Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Funkce ai.generate_response používá generující AI k vygenerování vlastních textových odpovědí založených na vašich vlastních pokynech s jedním řádkem kódu.
Poznámka:
- Tento článek popisuje použití ai.generate_response s modulem pandas. Pokud chcete použít ai.generate_response s PySparkem, přečtěte si tento článek.
- Další funkce AI najdete v tomto článku s přehledem.
- Zjistěte, jak přizpůsobit konfiguraci funkcí AI.
Přehled
Funkce ai.generate_response může rozšířit třídu datového rámce pandas a třídu pandas Series .
Chcete-li generovat vlastní textové odpovědi po jednotlivých řádcích, můžete tuto funkci použít na pandas sérii nebo na celý pandas DataFrame.
Pokud voláte funkci na celém datovém rámci pandas, může být literálním řetězcem a funkce při generování odpovědí vezme v úvahu všechny sloupce datového rámce. Výzva může být také formátovací řetězec, ve kterém funkce bere v úvahu pouze hodnoty sloupců, které se v příkazovém řádku zobrazují mezi složenými závorkami.
Funkce vrátí řadu pandas, která obsahuje vlastní textové odpovědi pro každý řádek vstupu. Textové odpovědi lze uložit do nového sloupce datového rámce.
Návod
Přečtěte si, jak vytvořit efektivnější výzvy k získání odpovědí vyšší kvality podle pokynů OpenAI pro gpt-4.1.
Syntaxe
df["response"] = df.ai.generate_response(prompt="Instructions for a custom response based on all column values")
Parametry
| Název | Description |
|---|---|
prompt Povinné |
Řetězec, který obsahuje pokyny k zobrazení výzvy pro zadání textových hodnot pro vlastní odpovědi. |
is_prompt_template Volitelný |
Logická hodnota označující, jestli je výzva formátovací řetězec nebo literálový řetězec. Pokud je tento parametr nastaven na True, funkce považuje pouze konkrétní hodnoty řádků z každého názvu sloupce, který se zobrazí v řetězci formátu. V tomto případě se názvy sloupců musí zobrazit mezi složenými závorkami a další sloupce se ignorují. Pokud je tento parametr nastaven na výchozí hodnotu False, funkce považuje všechny hodnoty sloupců za kontext pro každý vstupní řádek. |
response_format Volitelný |
Slovník, který určuje očekávanou strukturu odpovědi modelu. Pole type lze nastavit na "text" pro volný formát textu, "json_object", aby se zajistilo, že je výstup platným objektem JSON, nebo na vlastní schéma JSON pro vynucení konkrétní struktury odpovědi. Pokud tento parametr není zadaný, vrátí se odpověď jako prostý text. |
Návraty
Funkce vrátí datový rámec pandas, který obsahuje přizpůsobené textové odpovědi na zadání pro každý vstupní textový řádek.
Example
# This code uses AI. Always review output for mistakes.
df = pd.DataFrame([
("Scarves"),
("Snow pants"),
("Ski goggles")
], columns=["product"])
df["response"] = df.ai.generate_response("Write a short, punchy email subject line for a winter sale.")
display(df)
Tato ukázková buňka kódu poskytuje následující výstup:
Příklad formátu odpovědi
Následující příklad ukazuje, jak pomocí parametru response_format zadat různé formáty odpovědí, včetně prostého textu, objektu JSON a vlastního schématu JSON.
# This code uses AI. Always review output for mistakes.
df = pd.DataFrame([
("Alex Rivera is a 24-year-old soccer midfielder from Barcelona who scored 12 goals last season."),
("Jordan Smith, a 29-year-old basketball guard from Chicago, averaged 22 points per game."),
("William O'Connor is a 22-year-old tennis player from Dublin who won 3 ATP titles this year.")
], columns=["bio"])
# response_format : text
df["card_text"] = df.ai.generate_response(
"Create a player card with the player's details and a motivational quote",
response_format={"type": "text"}
)
# response_format : json object
df["card_json_object"] = df.ai.generate_response(
"Create a player card with the player's details and a motivational quote in JSON",
response_format={"type": "json_object"} # Requires "json" in the prompt
)
# response_format : specified json schema
df["card_json_schema"] = df.ai.generate_response(
"Create a player card with the player's details and a motivational quote",
response_format={
"type": "json_schema",
"json_schema": {
"name": "player_card_schema",
"strict": True,
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "integer"},
"sport": {"type": "string"},
"position": {"type": "string"},
"hometown": {"type": "string"},
"stats": {"type": "string", "description": "Key performance metrics or achievements"},
"motivational_quote": {"type": "string"}
},
"required": ["name", "age", "sport", "position", "hometown", "stats", "motivational_quote"],
"additionalProperties": False,
},
},
},
)
display(df)
Tato ukázková buňka kódu poskytuje následující výstup:
Související obsah
Použijte ai.generate_response s PySpark.
Zjištění mínění pomocí ai.analyze_sentiment
Kategorizace textu pomocí ai.classify
Generování vektorových vkládání pomocí ai.embed
Extrahujte entity pomocí ai_extract.
Oprava gramatiky pomocí ai.fix_grammar
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.