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"
}
}Classifica o conteúdo textual em um dos rótulos predefinidos fornecidos.
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>.
Parâmetros de solicitação para classificação de texto. O modelo analisará o texto e o atribuirá a um dos rótulos fornecidos.
ID do modelo a ser usado para classificação. Você pode usar o formato provider:model ou apenas o nome do modelo com um provedor padrão.
1O conteúdo do texto a ser classificado. Não deve estar vazio.
1Array de possíveis rótulos de classificação. Deve conter pelo menos 2 rótulos. O modelo escolherá um desses rótulos para atribuir ao texto.
21Prompt opcional personalizado para orientar a classificação. Use isso para fornecer contexto ou instruções adicionais ao modelo sobre como realizar a classificação.
OK
Resposta do endpoint de classificação de texto contendo o resultado da classificação, confiança e metadados.
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