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api
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v1
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llm
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classify
Python (SDK)
from mka1 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"
  }
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.mka1.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Autorizações

Authorization
string
header
obrigatório

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>.

Cabeçalhos

X-On-Behalf-Of
string

Optional external end-user identifier forwarded by the API gateway.

Corpo

application/json

Parâmetros de solicitação para classificação de texto. O modelo irá analisar o texto e atribuí-lo a um dos rótulos fornecidos.

model
string
obrigatório

ID do modelo a ser utilizado para classificação. Você pode usar o formato provider:model ou apenas o nome do modelo com um provedor padrão.

Minimum string length: 1
text
string
obrigatório

O conteúdo do texto a ser classificado. Não deve estar vazio.

Minimum string length: 1
labels
string[]
obrigatório

Array de possíveis rótulos de classificação. Devem conter pelo menos 2 rótulos. O modelo escolherá um desses rótulos para atribuir ao texto.

Minimum array length: 2
Minimum string length: 1
prompt
string

Prompt do sistema personalizado opcional para guiar a classificação. Use isso para fornecer contexto ou instruções adicionais ao modelo sobre como realizar a classificação.

Resposta

200 - application/json

OK

Resposta do endpoint de classificação de texto contendo o resultado da classificação, confiança e metadados.

success
boolean
obrigatório

Indica se o pedido de classificação foi bem-sucedido.

data
object
obrigatório

Os dados do resultado da classificação

metadata
object
obrigatório

Metadados sobre a solicitação e execução da classificação