Decisions API para clasificación

Cuándo encajan las etiquetas finitas

Una llamada de decisión encaja siempre que tu código necesite una de un conjunto conocido de respuestas: categorías de tickets, veredictos de moderación, etiquetas de intención, tipos de documento. Si un humano elegiría de una lista fija, una pregunta choice es la traducción directa.

Si tus etiquetas no tienen límite — cada entrada podría ser una categoría nueva — la clasificación no es la forma correcta; necesitas generación. El punto óptimo es un conjunto cerrado que puedas nombrar y describir.

• Categorías de tickets de soporte: billing, bug, account, other
• Veredictos de moderación: spam, safe, needs review
• Etiquetas de intención: refund, cancel, change plan, question

Etiqueta única: una pregunta choice

Para clasificación de etiqueta única, envía una pregunta choice cuyos criteria mapeen cada etiqueta a una descripción corta. Incluye siempre una opción 'other' o 'unclear' — darle al modelo una salida honesta evita que las entradas ambiguas caigan en el cubo equivocado.

// Single-label classification: one choice question per call.
const res = await fetch("https://decisions-api.net/api/v1/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "decisions-1",
    state: "I was charged twice for my subscription this month.",
    questions: {
      category: {
        type: "choice",
        instructions: "Which category fits this support ticket best?",
        criteria: {
          billing: "Charges, invoices, refunds, or subscriptions.",
          bug: "Something is broken or returns an error.",
          account: "Login, password, or profile problems.",
          other: "None of the above fit.",
        },
      },
    },
  }),
});
// Illustrative response: answers.category ->
//   { choice: "billing", probabilities: {...}, confidence: 0.91 }

Multi-etiqueta: preguntas noul en una llamada

La clasificación multi-etiqueta — donde varias etiquetas pueden ser verdaderas a la vez — se mapea a varias preguntas noul sobre el mismo state. Cada pregunta noul es una probabilidad de sí para una etiqueta, y puedes empaquetar hasta 6 preguntas en una sola llamada por el mismo 1 crédito.

// Multi-label moderation: several noul questions over the same state.
// Each noul answer is a yes-probability between 0 and 1.
const res = await fetch("https://decisions-api.net/api/v1/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "decisions-1",
    state: "Congratulations! Verify your account to claim your prize.",
    questions: {
      is_spam: { type: "noul", instructions: "Is this message spam or a scam?" },
      pushes_action: {
        type: "noul",
        instructions: "Does it push the reader to click, pay, or verify something?",
      },
      needs_review: {
        type: "noul",
        instructions: "Should a human moderator review this message?",
      },
    },
  }),
});
// Illustrative response: answers.is_spam -> { noul: 0.97 },
//   answers.needs_review -> { noul: 0.88 }

Severidad y orden: score

Cuando las etiquetas están ordenadas — low / medium / high, o de P3 a P0 — usa una pregunta score en lugar de choice. Los criteria son un array de descripciones de nivel, del más bajo primero, y la respuesta es un índice de nivel más probabilidades para cada nivel.

Actúa sobre la confianza, no solo la etiqueta

La distribución de probabilidad es lo que hace segura la automatización. Un punto de partida razonable: aplica la etiqueta automáticamente cuando la confianza es 0.8 o superior, y manda todo lo inferior a revisión humana. Ajusta el umbral con tus propios datos — el valor correcto depende de cuánto te cueste una etiqueta equivocada.

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