Klassifizierung

Dieser Leitfaden führt dich durch den Prozess, den besten Ansatz für den Aufbau eines Klassifikators mit Claude zu bestimmen, sowie durch die Grundlagen der End-to-End-Bereitstellung eines Claude-Klassifikators – von der Erkundung des Anwendungsfalls bis zur Backend-Integration.

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Wann du Claude für Klassifizierung verwenden solltest

Wann solltest du in Betracht ziehen, ein LLM anstelle eines traditionellen ML-Ansatzes für deine Klassifizierungsaufgaben zu verwenden? Hier sind einige wichtige Indikatoren:

1. Regelbasierte Klassen: Verwende Claude, wenn Klassen durch Bedingungen statt durch Beispiele definiert sind, da es die zugrunde liegenden Regeln verstehen kann.
2. Sich entwickelnde Klassen: Claude passt sich gut an neue oder sich verändernde Domänen mit neu entstehenden Klassen und sich verschiebenden Grenzen an.
3. Unstrukturierte Eingaben: Claude kann große Mengen unstrukturierter Texteingaben unterschiedlicher Länge verarbeiten.
4. Begrenzte gelabelte Beispiele: Mit „few-shot learning" (Lernen aus wenigen Beispielen) lernt Claude präzise aus begrenzten gelabelten Trainingsdaten.
5. Anforderungen an logisches Denken: Claude zeichnet sich bei Klassifizierungsaufgaben aus, die semantisches Verständnis, Kontext und übergeordnetes logisches Denken erfordern.

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Definiere deinen Klassifizierungs-Anwendungsfall

Nachfolgend findest du eine nicht abschließende Liste gängiger Klassifizierungs-Anwendungsfälle nach Branche, in denen Claude besonders gut abschneidet.

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Claude für Klassifizierung implementieren

Die drei wichtigsten Entscheidungsfaktoren bei der Modellwahl sind: Intelligenz, „latency" (Latenz) und Preis.

Für Klassifizierung ist ein kleineres Modell wie Claude Haiku 4.5 aufgrund seiner Geschwindigkeit und Effizienz in der Regel ideal. Für Klassifizierungsaufgaben, die spezialisiertes Wissen oder komplexes logisches Denken erfordern, kann jedoch Sonnet oder Opus die bessere Wahl sein. Erfahre mehr darüber, wie Opus, Sonnet und Haiku im Vergleich abschneiden, in der Modellübersicht.

Verwende Evaluierungen, um einzuschätzen, ob ein Claude-Modell gut genug abschneidet, um in die Produktion überführt zu werden.

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1. Erstelle einen starken Eingabe-Prompt

Obwohl Claude bereits standardmäßig eine hohe Basisleistung bietet, hilft ein starker Eingabe-Prompt dabei, die besten Ergebnisse zu erzielen.

Für einen generischen Klassifikator, den du an deinen spezifischen Anwendungsfall anpassen kannst, kopiere den folgenden Starter-Prompt:

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2. Entwickle deine Testfälle

Um deine Klassifizierungs-Evaluierung durchzuführen, benötigst du Testfälle, auf denen du sie ausführen kannst. Wirf einen Blick auf den Leitfaden zum Entwickeln von Testfällen.

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3. Führe deine Evaluierung durch

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Evaluierungsmetriken

Einige Erfolgsmetriken, die du bei der Bewertung der Leistung von Claude bei einer Klassifizierungsaufgabe berücksichtigen solltest, sind:

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Deinen Klassifikator bereitstellen

Codebeispiele zur Verwendung von Claude für Klassifizierung findest du im Klassifizierungs-Leitfaden im Claude Cookbook.