AI 함수 (미리 보기)

 

AI 함수 (미리 보기)

 

Microsoft Fabric에서 텍스트 분석을 수행할 경우, OpenAI의 AI 함수를 호출할 수 있습니다. LLM(대규모 언어 모델)을 이용하여 한 줄의 코드로 텍스트 분류, 텍스트 감정분석, 번역 등을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

AI 함수는 F64 이상의 유료용량의 작업 영역에서 동작합니다. 또한 gpt-3.5-turbo (0125) 모델을 이용하게 되어 비용이 발생할 수 있습니다. 그리고 영어 텍스트에 최적화되어 있습니다. 현재 Python 환경에서는 호출이 되지 않습니다.

 

제공되는 함수는 다음과 같습니다.

o ai.similarity: 유사성 계산

o ai.classify: 텍스트 분류

o ai.analyze_sentiment: 감정분석

o ai.extract: 엔터티 추출

o ai.fix_grammar: 문법 수정

o ai.summarize: 텍스트 요약

o ai.translate: 텍스트 번역

o ai.generate_response: 사용자 지정 사용자 프롬프트에 응답

 

한국어를 이용하여 AI 함수 테스트를 해보았으며, 여기에서는 감정분석과 텍스트 번역, 텍스트 요약을 살펴보겠습니다.

코드는 PySpark 환경에서 pandas DataFrame으로 수행하였습니다. AI 함수를 위해서 먼저, 패키지 install과 imports를 실행해야 합니다.

 

제품 후기 한글 데이터를 통해 ai.analyze_sentiment 함수를 이용하여 텍스트 감정분석을 실행해보았습니다.

Negative와 positive 결과를 확인할 수 있습니다.

 

한글 시도구분 데이터에 대해 텍스트 번역을 실행하여 영어로 번역해보겠습니다,

경기의 경우 스포츠 경기로 번역되어 나타납니다.

 

긴 텍스트에 대한 텍스트 요약을 실행해보겠습니다.

요약을 해주지만, 영문으로 결과가 나타납니다.

 

필요시 Azure 포털에 Azure OpenAI 리소스가 있다면, 해당 Azure OpenAI를 호출하여 AI 함수를 호출하여 보안을 강화할 수도 있습니다.

간략히 GenAI로 텍스트 분석에 도움이 되는 AI 함수를 확인해보았습니다.