Klasifikasi

Panduan ini menjelaskan proses menentukan pendekatan terbaik untuk membangun pengklasifikasi dengan Claude serta hal-hal penting dalam penerapan end-to-end untuk pengklasifikasi Claude, mulai dari eksplorasi kasus penggunaan hingga integrasi back-end.



Kapan menggunakan Claude untuk klasifikasi

Kapan Anda sebaiknya mempertimbangkan penggunaan LLM alih-alih pendekatan ML tradisional untuk tugas klasifikasi Anda? Berikut beberapa indikator utamanya:

1. Kelas berbasis aturan: Gunakan Claude ketika kelas didefinisikan oleh kondisi, bukan oleh contoh, karena Claude dapat memahami aturan yang mendasarinya.
2. Kelas yang terus berkembang: Claude beradaptasi dengan baik pada domain baru atau yang berubah dengan kelas yang baru muncul dan batasan yang bergeser.
3. Input tidak terstruktur: Claude dapat menangani input teks tidak terstruktur dalam volume besar dengan panjang yang bervariasi.
4. Contoh berlabel yang terbatas: Dengan kemampuan "few-shot learning" (pembelajaran dari sedikit contoh), Claude belajar secara akurat dari data pelatihan berlabel yang terbatas.
5. Kebutuhan penalaran: Claude unggul dalam tugas klasifikasi yang memerlukan pemahaman semantik, konteks, dan penalaran tingkat tinggi.



Tetapkan kasus penggunaan klasifikasi Anda

Di bawah ini adalah daftar tidak lengkap dari kasus penggunaan klasifikasi umum di mana Claude unggul, berdasarkan industri.



Mengimplementasikan Claude untuk klasifikasi

Tiga faktor utama dalam keputusan pemilihan model adalah: kecerdasan, "latency" (latensi), dan harga.

Untuk klasifikasi, model yang lebih kecil seperti Claude Haiku 4.5 biasanya ideal karena kecepatan dan efisiensinya. Namun, untuk tugas klasifikasi yang memerlukan pengetahuan khusus atau penalaran kompleks, Sonnet atau Opus mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Pelajari lebih lanjut tentang perbandingan Opus, Sonnet, dan Haiku di ikhtisar model.

Gunakan evaluasi untuk mengukur apakah model Claude berkinerja cukup baik untuk diluncurkan ke produksi.



1. Bangun prompt input yang kuat

Meskipun Claude menawarkan performa dasar tingkat tinggi secara langsung, prompt input yang kuat membantu mendapatkan hasil terbaik.

Untuk pengklasifikasi generik yang dapat Anda sesuaikan dengan kasus penggunaan spesifik Anda, salin prompt awal di bawah ini:



2. Kembangkan kasus uji Anda

Untuk menjalankan evaluasi klasifikasi, Anda memerlukan kasus uji untuk menjalankannya. Lihat panduan untuk mengembangkan kasus uji.



3. Jalankan evaluasi Anda



Metrik evaluasi

Beberapa metrik keberhasilan yang perlu dipertimbangkan saat mengevaluasi kinerja Claude pada tugas klasifikasi meliputi:



Terapkan pengklasifikasi Anda

Untuk melihat contoh kode tentang cara menggunakan Claude untuk klasifikasi, lihat Panduan Klasifikasi di Claude Cookbook.