分類

AIを使用して、ドキュメントを事前定義されたカテゴリに分類できます。

分類の例は次のとおりです：

分類は、AI関数であるai_classifyを基盤としています。「 エージェント 」ページには、ドキュメントや非構造化テキストを迅速に分類し、分類フィールドで反復処理を行って、より良い結果を得るためのUIインターフェースが用意されています。

要件

以下を含むワークスペースです。
- サーバレスコンピュートが有効になっていること。サーバレスコンピュートの要件を参照してください。
- Unity Catalogが有効です。「Unity Catalog のワークスペースを有効にする」を参照してください。
- ゼロ以外の予算を持つサーバレス利用ポリシーへのアクセス。
この機能は一部のリージョンでのみ利用可能です。AI 機能の利用可能性を参照してください。
強化されたセキュリティとコンプライアンスアドオンがあるワークスペースの場合、
- ai_classifyの地域サポートで、適切なコンプライアンス標準を参照してください。
- ワークスペースで有効にする方法については、Databricksプレビューを管理を参照してください。
ai_classify SQL関数を使用できます。
分類する非構造化データ。データは Unity Catalog ボリュームまたはテーブルにある必要があります。
- エージェントを構築するには、Unity Catalogボリュームに少なくとも1つのラベルなしドキュメント、またはテーブルに1つの行が必要です。

ワークスペースの左側のナビゲーションペインで、 エージェント に移動します。 エージェントの作成 をクリックし、 テキスト分類 を選択します。

分類機能を使用してドキュメントを分類します。

分類によってデータが処理された後、分類ラベルを構成および調整します。

分類ラベルを手動で追加するには:

テーブルからラベルをインポートするには:

分類を実行するには、少なくとも2つのラベルが定義されている必要があります。ラベルの追加が完了したら、 [分類を保存して実行] をクリックします。

分類は、最大5つのドキュメントと行を分類し、結果を表示します。さらに追加することもできます。

分類ラベルと結果を表示する分類レビューUI

分類レスポンスを確認し、エージェント改善のためのフィードバックを提供してください。

ドキュメントと分類応答を確認します：
- 回答が正しい場合は、高評価してください。
- 応答が正しくない場合は、低評価を付けます。正しいラベルを選択して、分類が応答を修正できるようにします。保存をクリックします。
エージェントの応答を改善するには、分類ラベルの説明を調整してください。
エージェントのパフォーマンスを最適化するために、バージョンを比較します。 **「バージョン」** をクリックします。以前のバージョンの横にある**「比較」**をクリックして、以前のバージョンと現在のバージョンの分類ラベルの説明を比較します。以前のバージョンを復元するには、**「復元」** をクリックします。

応答にご満足いただけた場合、大規模分類にエージェントをご利用ください。

右上の Use Agent をクリックします。次のいずれかを選択できます。

ボリュームまたはテーブル全体をエージェントで分類するには、**SQL で実行**します。これにより、定義した分類ラベルを使用してai_classifyを利用するSQLクエリが開きます。SQLクエリでai_classifyを使用する方法の情報の詳細については、ai_classify関数を参照してください。
Spark宣言型パイプラインを作成 して、スケジュールされた間隔で実行され、新しいデータでエージェントを呼び出すETLパイプラインをデプロイします。これにより、分類されたデータでストリーミングテーブルを更新するLakeFlow Spark宣言型パイプラインが作成されます。新しいデータが到着したときにパイプラインが実行されるように、パイプラインのスケジュールを設定できます。LakeFlow Spark宣言型パイプラインの情報については、LakeFlow Spark宣言型パイプラインを参照してください。

制限事項を参照してください。