`ai_classify` 函数

适用于：勾选标记为“是” Databricks SQL Databricks Runtime

该 ai_classify() 函数根据提供的自定义标签对文本内容进行分类。可以使用简单的标签名称进行基本分类，或者添加标签说明和说明，以提高客户支持路由、文档分类和内容分析等用例的准确性。

该函数接受来自其他 AI 函数的文本或 VARIANT 输出，例如 ai_parse_document启用可组合工作流。

有关要循环访问 ai_classify的 UI 版本，请参阅 “分类”。

要求

Apache 2.0 许可证

此时可能使用的基础模型根据 Apache 2.0 许可证（版权 © Apache Software Foundation）获得许可。客户需负责确保遵守适用的模型许可条款。

Databricks 建议查看这些许可证，以确保遵守任何适用的条款。如果模型在未来根据 Databricks 的内部基准表现更好，Databricks 可能会更改模型（以及本页中提供的适用许可证列表）。

支持此函数的模型是使用模型服务基础模型 API 提供的。有关 Databricks 上可用的模型以及控制这些模型的使用的许可证和策略的信息，请参阅适用的模型条款。

如果模型根据Azure Databricks的内部基准性能更好，Databricks 可能会更改模型并更新文档。

此函数仅在某些区域中可用，请参阅 AI 函数可用性。
对于具有增强安全性和合规性加载项的工作区，
- 有关适当的ai_classify，请参阅区域支持。
- 有关如何在工作区上启用预览版，请参阅“管理Azure Databricks预览”。
此函数在 Pro 或经典 SQL 仓库上不可用。
需要 Databricks Runtime 18.2 或更高版本。
笔记本和 Databricks 工作流需要无服务器计算。
查看 Databricks SQL 定价页。

Tip

Databricks 建议将 版本 2.1 用于 ai_classify. 版本 1.0 是不支持这些功能的旧接口，不建议用于新的或生产工作负荷。

版本 2.0 支持：

用于改进准确性的标签说明
多标签分类
全局说明
与版本 1.0 中的 20 个标签相比，最多 500 个标签
VARIANT 来自上游 AI 函数的输入，例如 ai_parse_document
返回包含错误信息的结构化VARIANT

版本 2.1 还支持：

每个返回标签的置信度分数，启用 enableConfidenceScores
解释每个返回的标签的合理原理，使用启用

在版本 2.1 中 response ，每个分类都是具有键而不是纯标签字符串的每个标签对象 value 。即使禁用了新选项，此输出形状更改也适用于所有版本 2.1 调用。从版本 2.0 迁移到 2.1 不兼容。更新查询和下游代码以从 value 键读取标签，而不是直接读取标签。

若要显式固定版本，请传递 options => map('version', '2.1')。

语法

版本 2.1（建议）

ai_classify(content, labels [, options])

版本 2

ai_classify(content, labels [, options])

版本 1 （旧版）

ai_classify(content, labels [, options])

参数

版本 2.1（建议）

content：VARIANT 或 STRING 表达式。接受以下任一：
- 原始文本作为 STRING
- VARIANT由另一个 AI 函数（例如ai_parse_document或ai_extract）生成的
labels：定义 STRING 分类标签的表达式。这可以是字符串文本或任何计算结果为一 STRING个 SQL 表达式，包括 Delta 表列。标签可以是：
- 简单标签：标签名称的 JSON 数组。
```
["urgent", "not_urgent"]
```
- 带说明的标签：JSON 对象将标签名称映射到说明。标签说明必须为 0-1000 个字符。
```
{
  "billing_error": "Payment, invoice, or refund issues",
  "product_defect": "Any malfunction, bug, or breakage",
  "account_issue": "Login failures, password resets"
}
```
每个标签必须为 1-100 个字符。 labels 必须至少包含 2 个标签，且不超过 500 个标签。有关大于 500 个标签的分类，请参阅具有 500 多个标签的分类。
options：包含配置选项的可选 MAP<STRING, STRING> 选项：
- version：版本切换以支持迁移（"1.0"或"2.0""2.1"）。默认值基于输入类型，但回退到 "1.0"。
- instructions：用于提高分类质量的任务和域的全局说明。必须少于 20,000 个字符。
- multilabel：设置为 "true" 在应用多个类别时返回多个标签。默认值为 "false" （单标签分类）。
- enableConfidenceScores：设置为 "true" 为每个返回的标签包含一个 confidence_score （0–1）。需要版本 "2.1"。默认值为 "false"。
- enableRationales：设置为 "true" 包含解释每个返回标签的简短理由，这些理由以输入文本为依据。需要版本 "2.1"。默认值为 "false"。

