flink1.15.0中不存在TypeInferenceUtil.createRowTypeInfo方法，继承TableFunction，实现public TypeInference getTypeInference(DataTypeFactory typeFactory)时要怎么设置多个输出参数的类型呢？有样例吗？

在 Flink 1.15.0 版本中，`TypeInferenceUtil.createRowTypeInfo` 方法已经被移除了，取而代之的是 `TypeConversions.fromLegacyInfoToDataType` 方法来创建 `RowType`。

如果你需要在 `TableFunction` 中设置多个输出参数的类型，可以使用 `TypeInference.newBuilder()` 方法来创建一个 `TypeInference` 对象，并使用 `output` 方法为输出参数添加类型信息。下面是一个示例：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.table.TableFunction;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.TableException;
import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.inference.TypeInference;
import org.apache.flink.table.types.inference.TypeInferenceUtil;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.flink.table.types.utils.TypeConversions;

public class MyTableFunction extends TableFunction<Row> {

    private final String separator;

    public MyTableFunction(String separator) {
        this.separator = separator;
    }

    @Override
    public void open(FunctionContext context) throws Exception {
        super.open(context);
    }

    public void eval(String str) {
        String[] fields = str.split(separator);
        collect(Row.of(fields[0], fields[1]));
    }

    @Override
    public TypeInference getTypeInference(DataTypeFactory typeFactory) {

        return TypeInference.newBuilder()
                .outputRows(DataTypes.ROW(
                        DataTypes.FIELD("field1", DataTypes.STRING()),
                        DataTypes.FIELD("field2", DataTypes.STRING())
                ))
                .build();
    }
}

在上面的示例中，我们首先使用 `TypeInference.newBuilder()` 方法创建一个 `TypeInference` 对象，并使用 `outputRows` 方法为输出参数添加类型信息。`DataTypes.ROW` 方法可以用于创建一个 `RowType` 对象，指定每个字段的名称和类型。

最后，我们将 `TypeInference` 对象返回给 `getTypeInference` 方法即可。