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Funzione ai_analyze_sentiment

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Si applica a:segno di spunta sì Databricks SQL segno di spunta sì Databricks Runtime

Importante

Questa funzionalità è disponibile in anteprima pubblica.

Nell'anteprima:

  • Il modello linguistico sottostante può gestire diverse lingue, ma queste funzioni sono state ottimizzate per l'inglese.
  • Esiste una limitazione della velocità per le API del modello di base sottostanti. Consultare i limiti delle API del modello di base per aggiornare tali limiti.
  • A questa funzione viene applicato un limite di frequenza predefinito conservativo. Per le applicazioni a velocità effettiva elevata contattare il supporto tecnico.

La funzione ai_analyze_sentiment() consente di invocare un modello di IA generativa all'avanguardia per eseguire l'analisi del sentimento sul testo di input utilizzando SQL.

Requisiti

Importante

I modelli sottostanti che potrebbero essere usati in questo momento sono concessi in licenza con la licenza Apache 2.0, Copyright © The Apache Software Foundation o LLAMA 3.3 Community License Copyright © Meta Platforms, Inc. Tutti i diritti riservati. I clienti sono tenuti a garantire la conformità con i modelli di licenza applicabili.

Databricks consiglia di esaminare queste licenze per garantire la conformità con le condizioni applicabili. Se i modelli emergono in futuro che offrono prestazioni migliori in base ai benchmark interni di Databricks, Databricks potrebbe modificare il modello (e l'elenco delle licenze applicabili fornite in questa pagina).

Nota

In Databricks Runtime 15.1 e versioni successive questa funzione è supportata nei notebook di Databricks, inclusi i notebook eseguiti come attività in un flusso di lavoro di Databricks.

Sintassi

ai_analyze_sentiment(content)

Argomenti

  • content: un’espressione STRING, il testo da analizzare.

Valori restituiti

Un oggetto STRING. Il valore viene scelto tra 'positive', 'negative', 'neutral' o 'mixed'. Restituisce null se non è possibile rilevare il sentimento.

Esempi

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

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