版本 2

content：VARIANT 或 STRING 表达式。接受以下任一：
- 原始文本作为 STRING
- VARIANT由另一个 AI 函数（例如ai_parse_document或ai_extract）生成的
labels：定义 STRING 分类标签的表达式。这可以是字符串文本或任何计算结果为一 STRING个 SQL 表达式，包括 Delta 表列。标签可以是：
- 简单标签：标签名称的 JSON 数组。
```
["urgent", "not_urgent"]
```
- 带说明的标签：JSON 对象将标签名称映射到说明。标签说明必须为 0-1000 个字符。
```
{
  "billing_error": "Payment, invoice, or refund issues",
  "product_defect": "Any malfunction, bug, or breakage",
  "account_issue": "Login failures, password resets"
}
```
每个标签必须为 1-100 个字符。 labels 必须至少包含 2 个标签，且不超过 500 个标签。有关大于 500 个标签的分类，请参阅具有 500 多个标签的分类。
options：包含配置选项的可选 MAP<STRING, STRING> 选项：
- version：版本切换以支持迁移（"1.0" 对于 v1 行为， "2.0" 对于 v2 行为）。默认值基于输入类型，但回退到 "1.0"。
- instructions：用于提高分类质量的任务和域的全局说明。必须少于 20,000 个字符。
- multilabel：设置为 "true" 在应用多个类别时返回多个标签。默认值为 "false" （单标签分类）。

版本 1 （旧版）

content STRING：包含要分类的文本的表达式。
labels ARRAY<STRING>：具有预期输出分类标签的文本。必须至少包含 2 个元素，且不得包含 20 个以上的元素。每个标签必须为 1-50 个字符。
options：包含配置选项的可选 MAP<STRING, STRING> 选项：
- version：版本切换以支持迁移（"1.0" 对于 v1 行为， "2.0" 对于 v2 行为）。默认值基于输入类型，但回退到 "1.0"。

版本 2.1（建议）

返回一个 VARIANT 包含：

{
  "response": [{ "value": "label_name", "confidence_score": 0.97, "rationale": "Short justification for the label." }],
  "metadata": {
    "version": "2.1"
  },
  "error_message": null // null on success, or error message on failure
}

每个 response 元素都是具有 value 键而不是纯标签字符串的每个标签对象。 "true"何时enableConfidenceScores，每个对象还包括一个 confidence_score （0–1）。当 enableRationales 是 "true"时，每个对象还包括一个 rationale。启用这两个选项后，每个对象中的键顺序为 value， confidence_score然后 rationale。

该 response 字段包含：

单标签模式 （默认值）：包含一个包含最佳匹配标签的元素的数组
多标签模式 （multilabel: "true"）：应用多个类别时具有多个标签的数组
标签名称与参数中 labels 提供的名称完全匹配

如果NULLcontent为NULL或无法对内容进行分类，则返回。

版本 2

返回一个 VARIANT 包含：

{
  "response": ["label_name"], // Array with single label (or multiple if multilabel=true)
  "metadata": {
    "version": "2.0"
  },
  "error_message": null // null on success, or error message on failure
}

