Verwenden Sie ai.extract mit Pandas

Die ai.extract-Funktion verwendet generative KI, um Eingabetext zu scannen und bestimmte Arten von Informationen zu extrahieren, die Sie auswählen (z. B. Orte oder Namen). Es verwendet nur eine einzelne Codezeile.

Hinweis

• In diesem Artikel wird die Verwendung von ai.extract mit Pandas behandelt. Informationen zur Verwendung von ai.extract mit PySpark finden Sie in diesem Artikel.
• Weitere KI-Funktionen finden Sie in diesem Übersichtsartikel.
• Erfahren Sie, wie Sie die Konfiguration von KI-Funktionen anpassen.

Überblick

Die ai.extract-Funktion erweitert die Klasse der Pandas-Serie. Um benutzerdefinierte Entitätstypen aus jeder Eingabezeile zu extrahieren, rufen Sie die Funktion in einer Pandas DataFrame-Textspalte auf.

Im Gegensatz zu anderen KI-Funktionen gibt ai.extract einen Pandas DataFrame anstelle einer Datenreihe zurück, mit einer separaten Spalte für jeden angegebenen Entitätstyp, die extrahierte Werte für jede Eingabezeile enthält.

Syntax

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

Die Parameter

Name	Description
labels Erforderlich	Eine oder mehrere Zeichenfolgen, die den Satz von Entitätstypen darstellen, die aus den Eingabetextwerten extrahiert werden sollen.
aifunc.ExtractLabel Wahlfrei	Mindestens eine Etikettendefinition zur Beschreibung der Felder, die extrahiert werden sollen. Weitere Informationen finden Sie in der Tabelle "ExtractLabel Parameters".

ExtractLabel-Parameter

Name	Description
label Erforderlich	Eine Zeichenfolge , die die Entität darstellt, die aus den Eingabetextwerten extrahiert werden soll.
description Wahlfrei	Eine Zeichenfolge , die zusätzlichen Kontext für das KI-Modell hinzufügt. Sie kann Anforderungen, Kontext oder Anweisungen für die KI enthalten, die beim Ausführen der Extraktion berücksichtigt werden sollen.
max_items Wahlfrei	Ein Int , das die maximale Anzahl von Elementen angibt, die für diese Bezeichnung extrahiert werden sollen.
type Wahlfrei	JSON-Schematyp für den extrahierten Wert. Unterstützte Typen für diese Klasse umfassen string, , number, integer, boolean, , objectund array.
properties Wahlfrei	Weitere JSON-Schemaeigenschaften für den Typ als Wörterbuch. Es kann unterstützte Eigenschaften wie "items" für Arrays, "properties" für Objekte, "enum" für Enum-Typen und mehr enthalten. Siehe Beispielverwendung in diesem Artikel.
raw_col Wahlfrei	Eine Zeichenfolge , die den Spaltennamen für die unformatierte LLM-Antwort festlegt. Die unformatierte Antwort enthält eine Liste von Wörterbuchpaaren für jede Entitätsbezeichnung, einschließlich "Reason" und "extraction_text".

Rückkehr

Die Funktion gibt einen Pandas DataFrame mit einer Spalte für jeden angegebenen Entitätstyp zurück. Die Spalte oder Spalten enthalten die Entitäten, die für jede Zeile mit Eingabetext extrahiert wurden. Wenn die Funktion mehrere Übereinstimmungen für eine Entität identifiziert, gibt sie nur eine dieser Übereinstimmungen zurück. Wenn keine Übereinstimmung gefunden wird, lautet nulldas Ergebnis .

Der Standardmäßige Rückgabetyp ist eine Liste der Zeichenfolgen für jede Bezeichnung. Wenn Benutzer einen anderen Typ in der aifunc.ExtractLabel Konfiguration angeben möchten, z. B. "type=integer", dann ist die Ausgabe eine Liste von Python int. Wenn Benutzer "max_items=1" in der aifunc.ExtractLabel Konfiguration angeben, wird für diese Bezeichnung nur ein Element des Typs zurückgegeben.

Example

Nur Etiketten

# 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)

Diese Beispielcodezelle stellt die folgende Ausgabe bereit:

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)

Diese Beispielcodezelle stellt die folgende Ausgabe bereit:

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