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ai_analyze_sentimentFunción

Se aplica a:casilla marcada como Sí Databricks SQL casilla marcada como Sí Databricks Runtime

Importante

Esta característica está en versión preliminar pública.

Durante la versión preliminar, el modelo de lenguaje subyacente puede controlar varios idiomas, pero esta función de IA está optimizada para inglés.

La función ai_analyze_sentiment() permite invocar un modelo de IA generativo de última generación para realizar análisis de sentimiento en el texto de entrada mediante SQL.

Requisitos

Importante

Los modelos subyacentes que se pueden usar en este momento tienen licencia en virtud de la licencia de Apache 2.0, Copyright © The Apache Software Foundation o el LLAMA 3.3 Community License Copyright © Meta Platforms, Inc. Todos los derechos reservados. Los clientes son responsables de garantizar el cumplimiento de las licencias de modelo aplicables.

Databricks recomienda revisar estas licencias para garantizar el cumplimiento de los términos aplicables. Si los modelos surgen en el futuro que funcionan mejor según las pruebas comparativas internas de Databricks, Databricks podría cambiar el modelo (y la lista de licencias aplicables proporcionadas en esta página).

  • Esta función solo está disponible en áreas de trabajo de AI Functions mediante las regiones compatibles con las API de Foundation Model.
  • Esta función no está disponible en Azure Databricks SQL Classic.
  • Consulte la página de precios de Databricks SQL.
  • En Databricks Runtime 15.1 y versiones posteriores, esta función se admite en cuadernos de Databricks, incluidos los cuadernos que se ejecutan como una tarea en un flujo de trabajo de Databricks.
  • Las cargas de trabajo de inferencia por lotes requieren Databricks Runtime 15.4 ML LTS para mejorar el rendimiento.

Sintaxis

ai_analyze_sentiment(content)

Argumentos

  • content: expresión STRING, el texto que se va a analizar.

Devoluciones

Una STRING. El valor se elige de 'positive', 'negative', 'neutral' o 'mixed'. Devuelve null si no se puede detectar la opinión.

Ejemplos

> SELECT ai_analyze_sentiment('I am happy');
  positive

> SELECT ai_analyze_sentiment('I am sad');
  negative