该 response 字段包含：

单标签模式 （默认值）：包含一个包含最佳匹配标签的元素的数组
多标签模式 （multilabel: "true"）：应用多个类别时具有多个标签的数组
标签名称与参数中 labels 提供的名称完全匹配

如果NULLcontent为NULL或无法对内容进行分类，则返回。

版本 1 （旧版）

返回一个 STRING。该值与 labels 参数中提供的字符串之一匹配。

如果NULLcontent为NULL或无法对内容进行分类，则返回。

示例

版本 2.1（建议）

简单标签 - 仅标签名称

在版本 2.1 中，每个分类都是具有键而不是纯字符串的每个标签对象 value ，即使新选项被禁用也是如此。

> SELECT ai_classify(
    'My password is leaked.',
    '["urgent", "not_urgent"]',
    MAP('version', '2.1')
  );
 {
   "response": [{"value": "urgent"}],
   "metadata": {
     "version": "2.1"
   },
   "error_message": null
 }

具有置信度分数

> SELECT ai_classify(
    'My password is leaked.',
    '["urgent", "not_urgent"]',
    MAP('version', '2.1', 'enableConfidenceScores', 'true')
  );
 {
   "response": [{"value": "urgent", "confidence_score": 0.97}],
   "metadata": {
     "version": "2.1"
   },
   "error_message": null
 }

使用理由

> SELECT ai_classify(
    'My password is leaked.',
    '["urgent", "not_urgent"]',
    MAP('version', '2.1', 'enableRationales', 'true')
  );
 {
   "response": [{"value": "urgent", "rationale": "A leaked password is a security incident requiring immediate action."}],
   "metadata": {
     "version": "2.1"
   },
   "error_message": null
 }

具有置信度分数和理由（多标签）

> SELECT ai_classify(
    'Customer wants refund and reports product arrived broken.',
    '{
      "billing_issue": "Payment or refund requests",
      "product_defect": "Damaged or malfunctioning items"
    }',
    MAP('version', '2.1', 'multilabel', 'true', 'enableConfidenceScores', 'true', 'enableRationales', 'true')
  );
 {
   "response": [
     {"value": "billing_issue", "confidence_score": 0.91, "rationale": "Customer explicitly requests a refund."},
     {"value": "product_defect", "confidence_score": 0.88, "rationale": "Reports the product arrived broken."}
   ],
   "metadata": {
     "version": "2.1"
   },
   "error_message": null
 }

可组合性 `ai_parse_document`

> WITH parsed_docs AS (
    SELECT
      path,
      ai_parse_document(
        content,
        MAP('version', '2.0')
      ) AS parsed_content
    FROM READ_FILES('/Volumes/support/tickets/', format => 'binaryFile')
  )
  SELECT
    path,
    ai_classify(
      parsed_content,
      '["billing_error", "product_defect", "account_issue", "feature_request"]',
      MAP('version', '2.1', 'instructions', 'Customer support ticket classification.')
    ) AS ticket_category
  FROM parsed_docs;

批处理分类

> SELECT
    description,
    ai_classify(
      description,
      '["clothing", "shoes", "accessories", "furniture", "electronics"]',
      MAP('version', '2.1')
    ) AS category
  FROM products
  LIMIT 10;

具有 500 多个标签的分类

若要使用 500 多个标签进行分类，建议嵌入文档和标签，检索每个文档的顶部 K 标签，然后在较小的子集上运行 ai_classify 。

有关分步演练，请参阅教程：使用 500 多个标签对文档进行分类。

版本 2

简单标签 - 仅标签名称

> SELECT ai_classify(
    'My password is leaked.',
    '["urgent", "not_urgent"]'
  );
 {
   "response": ["urgent"],
   "metadata": {
     "version": "2.0"
   },
   "error_message": null
 }

