GPT_CLASSIFY 수식

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

매개변수	설명	기본값
value	분류할 셀(예: A2) 또는 최대 100개의 셀 범위(예: A2:A50). 범위를 지정하면 셀당 하나의 결과가 동일한 모양으로 반환됩니다. 필수	""
categories	쉼표로 구분된 목록(예: "Bug, Feature, Question") 또는 셀 범위입니다. 1열 범위는 레이블을 가지며, 2열 범위는 레이블과 해당 설명(예: F2:G5)을 가집니다. 설명을 추가하면 분류의 정확도가 눈에 띄게 향상됩니다. 필수	""
instructions	분류기에 대한 컨텍스트(예: "SaaS 제품의 지원 티켓").	""
output	label (선택된 카테고리), confidence (선택된 카테고리의 0~1 점수), both (두 열에 걸친 레이블과 점수) 또는 all (카테고리 순서대로 카테고리당 하나의 점수).	label
bypassCache	캐시를 무시하고 다시 분류합니다.	false

수식	결과
=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 순서대로 카테고리당 하나의 점수
=GPT_CLASSIFY(A2:A50, $F$2:$G$5)	단일 수식에서 행당 하나의 레이블

팁: 각 레이블 옆에 설명을 입력하여 카테고리를 범위에 넣으세요. 예를 들어 Bug | something is broken, Feature | asks for a new capability, Question | asks how to do something과 같습니다. 그런 다음 $F$2:$G$5로 범위를 참조하여 수식을 아래로 드래그할 수 있습니다.

모든 분류는 항상 가장 잘 일치하는 카테고리를 반환합니다. "both"를 사용하여 레이블 옆에 신뢰도를 표시하고 필터 또는 조건부 서식으로 낮은 신뢰도의 행을 표시하여 사람이 검토하도록 하거나, "all"을 사용하여 히트맵의 전체 점수 분포를 확인하세요.

빈 셀은 빈 결과를 반환합니다. 범위 내의 동일한 텍스트는 한 번만 분류되며, 범위를 다시 실행하면 텍스트가 변경된 셀만 분류합니다.

=GPT_CLASSIFY는 카테고리당 확률로 단일 선택 질문에 답하는 의사결정 모델인 TypeSafe Jev에서 실행됩니다. 텍스트 수식보다 빠르고 약 10배 저렴하며, 모델의 실제 비용으로 청구됩니다. 모든 요금제에서 사용할 수 있습니다.

의사결정 모델을 사용할 수 없는 경우, 수식은 Standard 텍스트 모델로 대체되어 이러한 이유로 시트에 오류가 표시되지 않습니다. 이 경우 신뢰도 점수는 비워집니다.