主要观点：数据工程师常遇业务需求，传统满足这些需求需大量工作，流程复杂且有合规风险；Databricks SQL 引入 AI 功能后，复杂流程被抽象，如总结、翻译、情感分析等可通过单行 SQL 函数实现，无需额外基础设施等。
关键信息：

• 传统需求如总结文本、翻译评论等，需大量工作，如导出数据到 Python notebook 等。
• Databricks SQL 的 AI 功能可实现总结（ai_summarize()）、翻译（ai_translate()）、情感分析（ai_analyze_sentiment()）、PII 数据掩码（ai_mask()）等，只需一行 SQL 代码，无需额外基础设施和维护。
• 以 Bakehouse 样本数据集为例展示了这些函数的使用，如通过简单查询展示原始评论复杂性，使用函数进行总结、翻译等操作。
  重要细节：
• 总结函数能处理自由文本，自动提炼要点，无需单独预处理等。
• 翻译函数可将英文评论直接翻译成目标语言，无需多步流程和维护 ETL 管道。
• 情感分析函数可直接对原始评论进行情感标签判断，无需训练模型和部署端点。
• PII 掩码函数可自动检测并掩码 PII 数据，数据工程师可安全分析评论。
  结论：这些 AI SQL 函数在写作时处于公共预览阶段，随着 Databricks 能力扩展可能会演变，展示了 AI 如何简化工程团队工作和快速进行分析。