分類

備考

プレビュー

分類機能を使用すると、AIを使って文書をあらかじめ定義されたカテゴリに分類できます。

分類の例としては、以下のようなものがあります。

分類はAI機能ai_classifyの上に構築されています。 エージェント ページでは、文書や非構造化テキストを迅速に分類し、分類フィールドを繰り返し調整してより良い結果を得るためのUIインターフェースが提供されます。

要件

行くワークスペースの左側のナビゲーションペインにある エージェント 。 「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文書を分類してください。

分類処理がデータに適用された後、分類ラベルを設定および調整します。

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、 「保存して分類を実行」 をクリックしてください。

分類機能は最大5件の文書と行を分類し、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

分類結果を確認し、エージェントの改善のためのフィードバックを提供してください。

文書と分類に関する回答を確認してください。
- 回答が正しければ、「いいね」ボタンを押してください。
- 回答が間違っている場合は、低評価を付けてください。分類機能が応答を修正できるよう、正しいラベルを選択してください。 「保存」 をクリックしてください。
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てください。 「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」 をクリックすると、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できます。以前のバージョンに戻すには、 「復元」 をクリックしてください。

応答に満足したら、そのエージェントを大規模な分類に使用し始めてください。

右上の 「エージェントを使用」 をクリックしてください。どちらかをお選びください。

SQLで実行して 、エージェントを使用してボリューム全体またはテーブル全体を分類します。これは、定義した分類ラベルを使用してai_classifyを使用するSQLクエリを開きます。SQLクエリでai_classifyを使用する方法の詳細については、 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して新しいデータに対して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、機密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。パイプラインのスケジュールを設定することで、新しいデータが到着したときに実行されるようにできます。LakeFlow Spark宣言型パイプラインの詳細については、 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