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.
Description du composant
Comment fonctionne le composant Classification de texte
Composant de classification
Le composant Classification est conçu pour effectuer la classification de texte, en triant les textes entrants dans une ou plusieurs catégories définies par l’utilisateur. Ceci est particulièrement utile dans les workflows IA où la catégorisation, le routage ou l’étiquetage automatique de messages ou documents entrants est requis.
Ce que fait le composant
Au cœur de ce composant, le texte saisi est classé selon un ensemble de catégories et leurs descriptions optionnelles. Il prend en charge l’intégration avec l’historique conversationnel et permet la personnalisation de la logique de classification via diverses options de configuration. Le composant est indépendant du modèle et peut exploiter tout modèle linguistique compatible, y compris des modèles légers, ce qui le rend flexible et efficace pour une grande variété de cas d’utilisation.
Entrées clés
| Nom de l’entrée | Type | Obligatoire | Description |
|---|---|---|---|
| Texte à classer | Message | Oui | Le texte principal à classifier. |
| Historique de chat | InMemoryChatMessageHistory | Non | Messages de conversation précédents pour fournir un contexte et améliorer la précision de la classification. |
| LLM (Modèle) | BaseChatModel | Non | Spécifie le grand modèle linguistique à utiliser pour la classification. |
| Catégories | Données (Dictionnaire imbriqué) | Oui | Un dictionnaire de noms de catégories et de descriptions optionnelles permettant de définir dans quoi le texte doit être classé. |
| Type de classification | Liste déroulante (str) | Oui | Choisissez combien de catégories peuvent être sélectionnées : Une ou Plusieurs, Zéro ou Plusieurs, Une seulement, Zéro ou Une. |
| Message système personnalisé | Message | Non | Un prompt système optionnel pour guider davantage le comportement du modèle de classification. |
| Description de l’outil | str (multiligne) | Non | Une description pour l’outil, utile lors de l’utilisation dans des frameworks d’agents. |
| Nom de l’outil | str | Non | Optionnel, pour référencer cet outil dans les workflows basés sur des agents. |
| Verbeux | bool | Non | Option pour activer un affichage verbeux pour le débogage ou la transparence. |
Fonctionnalités notables
- Intégration de l’historique de chat : En intégrant l’historique de chat, le composant peut classifier le texte avec un contexte plus riche, augmentant ainsi la précision dans les conversations à plusieurs tours.
- Type de classification configurable : Prend en charge une logique de classification flexible, permettant une ou plusieurs catégories par entrée selon les besoins du workflow.
- Prompts personnalisables : Les utilisateurs avancés peuvent ajouter des messages système pour ajuster ou affiner le prompt de classification.
- Flexibilité du modèle : Fonctionne avec une gamme de modèles linguistiques, y compris les modèles plus petits/rapides.
Sorties
| Nom de la sortie | Type | Description |
|---|---|---|
| Catégories | Message | La ou les classifications résultantes pour le texte saisi. |
| Outil | Outil | L’instance de l’outil de classification, pour l’intégration dans des workflows d’agents. |
Exemples de cas d’utilisation
- Support client : Catégoriser automatiquement les tickets de support entrants ou les messages de chat pour les acheminer vers le bon service.
- Modération de contenu : Classer le contenu généré par les utilisateurs en catégories « sûr », « spam » ou « signalé ».
- Gestion documentaire : Organiser des documents ou des emails par sujet ou par service.
- IA conversationnelle : Fournir des réponses contextuelles en classant l’intention de l’utilisateur à partir de l’historique de la conversation.
Pourquoi utiliser ce composant ?
Ce composant simplifie l’intégration d’une classification de texte robuste dans vos workflows IA. Sa flexibilité, sa capacité à prendre en compte le contexte et la prise en charge des configurations basiques et avancées en font un élément clé pour l’automatisation, l’analyse et les systèmes d’IA conversationnelle. Que vous ayez besoin d’une catégorisation simple basée sur des mots-clés ou d’une détection d’intention nuancée et riche en contexte, ce composant peut être adapté à vos besoins.
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.
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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