在 AI 时代，数据的价值正在被重新定义。

对于非结构化数据占比高、业务高度依赖海量文本分析

的行业与客户，如游戏 UGC、电商客诉、内容风控、金融研报、法律合同，真正的瓶颈从来不是 "存不下"，而是"读不完、用不上"。

过去，要让这些文本产生价值，常见路径是把数据导出数仓、写脚本逐条调大模型、再把结果回灌，链路长、成本高、难维护。

腾讯云TCHouse 正式发布 AI Function ，把 AI 算子直接放进 SQL，在数仓内重构了数据的清洗、处理、分析链路与交互模式

，通过 SQL，就能完成过去需要工程团队才能串起的语义处理，数据不出仓、算子随需调。

。无需搭建推理服务、无需导出数据，像调用 SUM() 一样，在 SQL 里直接调用大模型能力。

一个简单示例：一行 AI_SENTIMENT 就能对百万级评论批量判断情感倾向，结果可直接落表。

场景一：短剧/漫剧从选题到发行的内容工业化生产

短剧、漫剧进入工业化量产阶段，一个月要产出成百上千集内容。围绕内容生产，往往面临三大需求：1. 从大量选题中批量生成剧本初稿，跟上排产节奏；2. 把动辄几千字的剧本拆解成"分镜/场景/角色/台词"结构化要素，供视频生成使用；3. 为每一集自动产出分集梗概等发行物料。与此同时，隐式溯源等合规要求落地，"每一集用了哪些素材、经过哪些加工"必须全程可追溯。

借助 TCHouse AI Function，只需三段 SQL 即可在数仓内把"选题 → 剧本 → 分镜 → 发行文案"串成端到端生产链路，数据不出仓、每步加工自动留痕。

第一步 · 剧本批量生成：从选题到初稿

选题入库后，第一步是把选题扩写成可用的剧本初稿。

INSERT INTO drama_scripts
SELECT
    topic_id,
    -- AI_GENERATE：根据选题批量生成 60 秒竖屏短剧剧本，含台词与场景
    AI_GENERATE(endpoint 'Hy3', '根据以下选题生成 60 秒竖屏短剧剧本，包含台词与分场景：' || topic) AS script
FROM drama_topics;

第二步 · 分镜结构化：把剧本拆成可拍摄的分镜要素

INSERT INTO drama_storyboards
SELECT
    topic_id,
    -- AI_EXTRACT：从剧本正文中结构化抽取分镜要素，直接返回用于下游排产
    AI_EXTRACT(endpoint 'Hy3', script, array('分镜序号', '场景', '出场角色', '台词')) AS storyboard_json
FROM drama_scripts;

第三步 · 发行物料生成：产出分集梗概

剧本定稿后，最后一步是为每一集生成用于平台上架的分集梗概。

SELECT
    topic_id,
    -- AI_SUMMARIZE：将整集剧本浓缩成一段用于平台上架的分集梗概
    AI_SUMMARIZE(endpoint 'Hy3', script, 80) AS episode_brief
FROM drama_scripts;

场景二：游戏 UGC 社区自动化内容加工流水线

在全球化运营的游戏社区中，每天会涌入海量玩家撰写的长篇攻略和评测。运营团队面临三大真实痛点：1. 隐晦的违规内容；2. 给几千字的长文打上“英雄/武器”标签并提取摘要供首页推荐；3. 将内容翻译出海。

过去，这需要数据工程师在数仓外搭建复杂的工作流；现在，借助 TCHouse AI Function，只需三段 SQL 即可在数仓内完成端到端的流水线加工：

第一步 · 语义风控：拦截隐晦违规内容

玩家发帖入库后，第一步是安全清洗。面对变体字和隐晦的 “黑话”，传统正则极易漏判。TCHouse 直接用自然语言定义安全策略，将违规帖子挡在下游业务之外。

INSERT INTO ugc_safe_posts
SELECT post_id, author_id, raw_content
FROM ugc_raw_posts
-- AI_FILTER：直接用自然语言描述判定条件，返回 false 表示未命中风险，准许入库
WHERE AI_FILTER(
    endpoint 'Hy3',
    '判断该玩家发帖 {} 是否包含线下现金交易、代练引流或恶意信息', raw_content) = false;

