Bộ phân loại ý định tìm kiếm & Trình tạo trang đích
Quy trình làm việc sử dụng AI này phân loại các truy vấn tìm kiếm theo ý định, nghiên cứu các URL xếp hạng hàng đầu và tạo ra một trang đích được tối ưu hóa cao...
6 phút đọc
Phân Loại Văn Bản
Tự động sắp xếp và gắn nhãn văn bản đầu vào vào các danh mục bằng AI, với các tùy chọn tùy chỉnh cho danh mục, mô hình và loại phân loại.
Mô tả thành phần
Cách thành phần Phân Loại Văn Bản hoạt động
Thành phần Phân Loại được thiết kế để thực hiện phân loại văn bản, sắp xếp văn bản đầu vào vào một hoặc nhiều danh mục do người dùng định nghĩa. Điều này đặc biệt hữu ích trong các quy trình AI nơi cần tự động phân loại, định tuyến hoặc gắn nhãn các tin nhắn hoặc tài liệu đến.
Thành phần này làm gì
Về cốt lõi, thành phần này nhận văn bản đầu vào và phân loại nó dựa trên một tập hợp các danh mục cùng những mô tả tùy chọn. Nó hỗ trợ tích hợp với lịch sử hội thoại và cho phép tùy chỉnh logic phân loại thông qua nhiều tùy chọn cấu hình khác nhau. Thành phần này không phụ thuộc mô hình cụ thể nào và có thể tận dụng bất kỳ mô hình ngôn ngữ tương thích nào, bao gồm cả các mô hình nhẹ, giúp tăng tính linh hoạt và hiệu quả cho nhiều tình huống sử dụng.
Các Đầu Vào Chính
| Tên Đầu Vào | Kiểu | Bắt buộc | Mô tả |
|---|---|---|---|
| Văn Bản Đầu Vào | Message | Có | Văn bản chính cần được phân loại. |
| Lịch Sử Trò Chuyện | InMemoryChatMessageHistory | Không | Các tin nhắn hội thoại trước đó để cung cấp ngữ cảnh và tăng độ chính xác phân loại. |
| LLM (Mô hình) | BaseChatModel | Không | Chỉ định mô hình ngôn ngữ lớn nào sẽ được sử dụng để phân loại. |
| Danh Mục | Data (Nested Dict) | Có | Một từ điển tên các danh mục và mô tả tùy chọn để xác định văn bản sẽ được phân loại vào đâu. |
| Loại Phân Loại | Dropdown (str) | Có | Chọn số lượng danh mục có thể được chọn: Một hoặc Nhiều, Không hoặc Nhiều, Chỉ Một, Không hoặc Một. |
| Tin Nhắn Hệ Thống Tùy Chỉnh | Message | Không | Lời nhắc hệ thống tùy chọn để hướng dẫn hành vi của mô hình phân loại. |
| Mô Tả Công Cụ | str (multiline) | Không | Mô tả cho công cụ, hữu ích khi dùng trong các framework agent. |
| Tên Công Cụ | str | Không | Tùy chọn, dùng để tham chiếu công cụ này trong quy trình làm việc dựa trên agent. |
| Verbose | bool | Không | Tùy chọn bật đầu ra chi tiết để debug hoặc minh bạch hơn. |
Tính Năng Nổi Bật
- Tích Hợp Lịch Sử Trò Chuyện: Bằng cách đưa vào lịch sử trò chuyện, thành phần có thể phân loại văn bản với ngữ cảnh rộng hơn, tăng độ chính xác trong các hội thoại nhiều lượt.
- Kiểu Phân Loại Linh Hoạt: Hỗ trợ logic phân loại linh hoạt, cho phép chọn một hoặc nhiều danh mục cho mỗi đầu vào tùy theo nhu cầu quy trình.
- Tùy Chỉnh Prompt: Người dùng nâng cao có thể thêm tin nhắn hệ thống để điều chỉnh hoặc tinh chỉnh prompt phân loại.
- Linh Hoạt về Mô Hình: Hoạt động với nhiều loại mô hình ngôn ngữ, bao gồm các mô hình nhỏ/nhanh.
