ai_classify

Classifica o conteúdo do documento em um dos rótulos fornecidos usando IA/LLM.

Para a função SQL do Databricks correspondente, consulte a função ai_classify.

Sintaxe

from pyspark.sql import functions as dbf

dbf.ai_classify(col=<col>, labels=<labels>, options=<options>)

Parameters

Parâmetro Tipo Descrição
col pyspark.sql.Column ou str Uma coluna que contém o conteúdo do documento a ser classificado.
labels list, dict, pyspark.sql.Columnou str Um conjunto de rótulos literal (Python lista de cadeias de caracteres de rótulo ou nomes de rótulo de mapeamento de ditado para descrições, serializado para um literal JSON automaticamente) ou uma expressão de coluna cujo valor por linha é uma matriz JSON de cadeias de caracteres de rótulo ou um rótulo de mapeamento de objeto JSON para descrições.
options dictopcional Um dicionário de opções para controlar o comportamento de classificação.

Returns

pyspark.sql.Column: uma nova coluna que contém o resultado da classificação.

O comportamento padrão é a classificação de rótulo único. Para habilitar a classificação de vários rótulos e ver o conjunto completo de opções com suporte, consulte o manual da linguagem SQL.

Exemplos

# 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")))
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