第二步 · 结构化提炼：长文摘要与实体抽取

对于安全合规的帖子，需要提取核心信息用于推荐系统的标签匹配，供 App 首页信息流展示。

INSERT INTO ugc_feed_ready
SELECT
    post_id,
    -- AI_SUMMARIZE：将长帖压缩成信息流用的短导语
    AI_SUMMARIZE(endpoint 'Hy3', raw_content, 50) AS short_summary,
    -- AI_EXTRACT：精准抽取玩家讨论的游戏角色和武器，直接返回用于下游打标
    AI_EXTRACT(endpoint 'Hy3', raw_content, array('讨论角色', '涉及武器')) AS tags_json
FROM ugc_safe_posts;

第三步 · 跨语言出海：一键多语言分发

攻略提炼完成后，最后一步是将其本地化，分发给全球大区的玩家。

SELECT
    post_id,
    -- AI_TRANSLATE：跨语言语义映射，自动将中文导语翻译为英文
    AI_TRANSLATE(
        endpoint 'Hy3',
        short_summary,
        'en'
    ) AS summary_en
FROM ugc_feed_ready;

场景三：电商退货工单到运营洞察的归因链路

电商大促期间常涌入海量售后工单，用户填写的退货原因往往随意且非结构化（如“太差了”、“和图不一样”）。传统模式下，依赖人工逐条读单、派单并汇总趋势，不仅成本高昂，且极易错失商品质量问题的最佳干预窗口。

借助 TCHouse AI Function，只需两段 SQL，即可把杂乱工单转成结构化洞察，实现“工单进、洞察出”：

第一步 · 智能派单与情绪预警：多维度结构化工单

工单入库后，无需人工介入，直接通过 SQL 组合调用分类、抽取与情感分析算子，将杂乱的客诉转化为可供系统自动派单和预警的结构化宽表。

INSERT INTO ticket_insights
SELECT 
    ticket_id,
    sku_id,
    -- AI_CLASSIFY：将用户乱填的退货原因，精准映射到标准处理组，直接取代人工派单
    AI_CLASSIFY(endpoint 'Hy3', return_reason,array('质量问题','尺寸不符','效果不符','物流破损','七天无理由')) AS reason_type,
    -- AI_EXTRACT：从冗长的工单正文中，精准抽取客户的核心诉求（返回 JSON 格式，如退款、换货、补偿）
    AI_EXTRACT(endpoint 'Hy3', ticket_text, array('核心诉求')) AS demand_json,
    -- AI_SENTIMENT：判定情绪强度，帮助客服系统优先拦截并处理“极度愤怒”的高危客诉
    AI_SENTIMENT(endpoint 'Hy3', ticket_text) AS mood
FROM after_sale_tickets;

第二步 · 语义聚合与归因：从海量客诉到“一句话洞察”

归类后的工单按商品（SKU）和退货类目进行聚合。利用专门的 AI 聚合算子，将原本需要人工抽查的成百上千条工单，瞬间浓缩成直观的业务结论，让问题商品当天暴露。

SELECT 
    sku_id, 
    reason_type, 
    -- AI_SUMMARIZE_AGG：原生聚合函数，将该 SKU 下成百上千条同类工单自动浓缩为一句话洞察（如“该 SKU 退货集中在领口偏小”）
    AI_SUMMARIZE_AGG(endpoint 'Hy3', ticket_text) AS insight_summary
FROM ticket_insights 
GROUP BY 
    sku_id, 
    reason_type;

AI 算子与 SQL 算子，一套引擎一体优化

AI 与数仓融合深度的分水岭，不在于“提供了多少个 AI 函数”，而在于“引擎如何解析和执行这些 AI 算子”。传统方案将 AI 视为外部工具或黑盒 UDF，无法与 SQL 引擎联动，缺乏代价感知，执行效率低且难以管控。