带说明的标签

> SELECT ai_classify(
    'Customer cannot complete checkout due to payment processing error.',
    '{
      "billing_error": "Payment, invoice, or refund issues",
      "product_defect": "Any malfunction, bug, or breakage",
      "account_issue": "Login failures, password resets",
      "feature_request": "Customer suggestions for improvements"
    }'
  );
 {
   "response": ["billing_error"],
   "metadata": {
     "version": "2.0"
   },
   "error_message": null
 }

Delta 表中的标签

通过将标签转换为 JSON 字符串，从 Delta 表传递标签。例如，给定具有架构 news_topics(topic STRING, description STRING)的标签表，可以将标签传递到 ai_classify 如下所示：

SELECT
  ai_classify(
    "Leicester City Wins Premier League Title at 5000-1 Odds",
    l.labels,
    MAP('version', '2.0')
  ) AS classification
FROM (
  SELECT to_json(map_from_entries(collect_list(struct(topic, description)))) AS labels
  FROM news_topics
) l;

使用全局说明

> SELECT ai_classify(
    'User reports app crashes on startup after update.',
    '["critical", "high", "medium", "low"]',
    MAP('instructions', 'Classify bug severity based on user impact and frequency.')
  );
 {
   "response": ["critical"],
   "metadata": {
     "version": "2.0"
   },
   "error_message": null
 }

多标签分类

> SELECT ai_classify(
    'Customer wants refund and reports product arrived broken.',
    '{
      "billing_issue": "Payment or refund requests",
      "product_defect": "Damaged or malfunctioning items",
      "shipping_issue": "Delivery problems"
    }',
    MAP('version', '2.0','multilabel', 'true')
  );
 {
   "response": ["billing_issue", "product_defect"],
   "metadata": {
     "version": "2.0"
   },
   "error_message": null
 }

版本 1 （旧版）

> SELECT ai_classify("My password is leaked.", ARRAY("urgent", "not urgent"));
  urgent

> SELECT
    description,
    ai_classify(description, ARRAY('clothing', 'shoes', 'accessories', 'furniture')) AS category
  FROM
    products
  LIMIT 10;

局限性

版本 2.1（建议）

版本 2.1 限制：

此函数在 SQL 经典版Azure Databricks不可用。
此函数不能与视图一起使用。
每个标签名称必须为 1-100 个字符。
该 labels 参数必须包含 2 到 500 个唯一标签。
每个标签说明必须为 0-1,000 个字符。
最大上下文大小为 128,000 个令牌。

版本 2

版本 2 限制：

此函数在 SQL 经典版Azure Databricks不可用。
此函数不能与视图一起使用。
每个标签名称必须为 1-100 个字符。
该 labels 参数必须包含 2 到 500 个唯一标签。
每个标签说明必须为 0-1,000 个字符。
最大上下文大小为 128,000 个令牌。

版本 1 （旧版）

版本 1（旧版）限制：

此函数在 SQL 经典版Azure Databricks不可用。
此函数不能与视图一起使用。
每个标签名称必须为 1 到 50 个字符。
数组 labels 必须包含 2 到 20 个标签。
输入 content 必须小于 128,000 个标记（约 300,000 个字符）。

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Last updated on 2026-07-22

ai_classify 函数

要求

语法

版本 2.1（建议）

版本 2

版本 1 （旧版）

参数

版本 2.1（建议）

版本 2

版本 1 （旧版）

返回

版本 2.1（建议）

版本 2

版本 1 （旧版）

示例

版本 2.1（建议）

简单标签 - 仅标签名称

具有置信度分数

使用理由

具有置信度分数和理由（多标签）

可组合性 ai_parse_document

批处理分类

具有 500 多个标签的分类

版本 2

简单标签 - 仅标签名称

带说明的标签

Delta 表中的标签

使用全局说明

多标签分类

版本 1 （旧版）

局限性

版本 2.1（建议）

版本 2

版本 1 （旧版）

相关函数

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其他资源

`ai_classify` 函数

可组合性 `ai_parse_document`