MotherDuck 集成 Jev:SQL 文本分类快 50 倍、成本仅 1%

dbreunig · x · 2026-09-22

MotherDuck 发布 promptjev() SQL 函数,集成 TypeSafe AI 的新模型 Jev。在 10 万行文本分类基准上,Jev 用 40 秒、0.5 美元达到与前沿 LLM 相当的准确率;对比的 LLM 耗时 32 分钟、花费 37 美元——快约 50 倍、成本约 1%。

Jev 的定位是「前沿智能函数调用」:输入非结构化文本,输出带置信度的类型化结果(标签/分数/是与否)。作为 SQL 标量函数,返回结果无需解析,可直接在同一语句中过滤、join、聚合。相比自训 BERT 分类器(需收集标注数据、维护模型)或整表跑 LLM(慢且贵),这种速度+成本组合让以前不划算的全表分类 workload 变得可行。有用户期待它被实现为普通 DuckDB 扩展。

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