TCHouse 实现了真正的原生融合：将 

AI 算子与 JOIN、FILTER、AGG 等 SQL 算子纳入同一个优化器，在同一张执行计划（DAG）中进行全局优化

。这种将 AI 视为"一等公民"的底层架构，带来了三大核心优势：

传统 SQL 长期受限于精确匹配（如 WHERE category = '安全'）或简单的正则搜索，无法理解数据背后的真实含义。TCHouse AI Function 则允许直接使用自然语言作为判定条件，

实现真正的语义级筛选（Filter）与跨表关联（Join）

依托上文所述的底层优化机制，AI_FILTER 在应用层面具备以下三大核心特性：

SELECT * FROM articles
WHERE AI_FILTER(endpoint 'Hy3', '这段标题 {} 和正文 {} 是否都在讲信息安全', title, body);

-- AI JOIN：按语义为用户工单自动寻找知识库中的解决方案
SELECT t.ticket_id, k.article_title
FROM tickets t JOIN knowledge_base k
ON AI_FILTER(endpoint 'Hy3', '用户遇到的问题 {} 是否能通过这篇文档 {} 解决', t.issue_desc, k.content);

模型级联：小模型先跑，按需兜底，最高省下 99.8% 大模型 Token

如果说前文是“算子级”的底层优化，

模型级联（Model Cascading）则是从“路由级”实现成本的大幅缩减

。其核心机制是为每一行数据提供“按需升配”的智能路由：

实测收益（基于 5 个公开文本分类与情感数据集）：

模型接入统一收口：一次定义，处处可用，不锁模型

，将模型的注册、监控与配额治理集中化，为企业带来极简的模型管理体验：

企业级治理：AI 调用管得住、看得清

业界同类产品多采用 “函数直连模型” 的粗放模式，高并发场景下极易导致用量失控，TCHouse AI Function 在模型接入层构建了完善的治理机制，提供

函数级主动限流（TPM/RPM）与熔断能力

通过将配额、限流、熔断与 RBAC 权限体系融为一体，彻底杜绝了单一模型响应变慢拖垮整个数仓集群的风险，为“百万级行数据批处理”等重载任务提供了极高的稳定性保障。

在“管得住”的基础上，平台还提供了全链路的 AI 消耗可观测性，包括 实时监控大盘、多维用量聚合、明细数据直查等能力，让每一笔 Token 开销都清晰透明。

TCHouse AI Function 的核心价值不在于单纯提供函数，而是实现了 AI 算子与 SQL 引擎的底层深度融合。通过将 AI 纳入全局代价优化，配合智能模型级联机制与统一的治理网关，TCHouse 务实地解决了海量非结构化数据在 AI 处理中成本高昂、链路脆弱和难以管控的落地难题。TCHouse AI Function 可在数仓内构建高效、低成本的数据加工流水线，让大模型真正沉淀为日常业务中触手可及的基础生产力。

引言：在 AI 时代，数据的价值正在被重新定义。对于非结构化数据占比高、业务高度依赖海量文本分析的行业与客户，如游戏 UGC、电商客诉、内容风控、金融研报、法律合同，真正的瓶颈从来不是 "存不下"，而是"读不完、用不上"。

腾讯云TCHouse AI Function发布：一行SQL调用大模型，Token成本最高降99.8%

腾讯云TCHouse 正式发布 AI Function ，把 AI 算子直接放进 SQL，在数仓内重构了数据的清洗、处理、分析链路与交互模式，通过 SQL，就能完成过去需要工程团队才能串起的语义处理，数据不出仓、算子随需调。

数据库

云计算

人工智能

腾讯云TCHouse发布AIFunction，将AI算子直接嵌入SQL引擎，实现数据不出仓的智能分析。支持情感分析、文本分类、语义筛选等能力，通过模型级联技术最高节省99.8%Token成本。覆盖游戏UGC、电商客诉、内容风控等场景，以统一网关实现模型灵活切换，构建高效低成本的数据处理流水线。

结构化数据

文本分析

网络延迟

安全合规

DeepSeek

TokenHub

TCHouse

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