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# DistilBERT Query Classifier
Modèle de classification binaire pour distinguer les requêtes RAG des demandes d'envoi de messages.
## Utilisation
```python
from transformers import pipeline
# Charger le modèle
classifier = pipeline("text-classification", model="your-username/distilbert-query-classifier")
# Classifier une requête
result = classifier("What are the prerequisites for the machine learning course?")
print(result)
# [{'label': 'question_rag', 'score': 0.92}]
```
## Classes
- **question_rag** (0): Questions nécessitant une recherche RAG
- **send_message** (1): Demandes d'envoi de messages
## Exemples
```python
queries = [
"What topics are covered in the Python course?", # → question_rag
"Send a message to John about the meeting", # → send_message
]
results = classifier(queries)
```
## Détails techniques
- **Modèle**: distilbert-base-uncased
- **Dataset**: 98 exemples (50/50 split)
- **Accuracy**: 93% sur test set
- **Couches entraînées**: 2 dernières couches + classifier
- **Epochs**: 10
## Limitations
- Petit dataset d'entraînement (98 exemples)
- Anglais uniquement
- Classification binaire seulement
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