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
Important
Les modèles sous-jacents qui peuvent être utilisés à ce stade sont concédés sous licence sous la licence Apache 2.0 License, Copyright © The Apache Software Foundation ou the LLAMA 3.3 Community License Copyright © Meta Platforms, Inc. Tous les droits réservés. 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