Remarque
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Fonction
S’applique à :
Databricks SQL Databricks Runtime
Important
Cette fonctionnalité est en préversion publique et conforme HIPAA.
Pendant l'aperçu :
- Le modèle de langage sous-jacent peut gérer plusieurs langues, mais cette fonction IA est paramétrée pour l’anglais.
- Consultez Fonctionnalités avec une disponibilité régionale limitée pour la disponibilité de la région AI Functions.
La fonction ai_analyze_sentiment() vous permet d’appeler un modèle IA de pointe basé sur l’IA générative pour effectuer une analyse des sentiments sur le texte d’entrée en SQL.
Spécifications
Licence Apache 2.0
Les modèles sous-jacents qui peuvent être utilisés pour l’instant sont sous licence sous licence Apache 2.0, copyright © The Apache Software Foundation. Les clients sont tenus de s’assurer de leur conformité vis-à-vis des licences de modèles applicables.
Databricks recommande de passer en revue ces licences pour vérifier leur conformité avec les conditions applicables. Si les modèles émergent à l’avenir qui fonctionnent mieux en fonction des benchmarks internes de Databricks, Databricks peut modifier le modèle (et la liste des licences applicables fournies sur cette page).
- Cette fonction est disponible uniquement sur les espaces de travail dans les régions qui prennent en charge AI Functions optimisé pour l’inférence par lots.
- Cette fonction n’est pas disponible sur Azure Databricks SQL classique.
- Consultez la page de tarification de Databricks SQL.
- Dans Databricks Runtime 15.1 et versions ultérieures, cette fonction est prise en charge dans les notebooks Databricks, notamment ceux exécutés en tant que tâche dans un workflow Databricks.
- Les charges de travail d’inférence par lots nécessitent Databricks Runtime 15.4 ML LTS pour améliorer les performances.
Syntaxe
ai_analyze_sentiment(content)
Les arguments
-
content: expressionSTRING, texte à analyser.
Retours
STRING. La valeur est choisie parmi 'positive', 'negative', 'neutral' ou 'mixed'. Retourne null si le sentiment ne peut pas être détecté.
Exemples
> SELECT ai_analyze_sentiment('I am happy');
positive
> SELECT ai_analyze_sentiment('I am sad');
negative