AI_FIX_GRAMMAR

概述

AI_FIX_GRAMMAR

AI_FIX_GRAMMAR

是云器 Lakehouse 提供的 AI 语法修正函数，可自动修复输入文本中的语法、拼写和标点错误。支持中文、英文、日文、法语等多语言，还能智能统一中英混合文本的语言。若输入文本无语法错误，函数返回原文不变。一行 SQL 即可完成文本纠错。

云器将 AI 计算下沉至存储层与执行引擎，数据在平台内部即可完成智能处理，无需流转至外部环境，在保障数据安全的同时大幅降低任务延迟。

语法

AI_FIX_GRAMMAR( <model>, <content> )

参数说明

必需参数

model

model

指定用于语法修正的模型，支持两种来源：

来源一：API Gateway Endpoint（推荐）

平台管理员在 API Gateway 中预先配置模型服务，普通用户通过

endpoint:

endpoint:

前缀引用，无需关心底层连接细节。

'endpoint:<endpoint名称>' -- 示例 'endpoint:qwen3-max-preview' 'endpoint:qwen3.5-plus'

来源二：API Connection 连接对象

用户通过

CREATE API CONNECTION

CREATE API CONNECTION

自行创建连接对象，适用于需要自定义服务地址、认证密钥或对接私有化部署模型的场景。

-- 创建连接对象 CREATE API CONNECTION conn_bailian TYPE ai_function PROVIDER = 'bailian' BASE_URL = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1' API_KEY = 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'; -- 引用时使用 <连接名称>:<模型名称> 格式 SELECT AI_FIX_GRAMMAR('conn_bailian:qwen3.5-plus', 'He dont know what to did.');

CREATE API CONNECTION

CREATE API CONNECTION

各字段说明：

字段	说明
`TYPE` TYPE	固定为 `ai_function` ai_function
`PROVIDER` PROVIDER	模型供应商标识，如 `'bailian'` 'bailian' 、 `'openai'` 'openai' 、 `'anthropic'` 'anthropic' 等
`BASE_URL` BASE_URL	模型服务的 API 基础地址
`API_KEY` API_KEY	调用服务所需的认证密钥

content

content

需要修复语法的输入文本，类型为 STRING（支持 CHAR/VARCHAR/STRING）。支持中文、英文、日文、法语等多种语言，无需手动指定语言，模型自动识别。

返回值

STRING 类型，修正后的文本内容。若输入文本无语法错误，返回原文不变。

错误行为

默认情况下，若函数无法处理输入，返回

NULL

NULL

，不报错。在多行查询中，出错的行返回

NULL

NULL

，不影响其他行的正常执行。

使用说明

NULL 返回 NULL，空字符串返回空字符串：
```
content
```
content
为
```
NULL
```
NULL
时返回
```
NULL
```
NULL
；
```
content
```
content
为空字符串
```
''
```
''
时返回空字符串
```
''
```
''
，不报错。纯空白字符（如
```
'   '
```
' '
）会被发送给模型处理，通常返回空字符串。
无错误文本不会被修改：若输入文本语法正确，函数返回原文，不产生不必要的改动。
先过滤再修正：对大表使用时，建议先用
```
WHERE content IS NOT NULL AND LENGTH(content) > 0
```
WHERE content IS NOT NULL AND LENGTH(content) > 0
过滤空值和空字符串，减少不必要的模型调用。
注意语义保持：AI_FIX_GRAMMAR 以修正语法为目标，但在极少数情况下（如原文存在逻辑矛盾），模型可能会修改语义。对语义敏感的场景，建议人工抽检修正结果。
中英混合文本统一：对于中英混合的用户生成内容，AI_FIX_GRAMMAR 会智能统一为主要语言，适合内容标准化场景。
与其他 AI 函数配合：建议在 AI_SENTIMENT 或 AI_SUMMARIZE 之前先用 AI_FIX_GRAMMAR 清洗文本，可提升下游分析质量。
结果具有非确定性：基于 LLM 的修正结果可能因模型版本或调用时机略有差异，同一输入多次执行结果可能不同。

