2026年10月29日に最終更新

概要

説明

AI Function は、人工知能（AI）の機能に基づいて Doris が提供する組み込み関数です。ユーザーは SQL クエリで AI を直接呼び出し、さまざまなインテリジェントテキストタスクを実行できます。AI Function は、Doris のリソース機構を通じて、複数の主要な AI プロバイダー（OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini、Ollama、MoonShot など）に接続します。

使用する AI は Doris の外部から提供され、テキスト分析をサポートしている必要があります。

AI リソースの設定

AI Function を使用する前に、AI API へのアクセス情報を一元管理するため、AI タイプの Resource を作成する必要があります。

例: AI Resource の作成

CREATE RESOURCE "ai_resource_name"
PROPERTIES (
    'type' = 'ai',
    'ai.provider_type' = 'openai',
    'ai.endpoint' = 'https://endpoint_example',
    'ai.model_name' = 'model_example',
    'ai.api_key' = 'sk-xxx',
    'ai.temperature' = '0.7',
    'ai.max_token' = '1024',
    'ai.max_retries' = '3',
    'ai.retry_delay_second' = '1',
    'ai.dimensions' = '1024'
);

パラメータの説明

AI リソースには、少なくとも一つの完全な接続グループが必要です。一般 ai.*、テキスト embedding の ai.embed.*、またはマルチモーダル embedding の ai.embed.mm.* です。各設定グループには endpoint、provider_type、model_name、および api_key が必要ですが、そのプロバイダーが LOCAL の場合は api_key を省略できます。以下の必須接続フィールドは、スカラー AI 関数と AI_AGG が使用する一般グループについて説明します。テキスト EMBED は一般グループより ai.embed.* を優先します。JSON マルチモーダル EMBED は ai.embed.mm.*、次に ai.embed.*、次に一般グループを優先します。八つのフィールドすべてと例については、専用 embedding プロパティを参照してください。

type: 必須で、ai でなければなりません。ai のタイプ識別子として使用します。

ai.provider_type: 一般モデルグループでは必須です。外部 AI プロバイダーを指定します。サポートされるプロバイダーには OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Local、MoonShot、MiniMax、Zhipu、QWen、Baichuan、VoyageAI、Jina が含まれます。他のプロバイダーが OpenAI、Anthropic、または Gemini と互換性のある API を使用している場合は、対応する互換プロバイダータイプを指定してください。

有効なプロバイダータイプであっても、すべての AI 関数をサポートするとは限りません。たとえば、VoyageAI と Jina は embedding をサポートしますが、テキスト生成モデルとして使用することはできません。

ai.endpoint: 一般モデルグループでは必須です。AI API エンドポイントを指定します。

ai.model_name: 一般モデルグループでは必須です。モデル名を指定します。

ai.api_key: 一般モデルグループの API キーです。ai.provider_type = local でない限り必須です。

ai.temperature: オプションです。生成コンテンツのランダム性を制御します。0 から 1 までの浮動小数点値を指定します。デフォルト値は -1 で、このパラメータが設定されていないことを示します。

ai.max_token: オプションです。生成コンテンツの最大トークン数を制限します。デフォルト値は -1 で、このパラメータが設定されていないことを示します。Anthropic のデフォルト値は 2048 です。

ai.max_retries: オプションです。単一リクエストの最大再試行回数です。デフォルト値は 3 です。

ai.retry_delay_second: オプションです。再試行前の遅延時間を秒単位で指定します。開発ブランチのデフォルト値は 1、Doris 4.1.5 では 0 です。

ai.enable_structured_output: オプションの Boolean で、デフォルトは true です。Doris はスカラー AI 関数の入力行をバッチ処理します。このオプションを有効にすると、応答形式の信頼性を高めるため、プロバイダー固有の形式フィールドが追加されます。Doris は設定されたモデルがこれらをサポートするか確認しません。LOCAL と MiniMax ではこれらのフィールドを省略します。モデルまたはエンドポイントがこれらを拒否する場合は false に設定してください。バッチ処理、システムプロンプトによる形式指定、応答検証は引き続き有効です。このプロパティは AI_AGG または EMBED には適用されません。

ai.dimensions: オプションです。EMBED 出力のベクトル次元を制御します。 設定する前に、ai.model_name に指定したモデルがカスタムベクトル次元をサポートしていることを必ず確認してください。 サポートしていない場合、モデル呼び出しが失敗する可能性があります。

専用 Embedding モデルの設定（4.1.5 以降）

4.1.5 以降、AI Resource では一般モデル、テキスト embedding モデル、マルチモーダル embedding モデルを個別に設定できます。少なくとも一つの完全なグループが必要です。グループに接続プロパティまたは API キーのいずれかを設定する場合、そのグループには endpoint、provider_type、model_name が必要であり、LOCAL 以外のプロバイダーでは api_key も必要です。不足しているフィールドは他のグループから継承されません。

