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# GLiNER 2.5 Decide Klassifikation

> Definieren und parsen Sie Single-Label-, Multi-Label- und mehrere Klassifizierungsaufgaben mit GLiNER 2.5 Decide.

Fügen Sie ein `schema.classifications`-Array auf oberster Ebene hinzu, um eine oder mehrere Klassifizierungsaufgaben zu definieren. Das Klassifizierungsergebnis wird als JSON in `choices[0].message.content` serialisiert.

## Das Ergebnis parsen

```python theme={null}
import json

body = response.json()
result = json.loads(body["choices"][0]["message"]["content"])
```

Lesen Sie Klassifizierungsaufgaben nicht direkt aus `choices[0]`; parsen Sie zuerst `message.content`.

## Klassifikationsfelder

Jede Aufgabe akzeptiert genau diese Schlüssel:

<ParamField body="task" type="string" required>
  Ein stabiler Name für die Klassifizierungsaufgabe. Derselbe Name erscheint im geparsten Ergebnis.
</ParamField>

<ParamField body="labels" type="string[]" required>
  Mindestens ein zulässiges Label. Decide akzeptiert keine Objekte mit Label-Beschreibungen.
</ParamField>

<ParamField body="multi_label" type="boolean" default="false">
  Bei `false` wird das einzelne Label mit dem höchsten Wert zurückgegeben. Bei `true` wird jedes Label zurückgegeben, das `cls_threshold` erreicht.
</ParamField>

<ParamField body="cls_threshold" type="number">
  Ein Inferenzgrenzwert von `0` bis `1` für Multi-Label-Aufgaben. Er beeinflusst weder das Training noch die Single-Label-Auswahl.
</ParamField>

<ParamField body="top_k" type="integer">
  Wird aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert, hat aber derzeit keine Wirkung auf GLiNER 2.5 Decide.
</ParamField>

## Single-Label-Klassifizierung

```json theme={null}
{
  "classifications": [
    {
      "task": "intent",
      "labels": ["refund_request", "cancel_subscription", "login_problem"],
      "multi_label": false
    }
  ]
}
```

Single-Label-Aufgaben geben immer das Label mit dem höchsten Wert zurück. Labels sind ungeordnet; wenn Sie `low`, `medium` und `high` in dieser Reihenfolge aufführen, entsteht dadurch keine ordinale Skala.

Das geparste Ergebnis enthält für die Aufgabe ein Objekt:

```json theme={null}
{
  "intent": {
    "label": "refund_request",
    "confidence": 0.999862551689148
  }
}
```

`label` ist einer der Strings aus dem `labels`-Array der Aufgabe. `confidence` ist die Konfidenz des Modells für das ausgewählte Label und liegt zwischen `0` und `1`.

## Multi-Label-Klassifizierung

```json theme={null}
{
  "classifications": [
    {
      "task": "tags",
      "labels": ["technical_issue", "login_problem", "urgent", "human_handoff"],
      "multi_label": true,
      "cls_threshold": 0.2
    }
  ]
}
```

Multi-Label-Aufgaben geben im geparsten Ergebnis ein Array mit jedem ausgewählten Label und seiner Konfidenz zurück:

```json theme={null}
{
  "tags": [
    {"label": "technical_issue", "confidence": 0.4421546757221222},
    {"label": "login_problem", "confidence": 0.21206879615783691},
    {"label": "urgent", "confidence": 0.4834045469760895},
    {"label": "human_handoff", "confidence": 0.8267117738723755}
  ]
}
```

Nur Labels, die `cls_threshold` der Aufgabe erreichen, werden ausgewählt. Erhöhen Sie den Schwellenwert, um Precision zu begünstigen; senken Sie ihn, um Recall zu begünstigen. Ein strengerer Schwellenwert kann zu einem kürzeren oder leeren Array führen.

## Mehrere Aufgaben in einer Anfrage ausführen

```json theme={null}
{
  "classifications": [
    {
      "task": "intent",
      "labels": ["refund_request", "cancel_subscription", "login_problem"],
      "multi_label": false
    },
    {
      "task": "urgency",
      "labels": ["low", "normal", "high", "critical"],
      "multi_label": false
    }
  ]
}
```

Aufgaben werden in einem Forward-Pass bewertet, bleiben jedoch unabhängig. Klassische Klassifizierung erzwingt keine Implikationen, Ausschlüsse, Kardinalitätsregeln oder ordinalen Beziehungen zwischen Aufgaben.

Das geparste Objekt verwendet die `task`-Namen als Schlüssel und behält für jede Aufgabe deren Single-Label- oder Multi-Label-Form bei:

```json theme={null}
{
  "intent": {
    "label": "refund_request",
    "confidence": 0.99
  },
  "urgency": {
    "label": "normal",
    "confidence": 0.82
  }
}
```

## Standardschema

Wenn Sie sowohl `schema` als auch `response_format` weglassen, verwendet Decide seine Katalog-Standardaufgabe `intent` mit `book`, `cancel`, `change` und `status`. Die Antwort meldet `x_fastino.default_schema_applied: true`, wenn dieser Standard verwendet wird.

## Häufige Validierungsfehler

| Ungültige Eingabe | Stattdessen verwenden |
| - | - |
| `"labels": {"book": "user wants to book"}` | `"labels": ["book", "cancel"]` |
| Ein Schlüssel `label_descriptions` | Entfernen und Labels als Strings beibehalten |
| Ein Schlüssel `description` für eine Aufgabe | Entfernen |
| `"threshold": 0.5` in einer Aufgabe | `"cls_threshold": 0.5` mit `"multi_label": true` |
| `"labels": []` | Mindestens ein Label angeben |

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Evaluierung & Training" icon="sliders" href="/de/concepts/gliner-2-5-decide-thresholds">
    Wählen Sie Schwellenwerte, bewerten Sie die Qualität und stimmen Sie das Modell für Ihre Domäne fein ab.
  </Card>

  <Card title="API-Referenz" icon="book" href="/de/api-reference/inference/chat-completions">
    Sehen Sie sich das vollständige Chat-Completions-Anfrage- und Antwortschema an.
  </Card>
</CardGroup>


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