Promptrepoで分類モデルを作るには？
Google Sheets で、項目を手作業でカテゴリに分けていませんか。食品ページを栄養カテゴリ別に、問い合わせをチーム別に、フィードバックをテーマ別に。時間がかかるうえ、2人が同じラベルを選ぶとは限りません。汎用の AI モデルでもできますが、使っていないラベルで答えることがあり、自分の例で学習させるには普通コードが必要です。Promptrepo なら、あなたの例から分類モデルを作り、必ず自分のカテゴリのどれかで答えます。コードは一切書かず、アプリや Web サイトから API としてモデルを呼び出せます。
さっそく始めましょう。AI モデルを作成して、以下の手順に従ってください。
ステップ1：学習データを準備する
- Web page title：Web ページの名前
- Web page content：ページの内容
- Nutrition category：正しいカテゴリのラベル (例：Red Meat、Beverages、Cheese など)
各行が1つの例で、次の列があります。以下のように1つから始めて、残りは後からその Google Sheet に追加できます。
ステップ2：Promptrepo でモデルを作成する
- AI モデルを作成 をクリックします
- Input で Text をクリックします。Document や Email も選べます。
- ボックスに例を1つ入力します。Web ページのタイトルとその内容です。たとえば「Classic beef burger. A quarter pound patty with onions and cheese in a soft bun.」のようなものです。
- Done をクリックします。AI が右側の Output を埋めます。
- 入力がもう1つ必要なら、Editing input で + Add input field をクリックします。
- Done をクリックします
- Editing output で出力の名前を Nutrition category にし、リストで Enum を選びます。Option 1 と Option 2 の代わりにカテゴリを入力します。カテゴリの数だけ Add Option をクリックします。
注：出力で Nutrition category に Enum を選ぶと、分類モデルになります
- Done をクリックします
- Publish をクリックします
- AI モデル名を入力して Publish Now をクリックします
- Model is ready! と表示されたら、Proceed をクリックします。
ステップ3：モデルの学習 & テスト
- PREVIEW をクリックします
- 食品名とその説明を入力して PROCEED をクリックします。
- モデルが正しいカテゴリを予測するはずです
- よい結果には ADD TO TRAINING DATA をクリックして、例を1つ追加してモデルに教えます
多くの例をまとめて追加するには、モデルページで Training data タブの編集アイコンをクリックします。その Google Sheet が開くので、そこに行を追加できます。
分類モデルは、データを整理する基本となるモデルです。次は、非構造化テキストから構造化データを取り出す抽出モデルの作り方を見ていきましょう。
まとめ
決まったカテゴリに項目を手で分けるのは時間がかかり、ラベルもそろいません。Promptrepo なら、例を入力し、出力に Enum を選んで、自分のカテゴリのどれかで答える分類モデルを公開できます。AI モデルを作成して、上の手順を進めてください。ご不明な点があれば、サポートまでご連絡ください。
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