Tekstclassificatie
Sorteer en label invoerteksten automatisch in categorieën met behulp van AI, met aanpasbare opties voor categorieën, modellen en classificatietypen.
Componentbeschrijving
Hoe de Tekstclassificatie-component werkt
Classificatiecomponent
De Classificatie-component is ontworpen om tekstclassificatie uit te voeren door binnenkomende tekst te sorteren in een of meer door de gebruiker gedefinieerde categorieën. Dit is met name handig in AI-workflows waarbij automatische categorisatie, routering of labeling van binnenkomende berichten of documenten vereist is.
Wat de component doet
In de kern neemt deze component een invoertekst en classificeert deze volgens een reeks categorieën en hun optionele beschrijvingen. Er is ondersteuning voor integratie met gespreksgeschiedenis en je kunt de classificatielogica aanpassen via diverse configuratieopties. De component is model-agnostisch en kan elk compatibel taalmodel gebruiken, inclusief lichtgewicht modellen, waardoor het flexibel en efficiënt is voor uiteenlopende toepassingen.
Belangrijkste invoer
| Invoernaam | Type | Vereist | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| Invoertekst | Message | Ja | De hoofdtekst die geclassificeerd moet worden. |
| Chatgeschiedenis | InMemoryChatMessageHistory | Nee | Eerdere gespreksberichten om context te bieden en de classificatienauwkeurigheid te verbeteren. |
| LLM (Model) | BaseChatModel | Nee | Geeft aan welk groot taalmodel gebruikt moet worden voor de classificatie. |
| Categorieën | Data (Nested Dict) | Ja | Een woordenboek van categorienamen en optionele beschrijvingen om aan te geven waar de tekst in geclassificeerd moet worden. |
| Classificatietype | Dropdown (str) | Ja | Kies hoeveel categorieën geselecteerd kunnen worden: Een of Meer, Nul of Meer, Alleen Eén, Nul of Eén. |
| Aangepast systeembericht | Message | Nee | Een optionele systeemprompt om het gedrag van het classificatiemodel verder te sturen. |
| Toolbeschrijving | str (multiline) | Nee | Een beschrijving voor de tool, handig bij gebruik binnen agent frameworks. |
| Toolnaam | str | Nee | Optioneel, om deze tool te refereren in agent-gebaseerde workflows. |
| Uitgebreid | bool | Nee | Optie om uitgebreide uitvoer in te schakelen voor debugging of transparantie. |
Opvallende kenmerken
- Integratie met chatgeschiedenis: Door chatgeschiedenis op te nemen, kan de component tekst met meer context classificeren, wat de precisie in meerstapsgesprekken verhoogt.
- Configureerbaar classificatietype: Ondersteunt flexibele classificatielogica, waardoor per workflow één of meerdere categorieën per invoer mogelijk zijn.
- Aanpasbare prompts: Gevorderde gebruikers kunnen systeemberichten toevoegen om de classificatieprompt aan te passen of te verfijnen.
- Modelflexibiliteit: Werkt met een scala aan taalmodellen, inclusief kleinere/sneller modellen.
Uitvoer
| Uitvoernaam | Type | Beschrijving |
|---|---|---|
| Categorieën | Message | De resulterende classificatie(s) voor de invoertekst. |
| Tool | Tool | De classificatietool-instantie, voor integratie in agentworkflows. |
Voorbeeldtoepassingen
- Klantenservice: Categoriseer binnenkomende supporttickets of chatberichten automatisch om ze naar de juiste afdeling te routeren.
- Contentmoderatie: Classificeer door gebruikers gegenereerde content als veilig, spam of gemarkeerd.
- Documentbeheer: Organiseer documenten of e-mails op onderwerp of afdeling.
- Conversational AI: Bied contextbewuste antwoorden door gebruikersintentie te classificeren op basis van gespreksgeschiedenis.
Waarom deze component gebruiken?
Deze component stroomlijnt het integreren van robuuste tekstclassificatie in je AI-workflows. Door de flexibiliteit, contextgevoeligheid en ondersteuning voor zowel basis- als geavanceerde configuratie is het een waardevol bouwblok voor automatisering, analytics en conversational AI-systemen. Of je nu eenvoudige keyword-categorisatie nodig hebt of genuanceerde, contextrijke intentiedetectie, deze component kan op jouw wensen worden afgestemd.
Voorbeelden van flowsjablonen met Tekstclassificatie-component
Om u snel op weg te helpen, hebben we verschillende voorbeeld-flowsjablonen voorbereid die laten zien hoe u de Tekstclassificatie-component effectief kunt gebruiken. Deze sjablonen tonen verschillende gebruikscases en best practices, waardoor het voor u gemakkelijker wordt om de component te begrijpen en te implementeren in uw eigen projecten.
Veelgestelde vragen
- Wat doet de Tekstclassificatie-component?
Deze analyseert invoertekst en wijst deze toe aan een of meer door jou gedefinieerde categorieën, met behulp van een AI-model voor nauwkeurige, geautomatiseerde classificatie.
- Kan ik mijn eigen categorieën definiëren?
Ja, je kunt aangepaste categorieën en beschrijvingen instellen om de classificatie af te stemmen op jouw specifieke workflowbehoeften.
- Ondersteunt het context uit eerdere berichten?
Ja, je kunt chatgeschiedenis inschakelen om de nauwkeurigheid van de classificatie te verbeteren door rekening te houden met de eerdere gesprekscontext.
- Welke modellen kunnen worden gebruikt voor classificatie?
Je kunt kiezen uit verschillende taalmodellen, waaronder kleine of grote LLM's, afhankelijk van je vereisten voor nauwkeurigheid en snelheid.
- Is het mogelijk om te bepalen hoeveel categorieën worden toegewezen?
Ja, je kunt aangeven of de classificatie één, meerdere of helemaal geen categorieën moet teruggeven voor elke invoer.
Probeer FlowHunt Tekstclassificatie
Ervaar snelle en betrouwbare AI-gestuurde tekstcategorisatie in je automatiseringen met de Tekstclassificatie-component van FlowHunt.
Meer informatie
