Použijte ai.extract s modulem pandas

Funkce ai.extract využívá generativní AI k prohledávání vstupního textu a extrakci konkrétních typů informací označených štítky vybranými uživatelem (například místa nebo jména). Používá pouze jeden řádek kódu.

Poznámka:

• Tento článek popisuje použití ai.extract s knihovnou pandas. Pokud chcete použít ai.extract s PySparkem, přečtěte si tento článek.
• Další funkce AI najdete v tomto článku s přehledem.
• Zjistěte, jak přizpůsobit konfiguraci funkcí AI.

Přehled

Funkce ai.extract rozšiřuje třídu pandas Series. Pokud chcete extrahovat vlastní typy entit z každého řádku vstupu, zavolejte funkci v textovém sloupci datového rámce pandas .

Na rozdíl od ostatních funkcí ai.extract umělé inteligence vrátí datový rámec pandas místo řady se samostatným sloupcem pro každý zadaný typ entity, který obsahuje extrahované hodnoty pro každý vstupní řádek.

Syntaxe

df_entities = df["text"].ai.extract("entity1", "entity2", "entity3")

Parametry

Název	Description
labels Povinné	Jeden nebo více řetězců , které představují sadu typů entit, které se mají extrahovat ze vstupních textových hodnot.
aifunc.ExtractLabel Volitelný	Jedna nebo více definic popisků popisujících pole, která se mají extrahovat. Další informace najdete v tabulce ExtractLabel Parameters.

Parametry ExtractLabel

Název	Description
label Povinné	Řetězec, který představuje entitu, která se má extrahovat ze vstupních textových hodnot.
description Volitelný	Řetězec, který přidá další kontext pro model AI. Může zahrnovat požadavky, kontext nebo pokyny, které AI při extrakci zvažují.
max_items Volitelný	Hodnota int, která určuje maximální počet položek k vyextrahování pro toto označení.
type Volitelný	Typ schématu JSON pro extrahovaná hodnota Mezi podporované typy pro tuto třídu patří string, , numberinteger, boolean, , objecta array.
properties Volitelný	Další vlastnosti schématu JSON pro typ jako slovník Může obsahovat podporované vlastnosti, jako jsou "items" pro pole, "properties" pro objekty, "výčt" pro typy výčtů a další. Podívejte se na příklad použití v tomto článku.
raw_col Volitelný	Řetězec, který nastaví název sloupce pro nezpracovanou odpověď LLM. ** Surová odpověď poskytuje seznam párů slovníků pro každý štítek entity, včetně "reason" a "extraction_text".

Návraty

Funkce vrátí datový rámec pandas se sloupcem pro každý zadaný typ entity. Sloupec nebo sloupce obsahují entity extrahované pro každý řádek vstupního textu. Pokud funkce identifikuje více než jednu shodu pro entitu, vrátí pouze jednu z těchto shod. Pokud se nenajde žádná shoda, výsledek je null.

Výchozí návratový typ je seznam řetězců pro každý popisek. Pokud se uživatelé rozhodnou zadat jiný typ v aifunc.ExtractLabel konfiguraci, například type=integer, bude výstup seznamem python int. Pokud uživatelé v aifunc.ExtractLabel konfiguraci zadají "max_items=1", vrátí se pro tento popisek pouze jeden prvek typu.

Example

Pouze popisky

# This code uses AI. Always review output for mistakes.

df = pd.DataFrame([
        "MJ Lee lives in Tuscon, AZ, and works as a software engineer for Contoso.",
        "Kris Turner, a nurse at NYU Langone, is a resident of Jersey City, New Jersey."
    ], columns=["descriptions"])

df_entities = df["descriptions"].ai.extract("name", "profession", "city")
display(df_entities)

Tato ukázková buňka kódu poskytuje následující výstup:

ExtractLabel

# This code uses AI. Always review output for mistakes.

df = pd.DataFrame([
        "Alex Rivera, a 24-year-old midfielder from Barcelona, scored 12 goals last season, with an impressive 5 goals in one game.",
        "Jordan Smith, a 29-year-old striker from Manchester, scored exactly 1 goal in every game, for a total of 34 goals."
    ], columns=["bio"])

df["goals"] = df["bio"].ai.extract(
    aifunc.ExtractLabel(
        label = "goals", 
        description = "total goals only", 
        max_items = 1, 
        type = "integer"
    )
)
display(df)

Tato ukázková buňka kódu poskytuje následující výstup:

Související obsah

• Použijte ai.extract s PySpark.

• Zjištění mínění pomocí ai.analyze_sentiment

• Kategorizace textu pomocí ai.classify

• Generování vektorových vkládání pomocí ai.embed

• Oprava gramatiky pomocí ai.fix_grammar

• Odpovězte na vlastní výzvy uživatelů pomocí ai.generate_response.

• Spočítejte podobnost pomocí ai.podobnosti.

• Shrnout text pomocí ai.summarize

• Přeloží text pomocí ai.translate.

• Přečtěte si další informace o úplné sadě funkcí AI.

• Přizpůsobte konfiguraci funkcí umělé inteligence.

• Chybí nám funkce, kterou potřebujete? Navrhněte to na fóru Fabric Ideas.