Classification

Ce guide vous accompagne dans le processus de détermination de la meilleure approche pour construire un classificateur avec Claude, ainsi que dans les éléments essentiels du déploiement de bout en bout d'un classificateur Claude, de l'exploration du cas d'usage à l'intégration back-end.

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Quand utiliser Claude pour la classification

Quand devriez-vous envisager d'utiliser un LLM plutôt qu'une approche de ML traditionnelle pour vos tâches de classification ? Voici quelques indicateurs clés :

1. Classes basées sur des règles : utilisez Claude lorsque les classes sont définies par des conditions plutôt que par des exemples, car il peut comprendre les règles sous-jacentes.
2. Classes évolutives : Claude s'adapte bien aux domaines nouveaux ou changeants avec des classes émergentes et des frontières mouvantes.
3. Entrées non structurées : Claude peut traiter de grands volumes d'entrées textuelles non structurées de longueurs variables.
4. Exemples étiquetés limités : grâce à ses capacités de « few-shot learning » (apprentissage à partir de peu d'exemples), Claude apprend avec précision à partir de données d'entraînement étiquetées limitées.
5. Exigences de raisonnement : Claude excelle dans les tâches de classification nécessitant une compréhension sémantique, du contexte et un raisonnement de haut niveau.

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Établir votre cas d'usage de classification

Vous trouverez ci-dessous une liste non exhaustive de cas d'usage courants de classification dans lesquels Claude excelle, classés par secteur d'activité.

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Implémenter Claude pour la classification

Les trois facteurs clés de décision pour le choix du modèle sont : l'intelligence, la latence et le prix.

Pour la classification, un modèle plus petit comme Claude Haiku 4.5 est généralement idéal en raison de sa rapidité et de son efficacité. Cependant, pour les tâches de classification nécessitant des connaissances spécialisées ou un raisonnement complexe, Sonnet ou Opus peut être un meilleur choix. Découvrez comment Opus, Sonnet et Haiku se comparent dans la vue d'ensemble des modèles.

Utilisez des évaluations pour déterminer si un modèle Claude est suffisamment performant pour être lancé en production.

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1. Construire un prompt d'entrée solide

Bien que Claude offre des performances de base de haut niveau dès le départ, un prompt d'entrée solide permet d'obtenir les meilleurs résultats.

Pour un classificateur générique que vous pouvez adapter à votre cas d'usage spécifique, copiez le prompt de départ ci-dessous :

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2. Développer vos cas de test

Pour exécuter votre évaluation de classification, vous aurez besoin de cas de test sur lesquels l'exécuter. Consultez le guide sur le développement de cas de test.

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3. Exécuter votre évaluation

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Métriques d'évaluation

Voici quelques métriques de succès à prendre en compte pour évaluer les performances de Claude sur une tâche de classification :

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Déployer votre classificateur

Pour voir des exemples de code sur la façon d'utiliser Claude pour la classification, consultez le Guide de classification dans le Claude Cookbook.