示例

基础用法

-- 英文语法修正 SELECT AI_FIX_GRAMMAR( 'endpoint:qwen3-max-preview', 'He dont know what to did.' ) AS fixed; -- 返回：He doesn't know what to do. -- 中文语法修正 SELECT AI_FIX_GRAMMAR( 'endpoint:qwen3-max-preview', '我昨天去了北京，那里的天气很好的很。' ) AS fixed; -- 返回：我昨天去了北京，那里的天气很好。 -- 无错误文本保持不变 SELECT AI_FIX_GRAMMAR( 'endpoint:qwen3-max-preview', 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.' ) AS fixed; -- 返回：The quick brown fox jumps over the lazy dog.

多语言

-- 日文（去掉重复过去式） SELECT AI_FIX_GRAMMAR( 'endpoint:qwen3-max-preview', '私は昨日学校に行きましたでした。' ) AS fixed; -- 返回：私は昨日学校に行きました。 -- 法语（修正时态+缩合） SELECT AI_FIX_GRAMMAR( 'endpoint:qwen3-max-preview', 'Je suis allé au magasin et je achète du pain.' ) AS fixed; -- 返回：Je suis allé au magasin et j'ai acheté du pain. -- 中英混合文本智能统一 SELECT AI_FIX_GRAMMAR( 'endpoint:qwen3-max-preview', '这个product的quality真的很good，我very喜欢。' ) AS fixed; -- 返回：这个产品的质量真的很好，我非常喜欢。

语义理解能力

-- 主谓一致 SELECT AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', 'She go to school every days.') AS fixed; -- 返回：She goes to school every day. -- 时态错误 SELECT AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', 'Yesterday I go to the store and buy some food.') AS fixed; -- 返回：Yesterday I went to the store and bought some food. -- 中文词语冗余 SELECT AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', '他大约大概有三十岁左右。') AS fixed; -- 返回：他大约三十岁。 -- 中文成分残缺 SELECT AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', '通过这次活动，使我受到了教育。') AS fixed; -- 返回：这次活动使我受到了教育。

批量处理表数据

SELECT id, original_review, AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', original_review) AS cleaned_review FROM customer_reviews WHERE original_review IS NOT NULL AND LENGTH(original_review) > 0;

与其他 AI 函数配合

-- 先修正语法，再分析情感（避免语法错误干扰情感判断） SELECT id, AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', content) AS fixed_content, AI_SENTIMENT('endpoint:qwen3-max-preview', AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', content) ) AS sentiment FROM feedback WHERE content IS NOT NULL; -- 先修正语法，再生成摘要 SELECT id, AI_SUMMARIZE('endpoint:qwen3-max-preview', AI_FIX_GRAMMAR('endpoint:qwen3-max-preview', content), 30 ) AS summary FROM articles WHERE content IS NOT NULL;

限制说明

model 参数必填：省略 model 参数会报错
```
AI function must have at least two arguments
```
AI function must have at least two arguments
。
model 格式错误会报错：model 必须使用
```
'endpoint:<名称>'
```
'endpoint:<名称>'
或
```
'<连接名称>:<模型名称>'
```
'<连接名称>:<模型名称>'
格式，格式不符时报错
```
Invalid model coordinates
```
Invalid model coordinates
。
修正范围：以语法、拼写、标点修正为主，不保证修正所有搭配不当问题。
语义保持：极少数情况下（原文存在逻辑矛盾时）可能修改语义，建议对语义敏感场景进行人工抽检。
输入长度受模型限制：输入文本长度受底层模型 context window 限制，超长文本可能被截断处理。
模型依赖：需要 AI Gateway 中已配置可用的 Endpoint，具体可用 Endpoint 请咨询平台管理员，或在 Lakehouse Studio → AI → 模型管理中查看。

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