ai_classify

Classifica o conteúdo do documento em um dos rótulos fornecidos usando AI/LLM.

Para a função correspondente do Databricks SQL, consulte funçãoai_classify.

Sintaxe

Python

from pyspark.sql import functions as dbf

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

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Descrição
col	pyspark.sql.Column ou str	Uma coluna que contém o conteúdo do documento para classificar.
labels	list, dict, pyspark.sql.Column, ou str	Um conjunto literal de rótulos (lista Python de strings de rótulo ou dicionário que mapeia nomes de rótulos para descrições, serializado para um literal JSON automaticamente) ou uma expressão de coluna cujo valor por linha é um array JSON de strings de rótulo ou um objeto JSON que mapeia nomes de rótulos para descrições.
options	dict, opcional	Um dicionário de opções para controlar o comportamento da classificação.

Devolve

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

O comportamento padrão é classificação de rótulo único. Para habilitar a classificação de múltiplos rótulos e ver o conjunto completo de opções compatíveis, consulte o manual da linguagem SQL.

Exemplos

Python

# 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")))