GPT_CLASSIFY फॉर्मूला
=GPT_CLASSIFY के साथ टेक्स्ट को अपनी श्रेणियों में क्रमबद्ध करें
Section titled “=GPT_CLASSIFY के साथ टेक्स्ट को अपनी श्रेणियों में क्रमबद्ध करें”=GPT_CLASSIFY(value, categories, instructions, output, bypassCache)
| पैरामीटर | विवरण | डिफ़ॉल्ट |
|---|---|---|
value | वर्गीकृत करने के लिए सेल (जैसे: A2), या अधिकतम 100 सेल की रेंज (जैसे: A2:A50)। एक रेंज प्रत्येक सेल के लिए एक परिणाम लौटाती है, समान आकार में। आवश्यक | "" |
categories | या तो कॉमा से अलग की गई एक सूची (जैसे: "Bug, Feature, Question") या सेल की एक रेंज। एक-कॉलम वाली रेंज में लेबल होते हैं; दो-कॉलम वाली रेंज में एक लेबल और उसका विवरण होता है (जैसे: F2:G5)। विवरण वर्गीकरण को काफी अधिक सटीक बनाते हैं। आवश्यक | "" |
instructions | क्लासिफायर के लिए संदर्भ (जैसे: "Support tickets of a SaaS product")। | "" |
output | label (चुनी गई श्रेणी), confidence (चुनी गई श्रेणी का 0 से 1 का स्कोर), both (दो कॉलम में लेबल और स्कोर) या all (आपकी श्रेणियों के क्रम में, प्रत्येक श्रेणी के लिए एक स्कोर)। | label |
bypassCache | कैश को बायपास करें और फिर से वर्गीकृत करें। | false |
उदाहरण
Section titled “उदाहरण”| फॉर्मूला | परिणाम |
|---|---|
=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") | F2:F5 क्रम में प्रत्येक श्रेणी के लिए एक स्कोर |
=GPT_CLASSIFY(A2:A50, $F$2:$G$5) | एक ही फॉर्मूले में प्रत्येक पंक्ति के लिए एक लेबल |
टिप: अपनी श्रेणियों को एक रेंज में रखें और प्रत्येक लेबल के बगल में एक विवरण दें, उदाहरण के लिए Bug | something is broken, Feature | asks for a new capability, Question | asks how to do something। फिर रेंज को $F$2:$G$5 के साथ संदर्भित करें ताकि आप फॉर्मूले को नीचे खींच सकें।
विश्वास और समीक्षा
Section titled “विश्वास और समीक्षा”हर वर्गीकरण हमेशा सर्वोत्तम मेल खाने वाली श्रेणी लौटाता है। लेबल के बगल में विश्वास प्राप्त करने के लिए "both" का उपयोग करें और फ़िल्टर या कंडीशनल फॉर्मेट के साथ मानव समीक्षा के लिए कम विश्वास वाली पंक्तियों को चिह्नित करें, या हीटमैप के लिए पूर्ण स्कोर वितरण देखने के लिए "all" का उपयोग करें।
रिक्त सेल एक रिक्त परिणाम लौटाते हैं। एक रेंज में समान टेक्स्ट को एक बार वर्गीकृत किया जाता है, और रेंज को फिर से चलाने से केवल उन्हीं सेल का वर्गीकरण होता है जिनका टेक्स्ट बदला गया था।
मॉडल और मूल्य निर्धारण
Section titled “मॉडल और मूल्य निर्धारण”=GPT_CLASSIFY TypeSafe Jev पर चलता है, यह एक निर्णय मॉडल है जो प्रत्येक श्रेणी के लिए संभावना के साथ एकल-पसंद के सवाल का जवाब देता है। यह टेक्स्ट फॉर्मूले की तुलना में तेज़ और लगभग 10 गुना सस्ता है, और इसे मॉडल की वास्तविक लागत पर चार्ज किया जाता है। यह हर योजना पर उपलब्ध है।
यदि निर्णय मॉडल अनुपलब्ध है, तो फॉर्मूला मानक टेक्स्ट मॉडल पर वापस आ जाता है ताकि आपकी शीट उस कारण से कभी त्रुटि न दिखाए; विश्वास स्कोर तब रिक्त छोड़ दिया जाता है।