Pandas kullanarak ai.generate_response işlevini kullanma

İşlev, ai.generate_response tek bir kod satırıyla kendi yönergelerinizi temel alan özel metin yanıtları oluşturmak için üretken yapay zeka kullanır.

Uyarı

• Bu makale pandas ile ai.generate_response kullanmayı kapsar. pyspark ile ai.generate_response kullanmak için bu makaleye bakın.
• Bu genel bakış makalesinde diğer yapay zeka işlevlerine bakın.
• Yapay zeka işlevlerinin yapılandırmasını özelleştirmeyi öğrenin.

Genel Bakış

ai.generate_response işlevi pandas DataFrame sınıfını ve pandas Series sınıfını genişletebilir.

Satır satır özel metin yanıtları oluşturmak için bu işlevi pandas serisinde veya pandas DataFrame'in tamamında çağırabilirsiniz.

İşlevi pandas DataFrame'in tamamında çağırırsanız, isteminiz harfi harfine bir dize olabilir ve işlev yanıtlar oluştururken DataFrame'in tüm sütunlarını göz önünde bulundurur. İsteminiz, işlevin yalnızca istemde süslü parantezler arasında görünen sütun değerlerini dikkate aldığı bir biçim dizgesi de olabilir.

işlevi, her giriş satırı için özel metin yanıtları içeren bir pandas Serisi döndürür. Metin yanıtları yeni bir DataFrame sütununda depolanabilir.

Tavsiye

OpenAI'nin gpt-4.1 için istem ipuçlarını izleyerek daha yüksek kaliteli yanıtlar almak için daha etkili istemler oluşturma hakkında bilgi edinin.

Sözdizimi

Basit bir istemle yanıt oluşturma

df["response"] = df.ai.generate_response(prompt="Instructions for a custom response based on all column values")

Şablon istemiyle yanıt oluşturma

df["response"] = df.ai.generate_response(prompt="Instructions for a custom response based on specific {column1} and {column2} values", is_prompt_template=True)

Parametreler

İsim	Description
prompt Gerekli	Özel yanıtlar için giriş metin değerlerine uygulanacak istem yönergelerini içeren dize .
is_prompt_template Opsiyonel	İstemin bir biçim dizesi mi yoksa değişmez değer dizesi mi olduğunu gösteren Boole değeri. Bu parametre Trueolarak ayarlanırsa, işlev yalnızca biçim dizesinde görünen her sütun adından belirli satır değerlerini dikkate alır. Bu durumda, bu sütun adları küme parantezleri arasında görünmelidir ve diğer sütunlar göz ardı edilir. Bu parametre varsayılan Falsedeğerine ayarlanırsa, işlev tüm sütun değerlerini her giriş satırı için bağlam olarak değerlendirir.
response_format Opsiyonel	Modelin yanıtının beklenen yapısını belirten sözlük . Alan type serbest biçimli metin için "metin" olarak, çıkışın geçerli bir JSON nesnesi olduğundan emin olmak için "json_object" veya belirli bir yanıt yapısını zorunlu kılmak için özel bir JSON Şeması olarak ayarlanabilir. Bu parametre sağlanmazsa, yanıt düz metin olarak döndürülür.

İade

İşlev, her bir giriş metin satırı istemine özel metin yanıtları içeren bir pandas DataFrame döndürür.

Example

Basit bir istemle yanıt oluşturma

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

df = pd.DataFrame([
        ("Scarves"),
        ("Snow pants"),
        ("Ski goggles")
    ], columns=["product"])

df["response"] = df.ai.generate_response("Write a short, punchy email subject line for a winter sale.")
display(df)

Bu örnek kod hücresi aşağıdaki çıkışı sağlar:

Şablon istemiyle yanıt oluşturma

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

df = pd.DataFrame([
        ("001", "Scarves", "Boots", "2021"),
        ("002", "Snow pants", "Sweaters", "2010"),
        ("003", "Ski goggles", "Helmets", "2015")
    ], columns=["id", "product", "product_rec", "yr_introduced"])

df["response"] = df.ai.generate_response("Write a short, punchy email subject line for a winter sale on the {product}.", is_prompt_template=True)
display(df)

Bu örnek kod hücresi aşağıdaki çıkışı sağlar:

Yanıt biçimi örneği

Aşağıdaki örnekte parametresinin response_format düz metin, JSON nesnesi ve özel JSON şeması gibi farklı yanıt biçimlerini belirtmek için nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

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

df = pd.DataFrame([
        ("Alex Rivera is a 24-year-old soccer midfielder from Barcelona who scored 12 goals last season."),
        ("Jordan Smith, a 29-year-old basketball guard from Chicago, averaged 22 points per game."),
        ("William O'Connor is a 22-year-old tennis player from Dublin who won 3 ATP titles this year.")
    ], columns=["bio"])

# response_format : text
df["card_text"] = df.ai.generate_response(
    "Create a player card with the player's details and a motivational quote", 
    response_format={"type": "text"}
)

# response_format : json object
df["card_json_object"] = df.ai.generate_response(
    "Create a player card with the player's details and a motivational quote in JSON", 
    response_format={"type": "json_object"} # Requires "json" in the prompt
)

# response_format : specified json schema
df["card_json_schema"] = df.ai.generate_response(
    "Create a player card with the player's details and a motivational quote", 
    response_format={
        "type": "json_schema",
            "json_schema": {
            "name": "player_card_schema",
            "strict": True,
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "name": {"type": "string"},
                    "age": {"type": "integer"},
                    "sport": {"type": "string"},
                    "position": {"type": "string"},
                    "hometown": {"type": "string"},
                    "stats": {"type": "string", "description": "Key performance metrics or achievements"},
                    "motivational_quote": {"type": "string"}
                },
                "required": ["name", "age", "sport", "position", "hometown", "stats", "motivational_quote"],
                "additionalProperties": False,
            },
        },
    },
)

display(df)

Bu örnek kod hücresi aşağıdaki çıkışı sağlar:

İlgili içerik

• PySpark ile ai.generate_response kullanın.

• ai.analyze_sentiment ile duygu tespiti yapın.

• Metni ai.classify ile kategorilere ayırın.

• ai.embed ile vektör eklemeleri oluşturun.

• ai_extract ile varlıkları ayıklayın.

• dil bilgisini ai.fix_grammar ile düzeltin.

• ai.similarity ile benzerliği hesaplayın.

• Metni ai.summarize ile özetleme.

• Metni ai.translate ile çevirin.

• Yapay zeka işlevlerinin tamamı hakkında daha fazla bilgi edinin.

• Yapay zeka işlevlerinin yapılandırmasını özelleştirin.

• İhtiyacınız olan bir özelliği kaçırdık mı? Fabric Fikirleri forumu'nda önerin.