Classificação de Texto

Use a classificação de texto para classificar um conjunto fixo de rótulos para um ou mais documentos sem treinar um classificador personalizado. AIVAX incorpora cada documento e rótulo com o modelo de incorporação padrão, compara seus vetores usando similaridade do cosseno e devolve cada rótulo do mais similar ao menos similar para cada documento.

Antes de chamar este endpoint, crie uma chave de API e certifique-se de que a conta tem saldo positivo.

Endpoint #

Comportamento da solicitação #

Documentos e rótulos duplicados são preservados. O endpoint sempre usa o modelo de incorporação padrão atual e não aceita um parâmetro de modelo, limiar de pontuação ou limite de resultados.

Exemplo de solicitação:

{
  "documents": [
    "Calculate the compound interest on a principal of $10,000 invested for 5 years at an annual rate of 5%, compounded quarterly",
    "Erklären Sie die Unterschiede zwischen Merge-Sort und Quicksort-Algorithmen in Bezug auf Zeitkomplexität, Platzkomplexität und Leistung in der Praxis.",
    "Write a poem about the beauty of nature and its healing power on the human soul"
  ],
  "labels": [
    "Creative writing",
    "Complex problem",
    "Simple task"
  ]
}

Ler a resposta #

results contém um item para cada documento de entrada. Cada array scores contém todos os rótulos fornecidos, ordenados por similaridade do cosseno decrescente. Rótulos com pontuações iguais preservam sua ordem original.

{
  "results": [
    {
      "index": 0,
      "document": "Calculate the compound interest on a principal of $10,000 invested for 5 years at an annual rate of 5%, compounded quarterly",
      "scores": [
        {
          "label": "Complex problem",
          "score": 0.98828
        },
        {
          "label": "Simple task",
          "score": 0.45272
        },
        {
          "label": "Creative writing",
          "score": 0.06823
        }
      ]
    }
  ]
}

Uma pontuação mede a similaridade de vetores, não uma probabilidade calibrada. Compare pontuações dentro da mesma solicitação e modelo de incorporação em vez de interpretar um valor como confiança percentual. Pontuações negativas são válidas e permanecem na resposta porque o endpoint não filtra rótulos.

O uso de incorporação é cobrado para texto que requer inferência e está associado à chave de API autenticada. Texto repetido pode ser servido a partir de um cache interno, reduzindo latência e custos. Como o endpoint retorna cada par documento‑rótulo, o tamanho da resposta e o trabalho de comparação aumentam com documents × labels.

A referência de API incorporada contém a solicitação, resposta, autenticação e detalhes de erro mantidos pelo servidor: