Classificatie

U kunt Classificatie gebruiken om uw documenten te classificeren in vooraf gedefinieerde categorieën met AI.

Voorbeelden van classificatie zijn:

• Transcripties van gesprekken van klanten classificeren op intentie
• Documenten classificeren op inhoudstype
• Productbeoordelingen classificeren op gevoel

Classificatie is gebouwd op basis van de AI-functie. ai_classify De pagina Agents biedt een interface voor het snel classificeren van documenten en ongestructureerde tekst en het herhalen van classificatievelden voor betere resultaten.

Requirements

• Een werkruimte met het volgende:
  • Openbare preview-versie van AI classificeren ingeschakeld. Zie Azure Databricks previews beheren.
  • Serverloze rekenkracht ingeschakeld. Zie serverloze rekenvereisten.
  • Unity Catalog ingeschakeld. Zie Een werkruimte inschakelen voor Unity Catalog.
  • Toegang tot een serverloos gebruiksbeleid met een niet-nulbudget.
• Deze functie is alleen beschikbaar in sommige regio's, zie beschikbaarheid van AI-functies.
• Mogelijkheid om de ai_classify SQL-functie te gebruiken.
• Niet-gestructureerde gegevens die u wilt classificeren. De gegevens moeten zich in een Unity Catalog-volume of -tabel bevinden.
  • Als u uw agent wilt bouwen, hebt u ten minste 1 niet-gelabeld document in uw Unity Catalog-volume of 1 rij in uw tabel nodig.

Een classificatieagent maken

Ga naar Agents in het linkernavigatiedeelvenster van uw werkruimte. Klik op Agent maken en selecteer Tekstclassificatie.

Stap 1. Uw brongegevens selecteren

Gebruik Classificatie om uw documenten te classificeren.

1. Selecteer de brongegevens. U kunt een volume met documenten of een tabel met tekstgegevens selecteren.

2. Klik op Agent maken.

Stap 2. Classificatielabels configureren

Nadat classificatie uw gegevens heeft verwerkt, configureert en verfijnt u uw classificatielabels.

Classificatielabels handmatig toevoegen:

1. Klik op + Label toevoegen om een classificatielabel toe te voegen.
2. Voer de labelnaam en optionele beschrijving in en klik vervolgens op Label toevoegen.
3. Herhaal 1-2 voor elk label dat u wilt toevoegen.
4. (Optioneel) Schakel meerdere labels in als u wilt dat de agent meer dan één label retourneert.

Labels importeren uit een tabel:

1. Klik op Importeren uit tabel.
2. Selecteer de tabel en klik op Volgende.
3. Selecteer de labelkolom, de beschrijvingskolom en het SQL-magazijn.
4. Klik op Voorbeeld om de geïmporteerde labels weer te geven.
5. Als u tevreden bent met de labels, klikt u op Labels importeren en vervangen.

U moet ten minste twee labels hebben gedefinieerd om classificatie uit te voeren. Nadat u klaar bent met het toevoegen van uw labels, klikt u op Opslaan en Classificatie uitvoeren.

Classificatie classificeert maximaal 5 documenten en rijen en geeft de resultaten weer. U kunt ook meer toevoegen.

Stap 3. Classificatieantwoorden controleren en verbeteren

Bekijk de classificatiereacties en geef feedback om de agent te verbeteren.

1. Controleer het document en het classificatieantwoord:

   • Als het antwoord juist is, geeft u het een duim omhoog.
   • Als het antwoord onjuist is, geeft u het een duim omlaag. Help de classificatie door het antwoord te verbeteren door het juiste label te selecteren. Klik op Opslaan.

2. Als u de reacties van de agent wilt verbeteren, past u de beschrijvingen van classificatielabels aan.

3. Vergelijk versies om de prestaties van de agent te optimaliseren. Klik op Versies. Klik naast een vorige versie op Vergelijken om de beschrijvingen van classificatielabels van een vorige versie te vergelijken met de huidige versie. Klik op Herstellen om een eerdere versie te herstellen.

Stap 4. De classificatieagent gebruiken

Als u tevreden bent met de antwoorden, begint u met het gebruik van de agent voor classificatie op schaal.

Klik rechtsboven op Agent gebruiken . U kunt een van de volgende opties kiezen:

• Voer in SQL uit om de agent te gebruiken om uw hele volume of tabel te classificeren. Hiermee opent u een SQL-query die gebruikmaakt ai_classify van de classificatielabels die u hebt gedefinieerd. Voor meer informatie over het gebruik van ai_classify in SQL-query's, zie de functie ai_classify.
• Maak een declaratieve Spark-pijplijn om een ETL-pijplijn te implementeren die volgens geplande intervallen wordt uitgevoerd om uw agent op nieuwe gegevens aan te roepen. Hiermee maakt u declaratieve Pijplijnen van Lakeflow Spark die een streamingtabel bijwerkt met uw geclassificeerde gegevens. U kunt de planning van de pijplijn zo configureren dat deze wordt uitgevoerd wanneer nieuwe gegevens binnenkomen. Zie Lakeflow Spark-declaratieve pijplijnen voor meer informatie over Lakeflow Spark-declaratieve pijplijnen.

Beperkingen

Zie beperkingen