Udostępnij za pośrednictwem

Funkcja ai_analyze_sentiment

  • Artykuł

Dotyczy: zaznacz pole wyboru oznaczone jako tak Databricks SQL zaznacz pole wyboru oznaczone jako tak Databricks Runtime

Ważne

Ta funkcja jest dostępna w publicznej wersji zapoznawczej.

W wersji zapoznawczej:

  • Podstawowy model językowy może obsługiwać kilka języków, jednak te funkcje są dostrojone w języku angielskim.
  • Istnieje ograniczenie szybkości dla podstawowych interfejsów API modelu podstawowego. Zobacz Limity interfejsów API modelu foundation, aby zaktualizować te limity.

Funkcja ai_analyze_sentiment() umożliwia wywoływanie najnowocześniejszego modelu generowania sztucznej inteligencji w celu przeprowadzenia analizy tonacji tekstu wejściowego przy użyciu języka SQL.

Wymagania

Ważne

Podstawowe modele, które mogą być używane w tej chwili, są licencjonowane w ramach licencji Apache 2.0, Copyright © The Apache Software Foundation lub LLAMA 3.1 Community License Copyright © Meta Platform, Inc. Wszelkie prawa zastrzeżone. Klienci są odpowiedzialni za zapewnienie zgodności z odpowiednimi licencjami modelu.

Usługa Databricks zaleca przejrzenie tych licencji w celu zapewnienia zgodności z dowolnymi odpowiednimi warunkami. Jeśli modele pojawią się w przyszłości, które działają lepiej zgodnie z wewnętrznymi testami porównawczymi usługi Databricks, usługa Databricks może zmienić model (oraz listę odpowiednich licencji dostępnych na tej stronie).

Obecnie Meta-Llama-3.1-70B-Instruct jest podstawowym modelem obsługującym te funkcje sztucznej inteligencji.

Uwaga

W środowisku Databricks Runtime 15.1 lub nowszym ta funkcja jest obsługiwana w notesach usługi Databricks, w tym notesach uruchamianych jako zadanie w przepływie pracy usługi Databricks.

Składnia

ai_analyze_sentiment(content)

Argumenty

  • contentSTRING: wyrażenie, które ma zostać przeanalizowane.

Zwraca

Klasa STRING. Wartość jest wybierana z 'positive'wartości , , 'negative''neutral'lub 'mixed'. Zwraca wartość null , jeśli nie można wykryć tonacji.

Przykłady

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

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