使用场景

Decisions API 用于分类

分类就是为输入从有限标签中选择一个——这正是决策端点原生做的事。你不必从生成的文本里解析标签,而是预先定义好标签,拿回胜出项和每个选项的概率。

更新于

什么时候有限标签合适

只要下游代码需要一组已知答案中的一个,决策调用就合适:工单类别、审核结论、意图标签、文档类型。如果人工会从固定清单里挑,choice 问题就是直接的翻译。

如果你的标签是无界的——每个输入都可能是新类别——分类就不合适,你需要的是生成。最佳场景是你可以命名并描述的封闭集合。

  • 工单类别:billing、bug、account、other
  • 内容审核结论:spam、safe、needs review
  • 意图标签:refund、cancel、change plan、question

单标签:一个 choice 问题

做单标签分类时,发送一个 choice 问题,其 criteria 把每个标签映射到一段简短描述。始终包含一个 other 或 unclear 选项——给模型一个诚实的出口,让边界输入不会被塞进错误的桶。

单标签 choice

// Single-label classification: one choice question per call.
const res = await fetch("https://decisions-api.net/api/v1/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "decisions-1",
    state: "I was charged twice for my subscription this month.",
    questions: {
      category: {
        type: "choice",
        instructions: "Which category fits this support ticket best?",
        criteria: {
          billing: "Charges, invoices, refunds, or subscriptions.",
          bug: "Something is broken or returns an error.",
          account: "Login, password, or profile problems.",
          other: "None of the above fit.",
        },
      },
    },
  }),
});
// Illustrative response: answers.category ->
//   { choice: "billing", probabilities: {...}, confidence: 0.91 }

多标签:一次调用多个 noul 问题

多标签分类——多个标签可以同时为真——对应于对同一 state 提出多个 noul 问题。每个 noul 问题是某个标签的“是”概率,一次调用最多可以放 6 个问题,仍只花 1 积分。

多标签 noul 批量

// Multi-label moderation: several noul questions over the same state.
// Each noul answer is a yes-probability between 0 and 1.
const res = await fetch("https://decisions-api.net/api/v1/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "decisions-1",
    state: "Congratulations! Verify your account to claim your prize.",
    questions: {
      is_spam: { type: "noul", instructions: "Is this message spam or a scam?" },
      pushes_action: {
        type: "noul",
        instructions: "Does it push the reader to click, pay, or verify something?",
      },
      needs_review: {
        type: "noul",
        instructions: "Should a human moderator review this message?",
      },
    },
  }),
});
// Illustrative response: answers.is_spam -> { noul: 0.97 },
//   answers.needs_review -> { noul: 0.88 }

严重度与顺序:score

当标签有序时——低/中/高,或 P3 到 P0——用 score 问题代替 choice。criteria 是等级描述的数组,最低的在前;答案是等级序号加上每个等级的概率。

按置信度行动,而不只是按标签

让自动化安全的是概率分布。一个合理的起点:置信度 ≥ 0.8 时自动应用标签,低于此的全部送人工复核。用你自己的数据调阈值——正确取值取决于错误标签的代价。

常见问题

一个问题能有多少个标签?

choice 问题接受 2 到 8 个选项,score 问题接受 2 到 10 个有序等级。每次调用最多可发 6 个问题,所以一次调用可以同时沿多个轴分类。

多标签分类怎么做?

对同一 state 每个标签发一个 noul 问题——每次调用最多 6 个。每个答案是独立的“是”概率,所以一个输入可以被打上任意组合的标记。

一次分类调用多少钱?

本站每次成功调用 1 积分,无论你问 1 个还是 6 个问题。校验错误和上游失败不扣费。

现在分类点什么

新访客一次免费试用决策——把你自己的文本粘进试用台,读出概率。