Funzione ai_analyze_sentiment
Si applica a: Databricks SQL Databricks Runtime
Importante
Questa funzionalità è disponibile in anteprima pubblica.
Nell'anteprima:
- Il modello linguistico sottostante può gestire diverse lingue, ma queste funzioni sono state ottimizzate per l'inglese.
- Esiste una limitazione della velocità per le API del modello di base sottostanti. Vedere Limiti delle API del modello di base per aggiornare questi limiti.
La funzione ai_analyze_sentiment()
consente di utilizzare un modello di IA generativa all'avanguardia per eseguire l'analisi valutazione sul testo di input utilizzando SQL.
Requisiti
Importante
I modelli sottostanti che potrebbero essere usati in questo momento sono concessi in licenza con la licenza apache 2.0, copyright © Apache Software Foundation o LLAMA 3.1 Community License © Meta Platforms, Inc. Tutti i diritti riservati. I clienti sono tenuti a garantire la conformità con i modelli di licenza applicabili.
Databricks consiglia di esaminare queste licenze per garantire la conformità con le condizioni applicabili. Se i modelli emergono in futuro che offrono prestazioni migliori in base ai benchmark interni di Databricks, Databricks potrebbe modificare il modello (e l'elenco delle licenze applicabili fornite in questa pagina).
Attualmente, Meta-Llama-3.1-70B-Instruct è il modello sottostante che alimenta queste funzioni di intelligenza artificiale.
- Questa funzione è disponibile solo nelle aree di lavoro in Funzioni di IA che utilizzano le aree supportate dalle API del modello di base.
- Questa funzione non è disponibile in Azure Databricks SQL classico.
- Controllare la pagina dei prezzi di Databricks SQL.
Nota
In Databricks Runtime 15.1 e versioni successive questa funzione è supportata nei notebook di Databricks, inclusi i notebook eseguiti come attività in un flusso di lavoro di Databricks.
Sintassi
ai_analyze_sentiment(content)
Argomenti
content
: un’espressioneSTRING
, il testo da analizzare.
Valori restituiti
Un oggetto STRING
. Il valore viene scelto tra 'positive'
, 'negative'
, 'neutral'
o 'mixed'
. Restituisce null
se non è possibile rilevare la valutazione.
Esempi
> SELECT ai_analyze_sentiment('I am happy');
positive
> SELECT ai_analyze_sentiment('I am sad');
negative