ai_classify

Classifica o conteúdo do documento numa das etiquetas fornecidas usando IA/LLM.

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

Sintaxe

from pyspark.sql import functions as dbf

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

Parameters

Parâmetro Tipo Description
col pyspark.sql.Column ou str Uma coluna contendo o conteúdo do documento a classificar.
labels list, dict, pyspark.sql.Columnou str Quer um conjunto de etiquetas literais (lista Python de cadeias de etiquetas ou dict a mapear nomes de etiquetas para descrições, serializadas automaticamente para um literal JSON) ou uma expressão de coluna cujo valor por linha é um array JSON de cadeias de etiquetas ou um objeto JSON a mapear nomes de etiquetas para descrições.
options dict, opcional Um dicionário de opções para controlar o comportamento de classificação.

Returns

pyspark.sql.Column: Uma nova coluna contendo o resultado da classificação.

O comportamento padrão é a classificação de etiqueta única. Para permitir a classificação multi-rótulo e ver o conjunto completo de opções suportadas, consulte o manual da linguagem SQL.

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")))
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