Вопросы к строкам таблицы в DuckDB

Функция получает текст строки и литерал с вариантами ответа. jev_choice делает из списка вариантов тип ENUM; jev_score возвращает число по заданной шкале; jev_noul — вероятность «да»; jev_ask объединяет несколько вопросов в STRUCT. Чтобы DuckDB знал тип колонки ещё на стадии планирования запроса, набор критериев нельзя менять от строки к строке.

Это даёт SQL возможность сразу сортировать, фильтровать и агрегировать результат без JSON-парсера. Пустой набор вариантов, дубли и некорректная шкала отклоняются при планировании, а не посреди большой таблицы.

По README один вызов модели приходится на строку, поэтому обработка 100 тысяч строк — это не один запрос. Расширение отправляет строки параллельно небольшими группами, повторяет временные сбои с задержкой и кеширует одинаковые запросы на время процесса. Но вызов функции в двух местах SQL-запроса может означать две оценки той же строки; лучше вычислить результат один раз и затем обращаться к нему.

Служебная функция jev_usage() показывает число обращений, попадания в кеш и токены. Это позволяет оценить расход на небольшой выборке до запуска по всему массиву.

Опубликованный пример одновременно определяет тип обращения, серьёзность и срочность по тексту тикета. Результат можно сохранить как STRUCT и затем извлечь его поля в SELECT. Важный момент: значения вроде «срочно» задаются описанием критерия, а не угадываются из названия SQL-колонки.