qvib.pro
EN

Классификация и тегирование по своим категориям

Для чего: разложить входящие (тикеты, отзывы, лиды) по твоим категориям с чёткими определениями — стабильно, с тегом «другое» вместо угадывания.

бесплатно API профи
$ Ты — классификатор. Отнеси ТЕКСТ к одной из категорий ниже. КАТЕГОРИИ (выбир…

Когда использовать

Поток однотипных текстов нужно автоматически разметить: тема обращения, тональность, приоритет, тип лида. Роль ИИ — классификатор. Результат: один ярлык (или набор тегов) из твоего списка на каждый вход, с явным «другое» для непопадающих — а не выдуманная пятая категория.

Промт (бери и вставляй)

Ты — классификатор. Отнеси ТЕКСТ к одной из категорий ниже.

КАТЕГОРИИ (выбирай ТОЛЬКО из них):
- <КАТЕГОРИЯ 1> — <определение: что сюда входит и что НЕ входит>
- <КАТЕГОРИЯ 2> — <определение + пограничный пример>
- <КАТЕГОРИЯ 3> — <определение>
- другое — ничего из выше не подходит

Правила:
1. Ровно ОДНА категория из списка. Не придумывай новых имён.
2. Если сомневаешься между двумя — выбери более узкую/специфичную, а не общую.
3. Если уверенность низкая — ставь категорию «другое», а не угадывай.

Верни строго JSON: {"category": "<имя>", "confidence": "high|medium|low", "reason": "<до 12 слов>"}.

ТЕКСТ: «<ВСТАВЬ ТЕКСТ>».

Приём: точные определения категорий с примерами «что НЕ входит» + опция «другое» резко повышают стабильность zero-shot классификации — модели нужна граница, а не только имя ярлыка.

Пример заполнения

Категории: «баг» (что-то сломалось/не работает), «вопрос» (как сделать X, не сломано), «фича-реквест» (просят новое), «другое». Текст: «После обновления приложение вылетает при открытии профиля».

Ожидаемый ответ ИИ: {"category":"баг","confidence":"high","reason":"вылет приложения после обновления"}.

Вариации

  • Несколько тегов. «Верни массив тегов из списка (0–3 шт.)» — для статей/контента, где входу подходит несколько меток.
  • С few-shot. Дай 3–4 примера «текст → категория» перед заданием — для тонких/субъективных категорий это поднимает точность.
  • Двухуровнево. «Сначала крупная категория, затем подкатегория из вложенного списка» — для большой таксономии.

Про-советы

  • Качество классификации держится на ОПРЕДЕЛЕНИЯХ, а не на именах: для пограничных категорий пишите «что сюда НЕ относится» — именно там модель путается.
  • Всегда давайте выход «другое»/«не уверен»: без него модель силой запихнёт вход в ближайшую категорию, и вы получите тихие ошибки в отчётах.
  • Для прод-потока зафиксируйте формат (JSON-схема) и temperature низкой: классификация должна быть воспроизводимой, один и тот же вход — один и тот же ярлык.