kayetanaClasifica textos sin leer cada línea.
Tickets de soporte, correos, opiniones: kayetana asigna a cada texto una o varias etiquetas y te dice con qué confianza lo hace. Basta con unos pocos ejemplos.
Entran ejemplos, salen etiquetas.
Escribe unos pocos ejemplos para cada etiqueta, por ejemplo «Cuenta», «Envío» y «Facturación». Luego introduce textos nuevos. kayetana asigna una etiqueta a cada uno y muestra su confianza en porcentaje.
- Ejemplos directamente en la solicitud
- Confianza por etiqueta
- Una o varias etiquetas por texto
Con ejemplos o con tu propio clasificador.
| Con ejemplos | Clasificador entrenado | |
|---|---|---|
| Configuración | Unos pocos ejemplos por etiqueta en la solicitud | Dataset etiquetado, entrenado una vez |
| Ideal para | Pruebas rápidas, categorías cambiantes | Categorías fijas, gran volumen |
| Una o varias etiquetas por texto | ✓ | ✓ |
| Confianza por etiqueta | ✓ | ✓ |
| Disponible por API | ✓ | ✓ |
Donde la clasificación te quita trabajo.
Tickets de soporte
Ordena los tickets nuevos por tema y envíalos directamente al equipo adecuado.
Buzón compartido
Separa los correos de tu dirección general en consultas, candidaturas, facturas y reclamaciones.
Opiniones
Etiqueta las opiniones de clientes como positivas, neutras o críticas.
Cláusulas contractuales
Asigna cláusulas a temas como responsabilidad, duración o protección de datos.
Varios temas
¿Un correo sobre envío y facturación? Los textos pueden llevar más de una etiqueta.
Revisa donde importa
La confianza por etiqueta muestra qué casos debería revisar una persona.
Cómo crear tu propia clasificación.
Prueba con ejemplos
Usa el Playground para comprobar si tus categorías se separan bien.
Crea un dataset
Sube textos etiquetados, con una o varias etiquetas por texto.
Entrena un clasificador
En Fine-tuning, conviértelo en un clasificador «clf-name» basado en un modelo de embedding.
Úsalo por API
Tu aplicación envía textos para clasificar y recibe etiquetas y confianza.
Clasifica tus tickets automáticamente.
Trae algunos ejemplos de tu bandeja de entrada y te mostramos los resultados en la demo.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos ejemplos necesito?
Para el enfoque con ejemplos, bastan unos pocos por etiqueta. Para tu propio clasificador, creas un dataset de textos etiquetados.
¿Un texto puede tener más de una etiqueta?
Sí. Los textos pueden llevar una o varias etiquetas, y kayetana muestra la confianza de cada una.
¿Qué modelo hace el trabajo?
La clasificación funciona con un modelo de embedding, y bge-m3 viene incluido. Los clasificadores entrenados se llaman «clf-name» y se basan en un modelo de embedding.
¿Cómo lo conecto a nuestro sistema de tickets?
A través del endpoint classify de la REST API. Tu sistema envía los textos y recibe etiquetas y confianza.