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ai_classifyFunción

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

Importante

Esta característica está en versión preliminar pública.

En la versión preliminar:

  • El modelo de lenguaje subyacente puede manejar varios idiomas; sin embargo, estas funciones están ajustadas para el inglés.
  • Hay una limitación de volumen para las API subyacentes de Foundation Model. Consulte Límites de las API de Foundation Model para actualizar estos límites.

La función ai_classify() permite invocar un modelo de IA generativo de última generación para clasificar el texto de entrada según las etiquetas que proporcione mediante SQL. Esta función usa un modelo de chat que sirve al punto de conexión que la API de modelo de Databricks Foundation.

Requisitos

Importante

Los modelos subyacentes que se pueden usar en este momento tienen licencia bajo la licencia de Apache 2.0 o la licencia de comunidad de Llama 2. Databricks recomienda revisar estas licencias para garantizar el cumplimiento de los términos aplicables. Si en el futuro surgen modelos que funcionan mejor según las pruebas comparativas internas de Databricks, Databricks puede cambiar el modelo (y la lista de licencias aplicables proporcionadas en esta página).

Actualmente, Mixtral-8x7B Instruct es el modelo subyacente que impulsa estas funciones de IA.

Nota:

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.

Sintaxis

ai_classify(content, labels)

Argumentos

  • content: expresión STRING, el texto que se va a clasificar.
  • labels: literal ARRAY<STRING>, las etiquetas de clasificación de salida esperadas. Debe contener al menos 2 y no más de 20 elementos.

Devoluciones

STRING. El valor coincide con una de las cadenas proporcionadas en el argumento labels. Devuelve null si content no se puede clasificar.

Ejemplos

> SELECT ai_classify("My password is leaked.", ARRAY("urgent", "not urgent"));
  urgent

> SELECT
    description,
    ai_classify(description, ARRAY('clothing', 'shoes', 'accessories', 'furniture')) AS category
  FROM
    products