工作原理
Classify boost是Zonos Classify中的按需增强模式，当产品描述模糊、不一致或缺少关键细节时，它可以改善HS编码分类。它通过补充您提供的信息与公开可用的数据，为Classify提供更多上下文，从而帮助其做出更明智的决策。这种数据丰富通常会导致更精确和自信的分类，使得boost对于产品描述不清晰或不完整的企业尤其有用。
为什么使用Classify boost？
当产品以最少的细节列出时，例如像“SL 72”这样的服装名称或像“Armani”这样的品牌名称，Classify可能没有足够的上下文来自信地确定正确的HS编码。制造商产品编号如“JUWT1105MCD”也是如此，这些编号通常不包含关于物品本身的任何描述性信息。在这些情况下，您通常会在结果中看到信心分数，这表明输入没有提供足够的信息以进行准确分类。传统上，解决这个问题需要手动努力，例如联系供应商或自己研究产品，以收集额外的上下文。Classify boost为您处理这些繁重的工作。它不仅依赖于您的输入，而是实时搜索网络为您丰富描述。增加的上下文使Classify能够提供更准确和自信的分类结果，而无需您额外的工作。
期待什么
Boost在后台工作，就像标准的Classify一样——使用相同的输入并返回相同类型的输出，但通过一个增强过程来处理请求，增加了一层额外的智能。它不会改变您与Classify的互动方式，只会在启用boost时改变分类的处理方式。由于它实时检索和分析额外数据，因此可能比标准请求稍慢。
Classify boost并不是每个用例都必需的——这取决于您的产品数据的质量。如果您的描述已经详细且具体，标准的Classify模型不仅足够，而且实际上可能会产生更准确的结果。当描述稀疏或缺乏可能影响分类准确性的基本细节时，boost最为有效。
Classify boost
通过外部数据增强模糊或不完整产品描述的分类准确性。