ai_analyze_sentimentFunción

Se aplica a: Databricks SQL Databricks Runtime

Importante

Esta característica está en versión preliminar pública.

En la versión preliminar:

• El modelo de lenguaje subyacente puede manejar varios idiomas; sin embargo, estas funciones están ajustadas para el inglés.
• Hay una limitación de volumen para las API subyacentes de Foundation Model. Consulte límites de las API de Foundation Model para actualizar estos límites.

La función ai_analyze_sentiment() permite invocar un modelo de IA generativo de última generación para realizar análisis de sentimiento en el texto de entrada mediante SQL.

Requisitos

Importante

Los modelos subyacentes que se pueden usar en este momento tienen licencia bajo la licencia de Apache 2.0, Copyright © The Apache Software Foundation o llama 3.1 Community License © Meta Platforms, Inc. Todos los derechos reservados. Los clientes son responsables de garantizar el cumplimiento de las licencias de modelo aplicables.

Databricks recomienda revisar estas licencias para garantizar el cumplimiento de los términos aplicables. Si los modelos surgen en el futuro que funcionan mejor según las pruebas comparativas internas de Databricks, Databricks podría cambiar el modelo (y la lista de licencias aplicables proporcionadas en esta página).

Actualmente, Meta-Llama-3.1-70B-Instruct es el modelo subyacente que impulsa estas funciones de IA.

• Esta función solo está disponible en áreas de trabajo en regiones admitidas de funciones de inteligencia artificial mediante las API de modelo de Foundation.
• Esta función no está disponible en Azure Databricks SQL Classic.
• Consulte la página de precios de Databricks SQL.

Nota:

En Databricks Runtime 15.1 y versiones posteriores, esta función se admite en cuadernos de Databricks, incluidos los cuadernos que se ejecutan como una tarea en un flujo de trabajo de Databricks.

Sintaxis

ai_analyze_sentiment(content)

Argumentos

• content: expresión STRING, el texto que se va a analizar.

Devoluciones

STRING. El valor se elige de 'positive', 'negative', 'neutral' o 'mixed'. Devuelve null si no se puede detectar la opinión.

Ejemplos

> SELECT ai_analyze_sentiment('I am happy');
  positive

> SELECT ai_analyze_sentiment('I am sad');
  negative

Funciones relacionadas

• Función ai_classify