大语言模型分类器Skill llm-classifier

这是一个基于大语言模型的分类器技能,专门用于意图检测和对话流设计。它支持零样本和少样本分类,能够根据描述或示例对文本进行灵活、准确的分类,并输出结构化结果和置信度评分。关键词:大语言模型,LLM,分类器,意图检测,零样本学习,少样本学习,自然语言处理,NLP,AI应用。

NLP 0 次安装 0 次浏览 更新于 2/23/2026

name: llm-classifier description: 基于大语言模型的零样本和少样本分类,用于灵活的意图检测 allowed-tools:

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LLM 分类器技能

能力

  • 使用大语言模型实现零样本分类
  • 设计少样本分类提示
  • 为标签配置结构化输出
  • 实现置信度评分
  • 设计分类体系
  • 处理多标签分类

目标流程

  • 意图分类系统
  • 对话流设计

实现细节

分类模式

  1. 零样本:无示例,基于描述的分类
  2. 少样本:基于示例的分类
  3. 结构化输出:用于标签的 JSON 模式
  4. 思维链:分类前进行推理
  5. 集成:多个提示/模型

配置选项

  • 大语言模型选择
  • 标签描述
  • 示例选择策略
  • 输出格式规范
  • 置信度校准

最佳实践

  • 清晰的标签描述
  • 具有代表性的示例
  • 一致的输出格式
  • 校准置信度分数
  • 用边缘案例测试

依赖项

  • langchain-core
  • 大语言模型提供商