AI/LLM を使用して、指定されたラベルのいずれかにドキュメント コンテンツを分類します。
対応する Databricks SQL 関数については、 ai_classify 関数を参照してください。
構文
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.ai_classify(col=<col>, labels=<labels>, options=<options>)
Parameters
| パラメーター | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column または str |
分類するドキュメント コンテンツを含む列。 |
labels |
list、dict、pyspark.sql.Columnまたはstr |
リテラル ラベル セット (ラベル文字列の一覧をPython、ラベル名を説明にマッピングし、JSON リテラルに自動的にシリアル化) するか、行ごとの値がラベル文字列の JSON 配列であるか、または説明にラベル名をマッピングする JSON オブジェクトである列式。 |
options |
dict任意 |
分類の動作を制御するためのオプションのディクショナリ。 |
返品
pyspark.sql.Column: 分類結果を含む新しい列。
既定の動作は、単一ラベル分類です。 複数ラベル分類を有効にし、サポートされているオプションの完全なセットを確認するには、 SQL 言語マニュアルを参照してください。
Examples
# Static labels (same set for every row)
df.select(ai_classify("text", ["positive", "negative", "neutral"]))
df.select(ai_classify("text", {"positive": "Happy tone", "negative": "Unhappy tone"}))
# Per-row labels (a column whose value is a JSON array or JSON object string)
df.select(ai_classify("text", col("labels_json")))