查看结果
5.费用与成本
本次使用的是免费额度进行的实践可覆盖此场景正常测试的用量需求，但仍提醒一下在测试周期内及时关注资源包剩余额度，避免产生非预期的用量账单。
