from openapi import SDK
with SDK(
bearer_auth="<YOUR_BEARER_TOKEN_HERE>",
) as sdk:
res = sdk.llm.classify.classify(model="meetkai:functionary-urdu-mini-pak", text="I absolutely love this product! Best purchase ever.", labels=[
"positive",
"negative",
"neutral",
])
# Handle response
print(res){
"success": true,
"data": {
"label": "positive",
"confidence": 0.92,
"reasoning": "The text expresses strong enthusiasm with phrases like 'absolutely love' and 'best purchase ever'."
},
"metadata": {
"model": "meetkai:functionary-urdu-mini-pak",
"labels": [
"positive",
"negative",
"neutral"
],
"classifiedAt": "2024-01-15T10:30:00Z"
}
}Clasifica el contenido de texto en una de las etiquetas predefinidas proporcionadas.
from openapi import SDK
with SDK(
bearer_auth="<YOUR_BEARER_TOKEN_HERE>",
) as sdk:
res = sdk.llm.classify.classify(model="meetkai:functionary-urdu-mini-pak", text="I absolutely love this product! Best purchase ever.", labels=[
"positive",
"negative",
"neutral",
])
# Handle response
print(res){
"success": true,
"data": {
"label": "positive",
"confidence": 0.92,
"reasoning": "The text expresses strong enthusiasm with phrases like 'absolutely love' and 'best purchase ever'."
},
"metadata": {
"model": "meetkai:functionary-urdu-mini-pak",
"labels": [
"positive",
"negative",
"neutral"
],
"classifiedAt": "2024-01-15T10:30:00Z"
}
}Gateway auth: send Authorization: Bearer <mka1-api-key>. For multi-user server-side integrations, you can also send X-On-Behalf-Of: <external-user-id>.
Parámetros de solicitud para la clasificación de texto. El modelo analizará el texto y lo asignará a una de las etiquetas proporcionadas.
ID del modelo a utilizar para la clasificación. Puedes usar el formato provider:model o simplemente el nombre del modelo con un proveedor predeterminado.
1El contenido del texto para clasificar. No debe estar vacío.
1Array de posibles etiquetas de clasificación. Debe contener al menos 2 etiquetas. El modelo elegirá una de estas etiquetas para asignar al texto.
21Texto opcional de aviso del sistema personalizado para guiar la clasificación. Utiliza esto para proporcionar contexto o instrucciones adicionales al modelo sobre cómo realizar la clasificación.
Está bien
Respuesta del punto final de clasificación de texto que contiene el resultado de la clasificación, la confianza y los metadatos.
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