Clasificación de GLiNER 2.5 Decide

Añade un array schema.classifications de nivel superior para definir una o varias tareas de clasificación. Cada tarea acepta exactamente estas claves:

string

requerido

Un nombre estable para la tarea de clasificación. El mismo nombre aparece en el resultado analizado.

string[]

requerido

Al menos una etiqueta permitida. Decide no acepta objetos de descripción de etiquetas.

boolean

predeterminado:"false"

Cuando es false, devuelve la única etiqueta con mayor puntuación. Cuando es true, devuelve cada etiqueta que alcanza cls_threshold.

number

Un umbral de inferencia de 0 a 1 para tareas multietiqueta. No afecta al entrenamiento ni cambia la selección de una sola etiqueta.

integer

Se acepta por compatibilidad, pero actualmente no tiene efecto en GLiNER 2.5 Decide.

Clasificación de una sola etiqueta

{
  "classifications": [
    {
      "task": "intent",
      "labels": ["refund_request", "cancel_subscription", "login_problem"],
      "multi_label": false
    }
  ]
}

Las tareas de una sola etiqueta siempre devuelven la etiqueta con mayor puntuación. Las etiquetas no tienen orden; enumerar low, medium y high en ese orden no crea una escala ordinal. Después de analizar choices[0].message.content, el resultado de cada tarea es un objeto:

{
  "intent": {
    "label": "refund_request",
    "confidence": 0.999862551689148
  }
}

label es una de las cadenas de labels y confidence es la confianza del modelo, de 0 a 1.

Clasificación multietiqueta

{
  "classifications": [
    {
      "task": "tags",
      "labels": ["technical_issue", "login_problem", "urgent", "human_handoff"],
      "multi_label": true,
      "cls_threshold": 0.2
    }
  ]
}

Las tareas multietiqueta devuelven un array con cada etiqueta seleccionada y su confianza:

{
  "tags": [
    {"label": "technical_issue", "confidence": 0.4421546757221222},
    {"label": "login_problem", "confidence": 0.21206879615783691},
    {"label": "urgent", "confidence": 0.4834045469760895},
    {"label": "human_handoff", "confidence": 0.8267117738723755}
  ]
}

Solo se incluyen las etiquetas que alcanzan cls_threshold. Un umbral más estricto puede producir un array más corto o vacío. Auméntalo para favorecer la precisión; redúcelo para favorecer la exhaustividad.

Ejecuta varias tareas en una solicitud

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

Las tareas se puntúan en una sola pasada hacia delante, pero permanecen independientes. El objeto analizado usa como claves los nombres task de la solicitud:

{
  "intent": {
    "label": "refund_request",
    "confidence": 0.99
  },
  "urgency": {
    "label": "normal",
    "confidence": 0.82
  }
}

La clasificación clásica no aplica implicaciones, exclusiones, reglas de cardinalidad ni relaciones ordinales entre tareas.

Analiza el resultado

GLiNER 2.5 Decide serializa el resultado de clasificación como JSON dentro de choices[0].message.content. Analiza esa cadena antes de leer las tareas:

import json

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

No leas las tareas directamente desde choices[0]. La Referencia de la API documenta el envoltorio completo de Chat Completions.

Esquema predeterminado

Si omites tanto schema como response_format, Decide usa su tarea intent predeterminada del catálogo con book, cancel, change y status. La respuesta indica x_fastino.default_schema_applied: true cuando se usa ese valor predeterminado.

Errores de validación frecuentes

Entrada no válida	Usa en su lugar
`"labels": {"book": "user wants to book"}`	`"labels": ["book", "cancel"]`
Una clave `label_descriptions`	Elimínala y mantén las etiquetas como cadenas
Una clave `description` en una tarea	Elimínala
`"threshold": 0.5` dentro de una tarea	`"cls_threshold": 0.5` con `"multi_label": true`
Una lista `labels` vacía	Proporciona al menos una etiqueta

Evaluación y entrenamiento

Evalúa la calidad, selecciona umbrales y adapta el modelo con datos representativos.

Referencia de la API

Consulta el esquema completo de solicitud y respuesta de Chat Completions.

Empezar

Modelos de decisión

API de inferencia

API de entrenamiento

Solución de problemas

Integraciones SDK

Modelos

Cuenta

Clasificación de GLiNER 2.5 Decide

Clasificación de una sola etiqueta

Clasificación multietiqueta

Ejecuta varias tareas en una solicitud

Analiza el resultado

Esquema predeterminado

Errores de validación frecuentes

Evaluación y entrenamiento

Referencia de la API

​Clasificación de una sola etiqueta

​Clasificación multietiqueta

​Ejecuta varias tareas en una solicitud

​Analiza el resultado

​Esquema predeterminado

​Errores de validación frecuentes

Evaluación y entrenamiento

Referencia de la API

Clasificación de una sola etiqueta

Clasificación multietiqueta

Ejecuta varias tareas en una solicitud

Analiza el resultado

Esquema predeterminado

Errores de validación frecuentes