GPT_CLASSIFY Formel

=GPT_CLASSIFY(value, categories, instructions, output, bypassCache)

Parameter	Beschreibung	Standardwert
value	Die Zelle, die klassifiziert werden soll (z. B. A2), oder ein Bereich von bis zu 100 Zellen (z. B. A2:A50). Ein Bereich gibt ein Ergebnis pro Zelle in derselben Form zurück. erforderlich	""
categories	Entweder eine kommagetrennte Liste (z. B. "Bug, Feature, Question") oder ein Zellbereich. Ein einspaltiger Bereich enthält die Bezeichnungen; ein zweispaltiger Bereich enthält eine Bezeichnung und deren Beschreibung (z. B. F2:G5). Beschreibungen machen die Klassifizierung deutlich genauer. erforderlich	""
instructions	Kontext für den Klassifizierer (z. B. "Support-Tickets eines SaaS-Produkts").	""
output	label (die gewählte Kategorie), confidence (ein Score von 0 bis 1 für die gewählte Kategorie), both (Bezeichnung und Score in zwei Spalten) oder all (ein Score pro Kategorie, in der Reihenfolge Ihrer Kategorien).	label
bypassCache	Den Cache umgehen und erneut klassifizieren.	false

Formel	Ergebnis
=GPT_CLASSIFY(A2, "Bug, Feature, Question")	Bug
=GPT_CLASSIFY(A2, "Bug, Feature, Question", "Support tickets", "both")	Bug | 0.94
=GPT_CLASSIFY(A2, F2:G5, , "all")	ein Score pro Kategorie, in der Reihenfolge F2:F5
=GPT_CLASSIFY(A2:A50, $F$2:$G$5)	eine Bezeichnung pro Zeile, in einer einzigen Formel

Tipp: Legen Sie Ihre Kategorien in einem Bereich mit einer Beschreibung neben jeder Bezeichnung ab, zum Beispiel Bug | something is broken, Feature | asks for a new capability, Question | asks how to do something. Referenzieren Sie dann den Bereich mit $F$2:$G$5, damit Sie die Formel nach unten ziehen können.

Jede Klassifizierung gibt immer die am besten passende Kategorie zurück. Verwenden Sie "both", um die Konfidenz neben der Bezeichnung zu erhalten und Zeilen mit geringer Konfidenz für eine menschliche Überprüfung mit einem Filter oder einer bedingten Formatierung zu markieren, oder "all", um die vollständige Score-Verteilung für einen Heatmap zu sehen.

Leere Zellen geben ein leeres Ergebnis zurück. Identische Texte in einem Bereich werden einmal klassifiziert, und ein erneuter Durchlauf eines Bereichs klassifiziert nur die Zellen, deren Text sich geändert hat.

=GPT_CLASSIFY läuft auf TypeSafe Jev, einem Entscheidungsmodell, das eine Multiple-Choice-Frage mit einer Wahrscheinlichkeit pro Kategorie beantwortet. Es ist schneller und etwa 10-mal günstiger als eine Textformel und wird zum tatsächlichen Kostenpreis des Modells abgerechnet. Es ist in jedem Tarif verfügbar.

Wenn das Entscheidungsmodell nicht verfügbar ist, greift die Formel auf das Standard-Textmodell zurück, damit Ihre Tabelle aus diesem Grund nie einen Fehler anzeigt; der Konfidenz-Score bleibt dann leer.