"Que fait le composant de classification de texte ?"

"Il analyse le texte saisi et l'assigne à une ou plusieurs catégories que vous définissez, en utilisant un modèle d'IA pour une classification précise et automatisée."

"Puis-je définir mes propres catégories ?"

"Oui, vous pouvez définir des catégories et des descriptions personnalisées pour adapter la classification à vos besoins de workflow spécifiques."

"Prend-il en charge le contexte des messages précédents ?"

"Oui, vous pouvez activer la saisie de l'historique de chat pour améliorer la précision de la classification en tenant compte du contexte de la conversation précédente."

"Quels modèles peuvent être utilisés pour la classification ?"

"Vous pouvez choisir parmi différents modèles linguistiques, y compris des LLM petits ou grands, selon vos exigences en matière de précision et de rapidité."

"Est-il possible de contrôler le nombre de catégories attribuées ?"

"Oui, vous pouvez spécifier si la classification doit retourner une, plusieurs ou aucune catégorie pour chaque entrée."

Classification de texte

Triez et étiquetez automatiquement le texte saisi dans des catégories à l’aide de l’IA, avec des options personnalisables pour les catégories, les modèles et les types de classification.

AI Classification Automation Text Analysis

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Description du composant

Comment fonctionne le composant Classification de texte

The Classification component is designed to perform text classification, sorting incoming text into one or more user-defined categories. This is particularly useful in AI workflows where automatic categorization, routing, or labeling of incoming messages or documents is required.

What the Component Does

At its core, this component takes an input text and classifies it according to a set of categories and their optional descriptions. It supports integration with conversational history and allows customization of the classification logic using various configuration options. The component is model-agnostic and can leverage any compatible language model, including lightweight models, making it flexible and efficient for a variety of use cases.

Key Inputs

Input Name	Type	Required	Description
Input Text	Message	Yes	The main text to be classified.
Chat History	InMemoryChatMessageHistory	No	Previous conversation messages to provide context and improve classification accuracy.
LLM (Model)	BaseChatModel	No	Specifies which large language model to use for the classification.
Categories	Data (Nested Dict)	Yes	A dictionary of category names and optional descriptions to define what the text should be classified into.
Classification Type	Dropdown (str)	Yes	Choose how many categories can be selected: One or More, Zero or More, One Only, Zero or One.
Custom System Message	Message	No	An optional system prompt to further guide the classification model’s behavior.
Tool Description	str (multiline)	No	A description for the tool, helpful when used within agent frameworks.
Tool Name	str	No	Optional, for referencing this tool in agent-based workflows.
Verbose	bool	No	Option to enable verbose output for debugging or transparency.

Notable Features

Chat History Integration: By incorporating chat history, the component can classify text with greater context, increasing precision in multi-turn conversations.
Configurable Classification Type: Supports flexible classification logic, allowing single or multiple categories per input as per workflow needs.
Customizable Prompts: Advanced users can add system messages to tweak or fine-tune the classification prompt.
Model Flexibility: Works with a range of language models, including smaller/faster models.

Outputs

Output Name	Type	Description
Categories	Message	The resulting classification(s) for the input text.
Tool	Tool	The classification tool instance, for integration in agent workflows.

Example Use Cases

Customer Support: Automatically categorize incoming support tickets or chat messages to route them to the correct department.
Content Moderation: Classify user-generated content into safe, spam, or flagged categories.
Document Management: Organize documents or emails by topic or department.
Conversational AI: Provide context-aware responses by classifying user intent based on conversation history.

Why Use This Component?

This component streamlines the process of integrating robust text classification into your AI workflows. Its flexibility, context-awareness, and support for both basic and advanced configuration make it a valuable building block for automation, analytics, and conversational AI systems. Whether you need simple keyword-based categorization or nuanced, context-rich intent detection, this component can be tailored to your requirements.

Exemples de modèles de flux utilisant le composant Classification de texte

Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Classification de texte. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.

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Jun 6, 2025 5 min de lecture

Questions fréquemment posées

Que fait le composant de classification de texte ?: Il analyse le texte saisi et l'assigne à une ou plusieurs catégories que vous définissez, en utilisant un modèle d'IA pour une classification précise et automatisée.
Puis-je définir mes propres catégories ?: Oui, vous pouvez définir des catégories et des descriptions personnalisées pour adapter la classification à vos besoins de workflow spécifiques.
Prend-il en charge le contexte des messages précédents ?: Oui, vous pouvez activer la saisie de l'historique de chat pour améliorer la précision de la classification en tenant compte du contexte de la conversation précédente.
Quels modèles peuvent être utilisés pour la classification ?: Vous pouvez choisir parmi différents modèles linguistiques, y compris des LLM petits ou grands, selon vos exigences en matière de précision et de rapidité.
Est-il possible de contrôler le nombre de catégories attribuées ?: Oui, vous pouvez spécifier si la classification doit retourner une, plusieurs ou aucune catégorie pour chaque entrée.

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