Wie bauen Sie ein Klassifikationsmodell mit Promptrepo?

Sie ordnen in Google Sheets Einträge von Hand Kategorien zu: Lebensmittelseiten nach Nährwertkategorie, Tickets nach Team, Feedback nach Thema. Das kostet Zeit und zwei Personen wählen nicht immer dasselbe Label. Ein allgemeines KI-Modell kann das, antwortet aber vielleicht mit einem Label, das Sie nicht verwenden, und eines mit Ihren eigenen Beispielen zu trainieren, erfordert meist Code. Mit Promptrepo erstellen Sie aus Ihren Beispielen ein Klassifizierungsmodell, das mit einer Ihrer eigenen Kategorien antwortet. Sie schreiben keinen Code und können das Modell als API aus Ihrer App oder Website aufrufen.

Los geht's. Erstellen Sie Ihr KI-Modell und folgen Sie den Schritten unten.

Schritt 1: Bereiten Sie Ihre Trainingsdaten vor

  1. Web page title: Der Name der Webseite
  2. Web page content: Inhalt der Seite
  3. Nutrition category: Die richtige Kategorie (z. B. Red Meat, Beverages, Cheese usw.)
Jede Zeile ist ein Beispiel mit diesen Spalten. Sie können mit einem beginnen, wie unten, und den Rest später in seinem Google Sheet hinzufügen.

Schritt 2: Das Modell in Promptrepo erstellen

Input mit Document, Email und Text zur Auswahl, Text markiert
  • Geben Sie ein Beispiel in das Feld ein: einen Webseitentitel und seinen Inhalt, etwa "Classic beef burger. A quarter pound patty with onions and cheese in a soft bun."
  • Klicken Sie auf Done. Die KI füllt den Output rechts aus.
Enter Text mit dem Beispiel im Feld und markierter Schaltfläche Done
  • Klicken Sie unter Editing input auf + Add input field, wenn Sie einen weiteren Input brauchen.
  • Klicken Sie auf Done
Editing input links und der von der KI ausgefüllte Output rechts, mit markierter Schaltfläche Done
  • Nennen Sie den Output unter Editing output Nutrition category und wählen Sie in seiner Liste Enum. Geben Sie Ihre Kategorien anstelle von Option 1 und Option 2 ein. Klicken Sie für jede weitere Kategorie auf Add Option.
Ein Output namens Nutrition category mit gewähltem und markiertem Enum, Option 1, Option 2 und Add Option
Hinweis: Wenn Sie im Output Enum für die Nutrition category wählen, wird es ein Klassifizierungsmodell
  • Klicken Sie auf Done
Input links und Editing output rechts, mit markierter Schaltfläche Done
  • Klicken Sie auf Publish
Input und Output nebeneinander, mit markierter Schaltfläche Publish oben
  • Geben Sie den Namen des KI-Modells ein und klicken Sie auf Publish Now
Das Feld für den Namen des KI-Modells mit eingegebenem Food classification und markierter Schaltfläche Publish Now
  • Wenn Model is ready! erscheint, klicken Sie auf Proceed.
Die Meldung Model is ready! mit markierter Schaltfläche Proceed

Schritt 3: Das Modell trainieren & testen

  • Klicken Sie auf PREVIEW
Der obere Teil der Modellseite mit EDIT, CODE und PREVIEW, PREVIEW markiert
  • Geben Sie den Namen eines Lebensmittels und seine Beschreibung ein und klicken Sie auf PROCEED.
  • Das Modell sollte die richtige Kategorie vorhersagen
  • Klicken Sie bei einem Ergebnis, das Ihnen gefällt, auf ADD TO TRAINING DATA, um dem Modell ein weiteres Beispiel beizubringen
Der Input und der Output des Modells, mit markierter Schaltfläche Add to training data
Um viele Beispiele auf einmal hinzuzufügen, klicken Sie auf der Modellseite auf das Bearbeiten-Symbol im Tab Training data. Das zugehörige Google Sheet öffnet sich und Sie können dort Zeilen hinzufügen.
Der Tab Training data von Food classification-V1 mit dem Beispiel in einer Zeile und markiertem Bearbeiten-Symbol
Klassifizierungsmodelle sind die Grundlage, um Daten zu strukturieren. Sehen wir uns jetzt an, wie Sie ein Extraktionsmodell erstellen, das strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text holt.

Zusammenfassung

Einträge von Hand festen Kategorien zuzuordnen, kostet Zeit, und die Labels passen nicht immer zusammen. Mit Promptrepo geben Sie ein Beispiel ein, wählen Enum für den Output und veröffentlichen ein Klassifizierungsmodell, das mit einer Ihrer eigenen Kategorien antwortet. Erstellen Sie Ihr KI-Modell und folgen Sie den Schritten oben. Wenn Sie Fragen haben, schreiben Sie dem Support.

Zuletzt aktualisiert: