"Vad gör komponenten Textklassificering?"

"Den analyserar inmatad text och tilldelar den en eller flera kategorier som du definierar, med hjälp av en AI-modell för noggrann och automatiserad klassificering."

"Kan jag definiera egna kategorier?"

"Ja, du kan ange egna kategorier och beskrivningar för att anpassa klassificeringen efter just ditt arbetsflöde."

"Stödjer den kontext från tidigare meddelanden?"

"Ja, du kan aktivera chatt-historik som indata för att förbättra klassificeringens noggrannhet genom att ta hänsyn till tidigare konversation."

"Vilka modeller kan användas för klassificering?"

"Du kan välja mellan olika språkmodeller, inklusive små eller stora LLM:er, beroende på dina krav på noggrannhet och hastighet."

"Är det möjligt att kontrollera hur många kategorier som tilldelas?"

"Ja, du kan ange om klassificeringen ska returnera en, flera eller inga kategorier alls för varje indata."

Textklassificering

Sortera och märk automatiskt inmatad text i kategorier med AI, med anpassningsbara alternativ för kategorier, modeller och klassificeringstyper.

Komponentbeskrivning

Så fungerar Textklassificering-komponenten

Komponenten Klassificering är utformad för att utföra textklassificering, där inkommande text sorteras i en eller flera användardefinierade kategorier. Detta är särskilt användbart i AI-arbetsflöden där automatisk kategorisering, vidarebefordran eller märkning av inkommande meddelanden eller dokument krävs.

Vad komponenten gör

I grunden tar denna komponent en inmatad text och klassificerar den enligt en uppsättning kategorier och deras eventuella beskrivningar. Den stödjer integration med konversationshistorik och möjliggör anpassning av klassificeringslogiken med olika konfigurationsalternativ. Komponenten är modell-agnostisk och kan använda vilken kompatibel språkmodell som helst, inklusive lättviktsmodeller, vilket gör den flexibel och effektiv för en rad användningsområden.

Viktiga indata

Inputnamn	Typ	Obligatorisk	Beskrivning
Inmatad text	Meddelande	Ja	Den huvudsakliga texten som ska klassificeras.
Chatt-historik	InMemoryChatMessageHistory	Nej	Tidigare konversationsmeddelanden för att ge kontext och förbättra klassificeringens precision.
LLM (Modell)	BaseChatModel	Nej	Anger vilken stor språkmodell som ska användas för klassificeringen.
Kategorier	Data (Nested Dict)	Ja	En ordbok över kategorinamn och eventuella beskrivningar för att definiera vad texten ska klassificeras i.
Klassificeringstyp	Dropdown (str)	Ja	Välj hur många kategorier som kan väljas: En eller Flera, Noll eller Flera, Endast En, Noll eller En.
Anpassat systemmeddelande	Meddelande	Nej	Ett valfritt systemprompt för att ytterligare styra klassificeringsmodellens beteende.
Verktygsbeskrivning	str (flera rader)	Nej	En beskrivning för verktyget, användbar när det används inom agentramverk.
Verktygsnamn	str	Nej	Valfritt, för att referera till detta verktyg i agentbaserade arbetsflöden.
Utförlig	bool	Nej	Alternativ för att aktivera utförlig utdata för felsökning eller transparens.

Anmärkningsvärda funktioner

Integration av chatt-historik: Genom att inkludera chatt-historik kan komponenten klassificera text med större kontext, vilket ökar precisionen i flerstegskonversationer.
Konfigurerbar klassificeringstyp: Stödjer flexibel klassificeringslogik, vilket möjliggör en eller flera kategorier per indata efter arbetsflödets behov.
Anpassningsbara prompts: Avancerade användare kan lägga till systemmeddelanden för att justera eller finjustera klassificeringsprompten.
Modellflexibilitet: Fungerar med en rad språkmodeller, inklusive mindre/snabbare modeller.

Utdata

Utdata-namn	Typ	Beskrivning
Kategorier	Meddelande	Resultatet av klassificeringen för inmatad text.
Verktyg	Verktyg	Klassificeringsverktygets instans, för integration i agentarbetsflöden.

Exempel på användningsområden

Kundsupport: Kategorisera automatiskt inkommande supportärenden eller chattmeddelanden för att skicka dem till rätt avdelning.
Innehållsmoderering: Klassificera användargenererat innehåll till säkra, skräppost- eller flaggade kategorier.
Dokumenthantering: Organisera dokument eller e-post efter ämne eller avdelning.
Konversationell AI: Ge kontextmedvetna svar genom att klassificera användarens avsikt baserat på konversationshistorik.

Varför använda denna komponent?

Denna komponent effektiviserar processen att integrera kraftfull textklassificering i dina AI-arbetsflöden. Dess flexibilitet, kontextmedvetenhet och stöd för både grundläggande och avancerad konfiguration gör den till en värdefull byggsten för automatisering, analys och konversationella AI-system. Oavsett om du behöver enkel kategorisering baserad på nyckelord eller nyanserad, kontextbaserad avsiktsdetektion kan denna komponent anpassas efter dina behov.

Exempel på flow-mallar som använder Textklassificering-komponenten

För att hjälpa dig komma igång snabbt har vi förberett flera exempel på flow-mallar som demonstrerar hur du använder Textklassificering-komponenten effektivt. Dessa mallar visar olika användningsfall och bästa praxis, vilket gör det lättare för dig att förstå och implementera komponenten i dina egna projekt.

Sökintentsklassificerare & Landningssidegenerator

Detta AI-drivna arbetsflöde klassificerar sökfrågor efter intention, undersöker topprankade URL:er och genererar en högoptimerad landningssida för PPC- och SEO-...

Jun 6, 2025 4 min läsning

Vanliga frågor

Vad gör komponenten Textklassificering?: Den analyserar inmatad text och tilldelar den en eller flera kategorier som du definierar, med hjälp av en AI-modell för noggrann och automatiserad klassificering.
Kan jag definiera egna kategorier?: Ja, du kan ange egna kategorier och beskrivningar för att anpassa klassificeringen efter just ditt arbetsflöde.
Stödjer den kontext från tidigare meddelanden?: Ja, du kan aktivera chatt-historik som indata för att förbättra klassificeringens noggrannhet genom att ta hänsyn till tidigare konversation.
Vilka modeller kan användas för klassificering?: Du kan välja mellan olika språkmodeller, inklusive små eller stora LLM:er, beroende på dina krav på noggrannhet och hastighet.
Är det möjligt att kontrollera hur många kategorier som tilldelas?: Ja, du kan ange om klassificeringen ska returnera en, flera eller inga kategorier alls för varje indata.

Prova FlowHunt Textklassificering

Upplev snabb och pålitlig AI-driven textkategorisering i dina automatiseringar med FlowHunts komponent för textklassificering.

Prova nu Boka en demo

Lär dig mer