Textklassifikation

Textklassifikation

AI Classification Automation Text Analysis

Komponentenbeschreibung

So funktioniert die Textklassifikation-Komponente

Beispiele für Flow-Vorlagen mit der Textklassifikation-Komponente

Um Ihnen den schnellen Einstieg zu erleichtern, haben wir mehrere Beispiel-Flow-Vorlagen vorbereitet, die zeigen, wie die Textklassifikation-Komponente effektiv genutzt wird. Diese Vorlagen präsentieren verschiedene Anwendungsfälle und Best Practices und erleichtern Ihnen das Verständnis und die Implementierung der Komponente in Ihren eigenen Projekten.

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Häufig gestellte Fragen

Was macht die Textklassifikation-Komponente?

Sie analysiert den eingegebenen Text und ordnet ihn mithilfe eines KI-Modells einer oder mehreren von Ihnen definierten Kategorien zu – für eine genaue, automatisierte Klassifizierung.

Kann ich eigene Kategorien festlegen?

Ja, Sie können eigene Kategorien und Beschreibungen anlegen, um die Klassifizierung gezielt auf Ihre Workflows abzustimmen.

Wird Kontext aus vorherigen Nachrichten unterstützt?

Ja, Sie können den Chatverlauf als Eingabe aktivieren, um die Klassifizierungsgenauigkeit durch Einbeziehung des bisherigen Gesprächskontexts zu verbessern.

Welche Modelle können für die Klassifikation genutzt werden?

Sie können aus verschiedenen Sprachmodellen wählen, darunter kleine oder große LLMs, je nach Ihren Anforderungen an Genauigkeit und Geschwindigkeit.

Kann gesteuert werden, wie viele Kategorien zugewiesen werden?

Ja, Sie können festlegen, ob die Klassifikation für jede Eingabe eine, mehrere oder gar keine Kategorien zurückgeben soll.

Testen Sie FlowHunt Textklassifikation

Erleben Sie schnelle und zuverlässige KI-basierte Textkategorisierung in Ihren Automationen mit der Textklassifikation-Komponente von FlowHunt.

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