Decisions API für Klassifizierung

Wann endliche Labels passen

Ein Entscheidungsaufruf passt immer dann, wenn Ihr nachgelagerter Code eine von bekannten Antworten braucht: Ticket-Kategorien, Moderations-Urteile, Intent-Labels, Dokumenttypen. Wenn ein Mensch aus einer festen Liste wählen würde, ist eine choice-Frage die direkte Übersetzung.

Wenn Ihre Labels unbegrenzt sind — jede Eingabe könnte eine neue Kategorie sein — ist Klassifizierung die falsche Form; Sie brauchen Generierung. Der Sweet Spot ist eine geschlossene Menge, die Sie benennen und beschreiben können.

• Support-Ticket-Kategorien: billing, bug, account, other
• Moderations-Urteile: spam, safe, needs review
• Intent-Labels: refund, cancel, change plan, question

Single-Label: eine choice-Frage

Für Single-Label-Klassifizierung senden Sie eine choice-Frage, deren criteria jedes Label einer kurzen Beschreibung zuordnet. Nehmen Sie immer eine Option 'other' oder 'unclear' auf — ein ehrlicher Ausweg für das Modell hält Grenzfälle aus dem falschen Bucket.

// Single-label classification: one choice question per call.
const res = await fetch("https://decisions-api.net/api/v1/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "decisions-1",
    state: "I was charged twice for my subscription this month.",
    questions: {
      category: {
        type: "choice",
        instructions: "Which category fits this support ticket best?",
        criteria: {
          billing: "Charges, invoices, refunds, or subscriptions.",
          bug: "Something is broken or returns an error.",
          account: "Login, password, or profile problems.",
          other: "None of the above fit.",
        },
      },
    },
  }),
});
// Illustrative response: answers.category ->
//   { choice: "billing", probabilities: {...}, confidence: 0.91 }

Multi-Label: noul-Fragen in einem Aufruf

Multi-Label-Klassifizierung — bei der mehrere Tags gleichzeitig zutreffen können — bildet sich auf mehrere noul-Fragen über denselben state ab. Jede noul-Frage ist eine Ja-Wahrscheinlichkeit für ein Label, und Sie können bis zu 6 Fragen in einem einzigen Aufruf für denselben 1 Credit bündeln.

// Multi-label moderation: several noul questions over the same state.
// Each noul answer is a yes-probability between 0 and 1.
const res = await fetch("https://decisions-api.net/api/v1/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "decisions-1",
    state: "Congratulations! Verify your account to claim your prize.",
    questions: {
      is_spam: { type: "noul", instructions: "Is this message spam or a scam?" },
      pushes_action: {
        type: "noul",
        instructions: "Does it push the reader to click, pay, or verify something?",
      },
      needs_review: {
        type: "noul",
        instructions: "Should a human moderator review this message?",
      },
    },
  }),
});
// Illustrative response: answers.is_spam -> { noul: 0.97 },
//   answers.needs_review -> { noul: 0.88 }

Schweregrad und Reihenfolge: score

Wenn die Labels geordnet sind — low / medium / high oder P3 bis P0 — verwenden Sie eine score-Frage statt einer choice. Die criteria sind ein Array von Stufenbeschreibungen, niedrigste zuerst, und die Antwort ist ein Stufenindex plus Wahrscheinlichkeiten für jede Stufe.

Auf Konfidenz handeln, nicht nur auf das Label

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung macht Automatisierung sicher. Ein vernünftiger Startpunkt: Label automatisch anwenden, wenn die Konfidenz 0,8 oder höher ist, und alles darunter zur menschlichen Prüfung schicken. Justieren Sie den Schwellenwert an Ihren eigenen Daten — der richtige Wert hängt davon ab, was ein falsches Label kostet.

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