Delen via

ai_analyze_sentiment-functie

  • Artikel

Van toepassing op: vinkje als ja aan Databricks SQL vinkje als ja aan Databricks Runtime

Belangrijk

Deze functie is beschikbaar als openbare preview.

In de preview:

  • Het onderliggende taalmodel kan verschillende talen verwerken, maar deze functies zijn afgestemd op Engels.
  • Er is snelheidsbeperking voor de onderliggende Foundation Model-API's. Zie Limieten voor Foundation-model-API's om deze limieten bij te werken.

Met ai_analyze_sentiment() de functie kunt u een state-of-the-art AI-model aanroepen om sentimentanalyses uit te voeren op invoertekst met behulp van SQL.

Vereisten

Belangrijk

De onderliggende modellen die op dit moment kunnen worden gebruikt, hebben een licentie onder de Apache 2.0-licentie, Copyright © The Apache Software Foundation of de LLAMA 3.1 Community License Copyright © Meta Platforms, Inc. Alle rechten voorbehouden. Klanten zijn verantwoordelijk voor het garanderen van naleving van toepasselijke modellicenties.

Databricks raadt aan deze licenties te controleren om ervoor te zorgen dat alle toepasselijke voorwaarden worden nageleefd. Als modellen in de toekomst beter presteren volgens de interne benchmarks van Databricks, kan Databricks het model (en de lijst met toepasselijke licenties op deze pagina) wijzigen.

Momenteel is Meta-Llama-3.1-70B-Instruct het onderliggende model dat deze AI-functies mogelijk maakt.

Notitie

In Databricks Runtime 15.1 en hoger wordt deze functie ondersteund in Databricks-notebooks, waaronder notebooks die worden uitgevoerd als een taak in een Databricks-werkstroom.

Syntaxis

ai_analyze_sentiment(content)

Argumenten

  • content: Een STRING expressie, de tekst die moet worden geanalyseerd.

Retouren

A STRING. De waarde wordt gekozen uit 'positive', 'negative', 'neutral'of 'mixed'. Retourneert null als het gevoel niet kan worden gedetecteerd.

Voorbeelden

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

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