Don't classify. Hallucinate!

Simon Willison's Weblog

Simon Willison's Weblog2026年8月14日

Don't classify. Hallucinate!

8.5内容质量

TL;DR · AI 摘要

通过生成新标签并匹配向量嵌入解决现有标签体系过载问题，提升LLM分类效率。

核心要点

生成新标签而非依赖现有词汇可避免标签冗余问题
Doug Turnbull方法使用向量嵌入匹配生成标签与现有体系
示例显示模型可生成如'咖啡桌装饰枕'等精准分类

结构提纲

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§引言
揭示博客标签体系过载导致LLM分类失效的问题
·传统分类困境
1856个标签直接输入LLM会导致匹配准确率下降
›创新解决方案
Doug Turnbull提出生成新标签再匹配向量嵌入的方法
›实施步骤
包含示例提示工程和向量相似度计算两个关键阶段
›效果验证
通过'棕色咖啡桌'案例展示生成标签的精准匹配能力

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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生成新标签与向量匹配
- 问题
  - 标签体系过载
- 解决方案
  - 生成新标签
  - 向量嵌入匹配
- 实施步骤
  - 提示工程
  - 相似度计算

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

生成新标签再匹配向量嵌入可解决1856个标签直接输入LLM的匹配失效问题
— 第2段
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示例提示要求模型生成'咖啡桌装饰枕'等从未见过的分类标签
— 第3段
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通过向量相似度计算实现生成标签与现有标签体系的精准匹配
— 第4段
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#LLM#向量嵌入#标签生成#Doug Turnbull

打开原文

不要分类。尽情发挥想象力！

Simon Willison 的博客

#smallhead

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2026年8月14日 - 链接博客

不要分类。尽情发挥想象力！我博客中仍有大量较旧内容尚未进行标签分类。我的博客共有 1,856 个标签——数量可能过多，无法一次性全部提供给 LLM 并要求其判断"以下哪些标签与给定内容匹配"。

Doug Turnbull 提出了一个巧妙的解决方案。让模型在不提供现有词汇表任何细节的情况下输出标签，然后通过与现有语料库的向量嵌入进行比对，找到与模型设想的标签最接近的具体标签！

他的示例提示建议包含标签格式的示例，帮助模型做出更有用的猜测：

你的任务是根据搜索查询创建新颖的、前所未见的家具、家居用品或五金分类。产品分类可能如下所示：家具 / 客厅家具 / 咖啡桌与边桌 / 咖啡桌装饰与靠垫 / 装饰靠垫与毛毯 / 抛物线靠垫家具 / 卧室家具 / 梳妆台与储物箱厨房与台面 / 厨房整理 / 食物储存与罐子学校家具及用品 / 学校家具 / 学校椅子与座椅 / 可堆叠椅子婴儿与儿童 / 幼儿与儿童卧室家具 / 儿童床这是需要生成分类的查询：棕色咖啡桌

发布于

2026年8月14日

晚上9:54

Don't classify. Hallucinate!

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核心要点

结构提纲

思维导图

金句 / Highlights

不要分类。尽情发挥想象力！

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