ai_analyze_sentiment
-Funktion
Gilt für: Databricks SQL
Wichtig
Dieses Feature befindet sich in der Public Preview.
In der Preview ist Folgendes enthalten:
- Das zugrunde liegende Sprachmodell kann mehrere Sprachen verarbeiten. Diese Funktionen sind jedoch für Englisch optimiert.
- Für die zugrunde liegenden Foundation-Modell-APIs gibt es Ratenbegrenzung. Weitere Informationen finden Sie unter Foundation Model-APIs, um diese Grenzwerte zu aktualisieren.
Mit der ai_analyze_sentiment()
-Funktion können Sie ein hochmodernes Modell für generative KI aufrufen, um mithilfe von SQL eine Stimmungsanalyse für Eingabetext durchzuführen.
Anforderungen
Wichtig
Die zugrunde liegenden Modelle, die derzeit möglicherweise verwendet werden, sind unter der Apache 2.0-Lizenz oder der Llama 2-Communitylizenz lizenziert. Databricks empfiehlt, diese Lizenzen zu überprüfen, um die Einhaltung der geltenden Bedingungen zu gewährleisten. Sollten künftig Modelle den internen Benchmarks von Databricks zufolge besser funktionieren, ändert Databricks möglicherweise das Modell (sowie die Liste der anwendbaren Lizenzen auf dieser Seite).
Derzeit ist Mixtral-8x7B Instruct das zugrunde liegende Modell, das als Basis für die KI-Funktionen fungiert.
- Diese Funktion ist ausschließlich für Arbeitsbereiche in den Regionen mit Unterstützung für die tokenbasierte Bezahlung der Basismodell-APIs verfügbar.
- Diese Funktion ist in Azure Databricks SQL Classic nicht verfügbar.
- Weitere Informationen finden Sie auf der Seite zu den Preisen von Databricks SQL.
Syntax
ai_analyze_sentiment(content)
Argumente
content
: EinSTRING
-Ausdruck – der Text, der analysiert werden soll
Gibt zurück
Ein STRING
. Der Wert wird aus 'positive'
, 'negative'
, 'neutral'
oder 'mixed'
ausgewählt. Gibt null
zurück, wenn die Stimmung nicht erkannt werden kann
Beispiele
> SELECT ai_analyze_sentiment('I am happy');
positive
> SELECT ai_analyze_sentiment('I am sad');
negative
Zugehörige Funktionen
Feedback
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Bald verfügbar: Im Laufe des Jahres 2024 werden wir GitHub-Issues stufenweise als Feedbackmechanismus für Inhalte abbauen und durch ein neues Feedbacksystem ersetzen. Weitere Informationen finden Sie unterFeedback senden und anzeigen für