Классификация

Это руководство описывает процесс определения наилучшего подхода к созданию классификатора с помощью Claude, а также основы сквозного развёртывания классификатора на базе Claude — от исследования сценария использования до интеграции с бэкендом.



Когда использовать Claude для классификации

Когда стоит рассмотреть использование «large language model» (большой языковой модели), или LLM, вместо традиционного подхода машинного обучения для ваших задач классификации? Вот несколько ключевых признаков:

1. Классы на основе правил: используйте Claude, когда классы определяются условиями, а не примерами, поскольку он способен понимать лежащие в основе правила.
2. Эволюционирующие классы: Claude хорошо адаптируется к новым или меняющимся предметным областям с появляющимися классами и смещающимися границами.
3. Неструктурированные входные данные: Claude может обрабатывать большие объёмы неструктурированных текстовых входных данных различной длины.
4. Ограниченное количество размеченных примеров: благодаря возможностям «few-shot learning» (обучения на малом числе примеров) Claude точно обучается на ограниченном объёме размеченных обучающих данных.
5. Требования к рассуждению: Claude превосходно справляется с задачами классификации, требующими семантического понимания, контекста и рассуждений более высокого уровня.



Определите свой сценарий использования классификации

Ниже приведён неполный список распространённых сценариев использования классификации по отраслям, в которых Claude показывает отличные результаты.



Реализация классификации с помощью Claude

Три ключевых фактора при выборе модели: интеллектуальность, задержка и цена.

Для классификации обычно идеально подходит меньшая модель, такая как Claude Haiku 4.5, благодаря её скорости и эффективности. Однако для задач классификации, требующих специализированных знаний или сложных рассуждений, лучшим выбором могут быть Sonnet или Opus. Подробнее о сравнении Opus, Sonnet и Haiku читайте в обзоре моделей.

Используйте оценки, чтобы определить, достаточно ли хорошо модель Claude работает для запуска в продакшн.



1. Создайте сильную входную подсказку

Хотя Claude обеспечивает высокую базовую производительность «из коробки», сильная входная подсказка помогает получить наилучшие результаты.

Для универсального классификатора, который вы можете адаптировать под свой конкретный сценарий использования, скопируйте стартовую подсказку ниже:



2. Разработайте тестовые случаи

Чтобы запустить оценку классификации, вам понадобятся тестовые случаи для её выполнения. Ознакомьтесь с руководством по разработке тестовых случаев.



3. Запустите оценку



Метрики оценки

Некоторые метрики успеха, которые стоит учитывать при оценке производительности Claude в задаче классификации:



Развёртывание классификатора

Чтобы увидеть примеры кода использования Claude для классификации, ознакомьтесь с руководством по классификации в Claude Cookbook.