Suggestions d'étiquettes automatiques — Appuyez, ne tapez pas
Après avoir sélectionné une catégorie, le LLM sur l'appareil propose jusqu'à trois étiquettes sous forme de pastilles interactives — avec un repli sur l'embedding qui reste instantané même lorsque le modèle est encore en train de démarrer.
Pourquoi l'étiquetage manuel s'effondre à grande échelle
Les étiquettes sont la dimension la plus puissante des analytiques Budgie — elles vous permettent de découper les dépenses par projet, voyage, personne ou objectif plutôt que seulement par marchand ou catégorie. Mais leur valeur ne se concrétise que lorsque l'étiquetage est cohérent. La saisie est lente, l'orthographe varie et le bon nom d'étiquette est facile à oublier. Le résultat est une vue analytique pleine de lacunes d'étiquetage qui rendent les données moins exploitables.
Les suggestions d'étiquettes automatiques éliminent les frictions sans supprimer le contrôle. Après avoir choisi une catégorie, le LLM sur l'appareil examine le nom du commerçant, la catégorie et vos habitudes d'étiquetage historiques pour proposer les trois étiquettes les plus pertinentes sous forme de pastilles. Un seul appui ajoute l'étiquette. Vous pouvez toujours en saisir de nouvelles — les suggestions sont additives, pas un remplacement du champ de texte.
LLM principal, repli sur l'embedding — toujours rapide
Le moteur principal est le modèle de langage Qwen3 1.7B sur l'appareil. Il classe les candidats d'étiquettes de votre vocabulaire existant par similarité sémantique au contexte de la transaction — capturant les variations de formulation qu'une recherche textuelle simple manquerait. Quand le LLM est encore en chargement ou occupé par une autre inférence, la solution de secours par embedding prend le relais : une recherche du plus proche voisin sur des embeddings à 768 dimensions de vos transactions étiquetées passées, s'exécutant en millisecondes sans attendre le LLM.
Les deux moteurs s'exécutent entièrement sur votre appareil. Pas d'appel réseau, pas de profilage par le fournisseur. Le LLM ne voit jamais un chargement brut du vocabulaire d'étiquettes — il raisonne à partir du contexte de la transaction et renvoie des suggestions classées parmi les étiquettes que vous utilisez déjà dans Budgie.
Ce que vous obtenez
Jusqu'à trois suggestions d'étiquettes sous forme de pastilles cliquables après la sélection de la catégorie — aucune saisie requise
Le classement alimenté par le LLM avec repli sur l'embedding maintient les suggestions instantanées sur n'importe quel appareil
Interface additive — les suggestions se trouvent à côté du champ de texte, sans jamais le remplacer
Entièrement hors ligne — les deux moteurs s'exécutent sur l'appareil sans dépendance cloud
Foire aux questions
Comment les étiquettes sont-elles choisies ?
Que faire si le LLM est lent sur mon téléphone ?
Puis-je ajouter de nouvelles étiquettes depuis la barre de suggestions ?
Cela fonctionne-t-il hors ligne ?
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