ai_classify

Klasyfikuje zawartość dokumentu do jednej z podanych etykiet przy użyciu sztucznej inteligencji/LLM.

Aby uzyskać odpowiednią funkcję SQL usługi Databricks, zobacz ai_classify funkcja.

Składnia

from pyspark.sql import functions as dbf

dbf.ai_classify(col=<col>, labels=<labels>, options=<options>)

Parameters

Parametr	Typ	Opis
col	pyspark.sql.Column lub str	Kolumna zawierająca zawartość dokumentu do klasyfikowania.
labels	list, dict, pyspark.sql.Columnlub str	Zestaw etykiet literału (Python listę ciągów etykiet lub nazwy etykiet mapowania dyktowania na opisy, serializowany do literału JSON automatycznie) lub wyrażenie kolumny, którego wartość na wiersz jest tablicą ciągów etykiet JSON lub nazwami etykiet mapowania obiektów JSON na opisy.
options	dict, fakultatywny	Słownik opcji kontrolowania zachowania klasyfikacji.

Returns

pyspark.sql.Column: nowa kolumna zawierająca wynik klasyfikacji.

Domyślne zachowanie to klasyfikacja z jedną etykietą. Aby włączyć klasyfikację wieloetatową i wyświetlić pełny zestaw obsługiwanych opcji, zobacz podręcznik języka SQL.

Examples

# Static labels (same set for every row)
df.select(ai_classify("text", ["positive", "negative", "neutral"]))
df.select(ai_classify("text", {"positive": "Happy tone", "negative": "Unhappy tone"}))

# Per-row labels (a column whose value is a JSON array or JSON object string)
df.select(ai_classify("text", col("labels_json")))