💬 观点Simon Willison
Don't classify. Hallucinate! — Simon Willison 提出用 LLM 生成新标签，再通过向量嵌入匹配现有
Simon Willison 提出用 LLM 生成新标签，再通过向量嵌入匹配现有标签，解决博客标签分类难题。
2026-08-14原文
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Don't classify. Hallucinate!
让 LLM 自由生成新标签，再用向量嵌入匹配已有标签
- Doug Turnbull 提出的方案
- 不把现有词表喂给模型
⚙️ 流程拆解
STEP 1让 LLM 自由生成标签
STEP 2对生成标签做向量嵌入
STEP 3与现有标签语料比对
STEP 4选出最接近的真实标签
🔗 涉及的概念与玩家
- Simon Willison人物
- Doug Turnbull人物
- LLM概念
- embeddings方法
- vector embeddings方法
- Simon Willison—引用方案→Doug Turnbull
- Doug Turnbull—提出用→LLM
- LLM—生成后匹配→vector embeddings
- vector embeddings—属于→embeddings
- 作者博客有 1856 个标签，直接让 LLM 从这么多标签中选择匹配项不现实。
- Doug Turnbull 的方案是让模型先自由生成标签，再用向量嵌入在现有标签库中找最接近的，避免分类限制。
- 提示词中提供标签形状示例（如层级结构）能帮助模型生成更符合实际的标签。
- 对开发者而言，这提供了一种灵活的标签或分类方法，可应用于内容管理、搜索优化等场景，减少人工维护成本。
原文：Don't classify. Hallucinate! · 作者 Simon Willison
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