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
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.
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.
| 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. |
| 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. |
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.
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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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.
Oui, vous pouvez définir des catégories et des descriptions personnalisées pour adapter la classification à vos besoins de workflow spécifiques.
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.
Vous pouvez choisir parmi différents modèles linguistiques, y compris des LLM petits ou grands, selon vos exigences en matière de précision et de rapidité.
Oui, vous pouvez spécifier si la classification doit retourner une, plusieurs ou aucune catégorie pour chaque entrée.
Découvrez une catégorisation de texte rapide et fiable, alimentée par l'IA, dans vos automatisations grâce au composant de classification de texte de FlowHunt.
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