Bruk ai.summarize med pandaer

Funksjonen ai.summarize bruker generativ AI til å produsere sammendrag av inndatatekst, med en enkelt kodelinje. Funksjonen kan enten oppsummere verdier fra én kolonne i en DataFrame eller verdier på tvers av alle kolonnene.

Note

• Denne artikkelen dekker bruk av ai.summarize med pandaer. Hvis du vil bruke ai.summarize med PySpark, kan du se denne artikkelen.
• Se andre AI-funksjoner i denne oversiktsartikkelen.
• Lær hvordan du tilpasser konfigurasjonen av AI-funksjoner.

Oversikt

Funksjonen ai.summarizeutvider pandas Series-klassen . Hvis du vil oppsummere hver radverdi fra denne kolonnen alene, kaller du funksjonen på en pandas DataFrame-tekstkolonne . Du kan også kalle ai.summarize funksjonen på en hel DataFrame for å oppsummere verdier på tvers av alle kolonnene.

Funksjonen returnerer en pandaserie som inneholder sammendrag, som kan lagres i en ny DataFrame-kolonne.

Syntaks

Oppsummere verdier fra én enkelt kolonne

df["summaries"] = df["text"].ai.summarize()

Oppsummer verdier på tvers av alle kolonner

df["summaries"] = df.ai.summarize()

Parametere

Navn	Beskrivelse
instructions Valgfritt	En streng som inneholder mer kontekst for AI-modellen, som å spesifisere utgangslengde, tone eller mer. Mer presise instruksjoner vil gi bedre resultater.

Returnerer

Funksjonen returnerer en pandaserie som inneholder sammendrag for hver inndatatekstrad. Hvis inndatateksten er null, blir resultatet null.

Eksempel

Oppsummere verdier fra én enkelt kolonne

# This code uses AI. Always review output for mistakes.

df= pd.DataFrame([
        ("Microsoft Teams", "2017",
        """
        The ultimate messaging app for your organization—a workspace for real-time 
        collaboration and communication, meetings, file and app sharing, and even the 
        occasional emoji! All in one place, all in the open, all accessible to everyone.
        """),
        ("Microsoft Fabric", "2023",
        """
        An enterprise-ready, end-to-end analytics platform that unifies data movement, 
        data processing, ingestion, transformation, and report building into a seamless, 
        user-friendly SaaS experience. Transform raw data into actionable insights.
        """)
    ], columns=["product", "release_year", "description"])

df["summaries"] = df["description"].ai.summarize()
display(df)

Denne eksempelkodecellen gir følgende utdata:

Oppsummer verdier på tvers av alle kolonner

# This code uses AI. Always review output for mistakes.

df= pd.DataFrame([
        ("Microsoft Teams", "2017",
        """
        The ultimate messaging app for your organization—a workspace for real-time 
        collaboration and communication, meetings, file and app sharing, and even the 
        occasional emoji! All in one place, all in the open, all accessible to everyone.
        """),
        ("Microsoft Fabric", "2023",
        """
        An enterprise-ready, end-to-end analytics platform that unifies data movement, 
        data processing, ingestion, transformation, and report building into a seamless, 
        user-friendly SaaS experience. Transform raw data into actionable insights.
        """)
    ], columns=["product", "release_year", "description"])

df["summaries"] = df.ai.summarize()
display(df)

Denne eksempelkodecellen gir følgende utdata:

Relatert innhold

• Bruk ai.summarize med PySpark.

• Oppdag sentiment med ai.analyze_sentiment.

• Kategoriser tekst med ai.classify.

• Generer vektorinnlegginger med ai.embed.

• Trekk ut enheter med ai_extract.

• Fiks grammatikk med ai.fix_grammar.

• Svar på egendefinerte brukermeldinger med ai.generate_response.

• Beregn likhet med ai.likhet.

• Oversett tekst med ai.translate.

• Finn ut mer om hele settet med AI-funksjoner.

• Tilpass konfigurasjonen av AI-funksjoner.

• Gikk vi glipp av en funksjon du trenger? Foreslå det på Fabric Ideas-forumet.