要使用 OpenAI 进行文本分类，您可以利用 completions API 进行直接分类，或者生成文本嵌入来训练自定义分类器。这两种方法都依赖于 OpenAI 的语言模型，例如 GPT-3.5 或 GPT-4，但在实现和用例上有所不同。选择取决于数据集大小、所需准确性以及是否需要实时预测或离线批量处理等因素。
对于使用 completions API 进行直接分类，请构造您的提示，使其包含文本示例及其相应的标签。例如，要对情感进行分类，您可以提供如下提示：“将这些推文的情感分类为正面、中性或负面。示例：‘我喜欢这个产品！’→ 正面。文本：‘服务很慢。’→”。该模型将推断该模式并返回新文本的标签。您可以调整诸如 temperature （降低以获得确定性输出）和 max_tokens 等参数来限制响应。这种方法适用于小规模任务或原型设计，但由于按 API 调用定价，对于大型数据集来说成本可能很高。此外，您需要处理输出解析以一致地提取标签。
一种更具可扩展性的方法是使用 OpenAI 的 embeddings API。为您的文本数据生成嵌入（密集向量表示），然后在这些嵌入之上训练一个轻量级分类器，例如逻辑回归或 SVM。例如，如果要将支持票证分类为“计费”或“技术”等类别，首先使用 text-embedding-3-small 将每个票证转换为嵌入。存储这些嵌入，然后将它们用作分类器的输入特征。这会将文本理解的繁重工作（由 OpenAI 处理）与分类逻辑（在本地处理）分开，从而降低 API 成本并实现批量处理。像 scikit-learn 或 PyTorch 这样的工具可以训练分类器，并且您可以根据需要对其进行微调，而无需进一步的 API 调用。此方法非常适合大型数据集或当标签需要特定领域的调整时。
考虑这两种方法之间的权衡。completions API 实现起来更简单，但对于高容量来说成本效益较低。嵌入需要更多的设置，但提供更好的长期可扩展性。对于高度专业的任务，您可以使用标记的数据微调基本的 OpenAI 模型，但这需要大量的计算资源和技术专长。始终使用测试集验证性能并监控 API 使用情况，以避免意外的成本。 GitHub 上的 OpenAI Cookbook 等工具提供了这两种方法的代码示例，从而更容易地将这些策略适应您的特定用例。