Bagikan melalui

ai_analyze_sentiment fungsi

  • Artikel

Berlaku untuk: centang ditandai ya Databricks SQL centang ditandai ya Databricks Runtime

Penting

Fitur ini ada di Pratinjau Publik.

Dalam pratinjau:

  • Model bahasa yang mendasar dapat menangani beberapa bahasa, namun fungsi-fungsi ini disetel untuk bahasa Inggris.
  • Ada pembatasan tarif untuk API Model Foundation yang mendasar. Lihat Batas API Model Foundation untuk memperbarui batas ini.

Fungsi ini ai_analyze_sentiment() memungkinkan Anda untuk memanggil model AI generatif state-of-the-art untuk melakukan analisis sentimen pada teks input menggunakan SQL.

Persyaratan

Penting

Model dasar yang mungkin digunakan saat ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0, Hak Cipta © Apache Software Foundation atau PLATFORM Meta Hak Cipta Lisensi © Komunitas LLAMA 3.1, Inc. Hak cipta dilindungi undang-undang. Pelanggan bertanggung jawab untuk memastikan kepatuhan terhadap lisensi model yang berlaku.

Databricks merekomendasikan untuk meninjau lisensi ini untuk memastikan kepatuhan terhadap persyaratan yang berlaku. Jika model muncul di masa depan yang berkinerja lebih baik sesuai dengan tolok ukur internal Databricks, Databricks mungkin mengubah model (dan daftar lisensi yang berlaku yang disediakan di halaman ini).

Saat ini, Meta-Llama-3.1-70B-Instruct adalah model yang mendasar yang mendukung fungsi AI ini.

  • Fungsi ini hanya tersedia di ruang kerja di AI Functions menggunakan wilayah yang didukung API Model Foundation.
  • Fungsi ini tidak tersedia di Azure Databricks SQL Classic.
  • Periksa halaman harga Databricks SQL.

Catatan

Di Databricks Runtime 15.1 ke atas, fungsi ini didukung di notebook Databricks, termasuk notebook yang dijalankan sebagai tugas dalam alur kerja Databricks.

Sintaks

ai_analyze_sentiment(content)

Argumen

  • content: Ekspresi STRING , teks yang akan dianalisis.

Mengembalikan

STRING. Nilai dipilih dari 'positive', , 'negative''neutral', atau 'mixed'. Mengembalikan null jika sentimen tidak dapat dideteksi.

Contoh

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

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