Microsoft SQL Server 机器学习服务是一项功能，允许您在数据库中运行 Python、R、Java 和其他机器学习语言，使用开源包和框架进行预测分析和机器学习。 Microsoft Azure OpenAI 服务是一项 AI 认知服务，它使用先进的系统来生成和理解自然语言、代码以及图像。在这篇博文中，您将了解如何在实际示例中将 SQL Server 机器学习服务与 Microsoft Azure OpenAI 服务结合使用。将 SQL Server 机器学习服务与 Azure OpenAI 服务结合使用是一个强大的组合，可以帮助企业节省资金并安全地利用他们已有的产品。
在实际示例中使用 AdventureWorks 示例数据库
AdventureWorks（虚构）公司使用一个数据库来存储有关销售和营销、产品、客户和制造的数据。它还包含一个视图，该视图连接有关产品的信息，例如产品名称、类别、价格和简要说明。
目前，AdventureWorks 将产品名称和简要说明发送给营销公司，以开展促销活动以促进销售。这位营销专家的成本是巨大的，在研究了生成式预训练变压器 (GPT) 的功能后，该公司很想知道这种人工智能是否可以用于创建小册子的起始文本，从而自动化第一步的过程。 GPT-4 是一种强大的语言模型，可以从复杂的输入中生成连贯且富有创意的文本，或者 提示。
他们可以使用 SQL Server 机器学习服务和 Microsoft Azure OpenAI 服务，根据产品描述和其他相关数据自动生成高质量的入门广告文案，而无需聘请专业作家。这可以节省营销预算的时间和金钱。此方法还具有额外的安全性优势，因为数据库位于本地，存储过程具有高安全粒度，并且 Azure OpenAI 服务不会使用发送的信息进行进一步培训。
此过程适用于 Windows、Linux、容器和 Kubernetes 群集上的 SQL Server 机器学习服务平台，包括虚拟机和 SQL Server 托管实例（从 2019 版本开始）。
AdventureWorks 在研究过程中发现，使用 GPT 模型生成文本时务必谨慎。生成的文本可能并不总是适当或准确，因此在发布之前建立一个用于审查和批准任何更改的系统非常重要。
AdventureWorks 的概念验证 (PoC) 涉及以下要求：
- 创建一个存储过程来接受给定产品的模型。
- 使用 Azure OpenAI 服务的 GPT-4 模型生成该产品的营销手册文本，突出显示其功能和优点。
- 确保生成的文本安全、真实，并且可以在发布前进行编辑。
示例代码
AdventureWorks 的 POC 项目涉及以下步骤：
根据该大纲，Azure Data Studio Jupyter Notebook 中的示例代码是为 AdventureWorks 开发的，允许显示描述性块、代码和持久结果。测试和编辑后，可以将代码复制到 Transact-SQL 脚本并部署到测试，然后部署到生产。最终结果会生成以下起始文本，在设置到数据库之前显示给最终用户进行编辑和确认：
[原文如此]
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该方法的其他应用
正如您所看到的，将 Microsoft SQL Server 机器学习服务与 Microsoft Azure OpenAI 服务结合使用具有实际应用。在此示例中，我们使用它为各种产品创建营销手册文本。这是利用人工智能满足业务需求的一种强大且富有创意的方式。生成的文本可以发送到图像生成服务（例如 DALL-E）以生成小册子的图像。 AdventureWorks 数据库中的其他数据集可用于其他应用程序，例如调查销售区域等等。
然而，在使用人工智能模型时务必谨慎和负责，因为它们可能并不总是产生准确或适当的结果。您应始终在发布生成的文本之前对其进行检查和编辑，并遵循 Microsoft Azure OpenAI 服务的安全和道德准则。