Đầu Ra
| Tên Đầu Ra | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| Danh Mục | Message | Kết quả phân loại cho văn bản đầu vào. |
| Công Cụ | Tool | Thể hiện công cụ phân loại, dùng để tích hợp trong quy trình agent. |
Ví Dụ Ứng Dụng
- Hỗ Trợ Khách Hàng: Tự động phân loại các phiếu hỗ trợ hoặc tin nhắn chat đến để chuyển đến đúng bộ phận.
- Kiểm Duyệt Nội Dung: Phân loại nội dung do người dùng tạo thành các danh mục an toàn, spam hoặc bị gắn cờ.
- Quản Lý Tài Liệu: Tổ chức tài liệu hoặc email theo chủ đề hoặc phòng ban.
- AI Hội Thoại: Đưa ra phản hồi có ngữ cảnh bằng cách phân loại ý định người dùng dựa trên lịch sử trò chuyện.
Vì Sao Nên Dùng Thành Phần Này?
Thành phần này giúp đơn giản hóa quá trình tích hợp phân loại văn bản mạnh mẽ vào quy trình AI của bạn. Tính linh hoạt, khả năng nhận diện ngữ cảnh, cùng với hỗ trợ cấu hình cơ bản lẫn nâng cao khiến nó trở thành một khối xây dựng giá trị cho tự động hóa, phân tích và hệ thống AI hội thoại. Dù bạn cần phân loại đơn giản dựa trên từ khóa hay phát hiện ý định phức tạp, giàu ngữ cảnh, thành phần này đều có thể tùy biến đáp ứng yêu cầu của bạn.
Các ví dụ về mẫu luồng sử dụng thành phần Phân Loại Văn Bản
Để giúp bạn bắt đầu nhanh chóng, chúng tôi đã chuẩn bị một số mẫu luồng ví dụ minh họa cách sờ dụng thành phần Phân Loại Văn Bản một cách hiệu quả. Những mẫu này giới thiệu các trường hợp sử dụng khác nhau và thực hành tốt nhất, giúp bạn dễ dàng hiểu và triển khai thành phần trong các dự án của riêng mình.
Câu hỏi thường gặp
- Thành phần Phân Loại Văn Bản làm gì?
Thành phần sẽ phân tích văn bản đầu vào và gán nó vào một hoặc nhiều danh mục mà bạn định nghĩa, sử dụng mô hình AI để phân loại tự động và chính xác.
- Tôi có thể tự định nghĩa danh mục không?
Có, bạn có thể thiết lập các danh mục và mô tả tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu phân loại cho quy trình làm việc cụ thể của mình.
- Thành phần có hỗ trợ ngữ cảnh từ các tin nhắn trước đó không?
Có, bạn có thể bật đầu vào lịch sử trò chuyện để tăng độ chính xác phân loại bằng cách xét đến ngữ cảnh cuộc hội thoại trước đó.
- Có thể sử dụng những mô hình nào cho phân loại?
Bạn có thể chọn từ nhiều mô hình ngôn ngữ khác nhau, bao gồm các LLM nhỏ hoặc lớn, tùy vào yêu cầu về độ chính xác và tốc độ.
- Có thể kiểm soát số lượng danh mục được gán không?
Có, bạn có thể chỉ định việc phân loại sẽ trả về một, nhiều hoặc không có danh mục nào cho mỗi đầu vào.
Trải nghiệm Phân Loại Văn Bản FlowHunt
Trải nghiệm phân loại văn bản bằng AI nhanh chóng và tin cậy trong các quy trình tự động của bạn với thành phần Phân Loại Văn Bản của FlowHunt.
Tìm hiểu thêm
Bộ phân tách
Thành phần Bộ phân tách chia nhỏ văn bản thuần thành danh sách các đoạn văn bản bằng dấu phân tách xác định. Nó rất cần thiết cho các quy trình làm việc yêu cầu...
3 phút đọc
Automation
Components
+3
Phân Tích Dữ Liệu
Thành phần Phân Tích Dữ Liệu chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành văn bản thuần túy bằng cách sử dụng các mẫu tùy chỉnh. Nó cho phép định dạng linh hoạt và chuy...
3 phút đọc
Data Processing
Automation
+3
Trình tạo Đầu ra Có cấu trúc
Thành phần Trình tạo Đầu ra Có cấu trúc cho phép bạn tạo ra dữ liệu có cấu trúc chính xác từ bất kỳ lời nhắc đầu vào nào bằng mô hình LLM bạn chọn. Định nghĩa c...
4 phút đọc
AI
Automation
+4