モデルグループ	接続プロパティ	API キー	用途
一般	`ai.endpoint`、`ai.provider_type`、`ai.model_name`	`ai.api_key`	テキスト生成などの AI 関数。専用 embedding グループが設定されていない場合のフォールバック
テキスト embedding	`ai.embed.endpoint`、`ai.embed.provider_type`、`ai.embed.model_name`	`ai.embed.api_key`	`EMBED()` へのテキスト入力。マルチモーダル入力のフォールバックにも使用
マルチモーダル embedding	`ai.embed.mm.endpoint`、`ai.embed.mm.provider_type`、`ai.embed.mm.model_name`	`ai.embed.mm.api_key`	`EMBED()` への JSON マルチモーダル入力

テキスト EMBED() は、まずテキスト embedding グループを選択し、次に一般グループを選択します。マルチモーダル EMBED() は、マルチモーダル embedding グループ、テキスト embedding グループ、一般グループの順に選択します。選択されたプロバイダーとモデルは、実際のメディアタイプをサポートしている必要があります。embedding グループのみを持つ Resource は対応する EMBED() 呼び出しを処理できますが、一般モデルを必要とするテキスト生成関数には使用できません。

たとえば、テキスト embedding 専用の Resource では、一般生成モデルを同時に設定する必要はありません。

CREATE RESOURCE "text_embed_resource"
PROPERTIES (
    "type" = "ai",
    "ai.embed.provider_type" = "openai",
    "ai.embed.endpoint" = "https://<embedding-service>/v1/embeddings",
    "ai.embed.model_name" = "<embedding-model>",
    "ai.embed.api_key" = "<api-key>"
);

接続値をサービスの設定に置き換えてください。作成に成功すると Query OK が返されます。ai.dimensions や再試行パラメータなどの共有設定は、引き続きリソース設定から取得されます。

推論強度: `ai.effort`（4.1.5 以降）

4.1.5 以降、オプションの文字列プロパティ ai.effort で推論強度を指定できます。デフォルトでは未設定で、プロバイダーには送信されません。値は小文字で指定し、プロバイダーによる検証を受けます。

プロバイダー	受け付ける値
`ANTHROPIC`	`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`
`GEMINI`	`minimal`、`low`、`medium`、`high`
その他のプロバイダーのプロパティ検証	`none`、`minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`

プロパティ検証に合格しても、すべてのモデルがその強度レベルをサポートするとは限りません。サービスとモデルがサポートする値を選択してください。ai.effort は ai.max_token の代わりにはなりません。

ALTER RESOURCE で空の文字列を指定すると、ai.effort の設定が削除されます。

作成・変更・削除の権限（4.1.5 以降）

AI Resource の作成にはグローバルな ADMIN 権限が必要です。4.1.5 以降、FE 設定 ai_resource_allowed_user によって作成者の身元をさらに制限できます。デフォルト値 * では、身元に関する制限は追加されません。

4.1.5 以降に root が新しく作成した AI Resource は、root だけが変更または削除できます。ADMIN 権限を持つ他のアカウントも拒否されます。アップグレード前から存在し、このマーカーを持たない Resource には遡ってマークが付けられません。その他のリソースでは、従来の権限チェックが引き続き適用されます。

リソースの選択と Session 変数

ユーザーが AI 関連関数を呼び出す場合、リソースは次の二つの方法で指定できます。

明示的なリソース指定: 関数呼び出し時にリソース名を直接渡します。
暗黙的なリソース指定: Session 変数をあらかじめ設定すると、関数が対応するリソースを自動的に使用します。

Session 変数の設定形式:

SET default_ai_resource='resource_name';

関数呼び出し形式:

SELECT AI_FUNCTION([<resource_name>], <args...>);

リソース選択の優先順位

AI_Function を呼び出すと、次の順序で使用するリソースが決定されます。

呼び出しでユーザーが明示的に指定したリソース
グローバルデフォルトリソース（default_ai_resource）

例:

SET default_ai_resource='global_default_resource';
SELECT AI_SENTIMENT('this is a test'); -- Uses resource named 'global_default_resource'
SELECT AI_SENTIMENT('invoke_resource', 'this is a test'); --Uses resource named 'invoke_resource'

AI Functions

Doris が現在サポートしている AI Functions は次のとおりです。

AI_CLASSIFY: 情報分類
AI_EXTRACT: 情報抽出
AI_FILTER：情報のフィルタリング
AI_FIXGRAMMAR: 文法修正
AI_GENERATE: テキスト生成
AI_MASK: 機密情報のマスキング
AI_SENTIMENT: 感情分析
AI_SIMILARITY: テキストの意味的類似性比較
AI_SUMMARIZE: テキスト要約
AI_TRANSLATE: 翻訳
AI_AGG: 複数のテキストに対する行横断集計分析を実行

例

AI_TRANSLATE

SELECT AI_TRANSLATE('resource_name', 'this is a test', 'Chinese');
-- 这是一个测试

AI_SENTIMENT

SET default_ai_resource = 'resource_name';
SELECT AI_SENTIMENT('Apache Doris is a great DBMS.');

各関数の詳細と使用方法については、各関数のドキュメントを参照してください。

説明​

AI リソースの設定​

例: AI Resource の作成​

パラメータの説明​

専用 Embedding モデルの設定（4.1.5 以降）​

推論強度: ai.effort（4.1.5 以降）​

作成・変更・削除の権限（4.1.5 以降）​

リソースの選択と Session 変数​

リソース選択の優先順位​

AI Functions​

例​

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