該 ai.extract 函數使用生成式 AI 掃描輸入文字並擷取您選擇的標籤所指定的特定類型的資訊 （例如，位置或名稱）。 它只使用一行代碼。
備註
概觀
此 ai.extract 函式適用於 Spark DataFrames。 您必須指定現有輸入欄的名稱作為參數，以及要從每一列文字擷取的實體類型清單。
函式會傳回新的 DataFrame，每個指定的實體類型都有個別的數據行，其中包含每個輸入數據列的擷取值。
語法
df.ai.extract(labels=["entity1", "entity2", "entity3"], input_col="input")
參數
| 名稱 | Description |
|---|---|
labels 為必填項目 |
字串陣列，代表要從輸入欄中的文字值擷取的實體類型集。 |
input_col 為必填項目 |
包含現有資料行名稱的 字串 ，其中包含要掃描自訂實體的輸入文字值。 |
aifunc.ExtractLabel 可選 |
一個或多個標籤定義，描述要擷取的欄位。 欲了解更多資訊，請參閱 ExtractLabel 參數表。 |
error_col 可選 |
字串，其中包含一個新欄位的名稱，用於儲存處理每個輸入行時產生的任何 OpenAI 錯誤。 如果您未設定此參數，則會為錯誤資料行產生預設名稱。 如果輸入資料列沒有錯誤，則此資料列中的值會 null。 |
ExtractLabel 參數
| 名稱 | Description |
|---|---|
label 為必填項目 |
一個字 串 ，代表要從輸入文字值中提取的實體。 |
description 可選 |
一個字 串 ，為 AI 模型增添額外上下文。 它可以包含需求、背景資訊或指示，以便 AI 在執行提取時考慮這些因素。 |
max_items 可選 |
一個整 數 ，指定此標籤最大要擷取的項目數量。 |
type 可選 |
提取值的 JSON 結構型態。 此類別支援的類型包括 string、 number、 integer、 booleanobjectarray和 。 |
properties 可選 |
更多關於該型態作為字典的 JSON schema 屬性。 它可以包含支援的屬性，例如「項目」適用於陣列、「屬性」適用於物件、「枚舉類型」的屬性等等。 請參見 本文中的範例用法。 |
raw_col 可選 |
一個字 串 ，用來設定原始 LLM 回應的欄位名稱。 原始回應會為每個實體標籤（包括「reason」和「extraction_text」）提供字典對的清單。 |
退貨
函式會傳回 Spark DataFrame，並為每個指定的實體類型新增新的欄位。 該欄或多個欄包含針對每個輸入文本行所擷取的實體。 如果函式識別實體的多個相符項目，則只會傳回其中一個相符項目。 如果找不到相符項目，結果會 null。
預設的回傳類型是每個標籤的字串列表。 若使用者選擇在配置中 aifunc.ExtractLabel 指定不同型別，例如「type=整數」，輸出將是 python 整數的清單。若使用者在設定中 aifunc.ExtractLabel 指定「max_items=1」，則該標籤只會回傳該類型中的一個元素。
Example
# This code uses AI. Always review output for mistakes.
df = spark.createDataFrame([
("MJ Lee lives in Tuscon, AZ, and works as a software engineer for Contoso.",),
("Kris Turner, a nurse at NYU Langone, is a resident of Jersey City, New Jersey.",)
], ["descriptions"])
df_entities = df.ai.extract(labels=["name", "profession", "city"], input_col="descriptions")
display(df_entities)
此範例程式碼儲存格提供下列輸出：
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