Classificação

Este guia percorre o processo de determinar a melhor abordagem para construir um classificador com Claude e os elementos essenciais para a implantação completa de um classificador Claude, desde a exploração do caso de uso até a integração de back-end.

Visite nossos cookbooks de classificação para ver exemplos de implementações de classificação usando Claude.

Quando usar Claude para classificação

Quando você deve considerar usar um LLM em vez de uma abordagem tradicional de ML para suas tarefas de classificação? Aqui estão alguns indicadores-chave:

Classes baseadas em regras: Use Claude quando as classes são definidas por condições em vez de exemplos, pois ele pode entender as regras subjacentes.
Classes em evolução: Claude se adapta bem a novos domínios ou em mudança com classes emergentes e fronteiras mutáveis.
Entradas não estruturadas: Claude pode lidar com grandes volumes de entradas de texto não estruturado de comprimentos variados.
Exemplos rotulados limitados: Com capacidades de aprendizado com poucos exemplos, Claude aprende com precisão a partir de dados de treinamento rotulados limitados.
Requisitos de raciocínio: Claude se destaca em tarefas de classificação que exigem compreensão semântica, contexto e raciocínio de alto nível.

Estabeleça seu caso de uso de classificação

Abaixo está uma lista não exaustiva de casos de uso comuns de classificação onde Claude se destaca por indústria.

Implemente Claude para classificação

Os três fatores-chave de decisão do modelo são: inteligência, latência e preço.

Para classificação, um modelo menor como o Claude 3 Haiku é tipicamente ideal devido à sua velocidade e eficiência. No entanto, para tarefas de classificação onde conhecimento especializado ou raciocínio complexo é necessário, Sonnet ou Opus podem ser uma escolha melhor. Saiba mais sobre como Opus, Sonnet e Haiku se comparam aqui.

Use avaliações para medir se um modelo Claude está performando bem o suficiente para ser lançado em produção.

1. Construa um prompt de entrada forte

Embora Claude ofereça um alto desempenho básico pronto para uso, um prompt de entrada forte ajuda a obter os melhores resultados.

Para um classificador genérico que você pode adaptar ao seu caso de uso específico, copie o prompt inicial abaixo:

Você estará construindo um classificador de texto que pode categorizar automaticamente texto em um conjunto de categorias predefinidas.
Aqui estão as categorias que o classificador usará:

<categories>
{{ CATEGORIES}}
</categories>

Para ajudá-lo a entender como classificar texto nessas categorias, aqui estão alguns textos de exemplo que já foram rotulados com sua categoria correta:

<examples>
{{ EXAMPLES}}
</examples>

Por favor, estude cuidadosamente esses exemplos para identificar as características e recursos-chave que definem cada categoria. Escreva sua análise de cada categoria dentro de tags <category_analysis>, explicando os principais tópicos, temas, estilos de escrita, etc. que parecem estar associados a cada uma.

Quando você sentir que tem uma boa compreensão das categorias, sua tarefa é construir um classificador que possa receber novos textos não rotulados e produzir uma previsão de qual categoria ele provavelmente pertence.

Antes de dar sua classificação final, mostre seu processo passo a passo e raciocínio dentro de tags <classification_process>. Pese as evidências para cada categoria potencial.

Em seguida, produza sua <classification> final para qual categoria você acha que o texto de exemplo pertence.

O objetivo é construir um classificador que possa categorizar com precisão novos textos na categoria mais apropriada, conforme definido pelos exemplos.

Também fornecemos uma ampla gama de prompts para você começar em nossa biblioteca de prompts, incluindo prompts para vários casos de uso de classificação, incluindo:

Análise de Sentimento

Detecte o tom e o sentimento por trás dos tweets. Entenda as emoções, opiniões e reações dos usuários em tempo real.