Question Classifier（问题分类器）
节点概述
节点英文名: Question Classifier
节点中文名称: 问题分类器
支持场景: Chatflow Agent（支持）, Workflow Agent（支持）
功能说明
Question Classifier 节点对输入问题进行分类或意图识别，将分类结果作为条件用以选择后续处理分支。它能够智能分析用户输入，自动识别问题类型或意图，为后续的流程分支提供决策依据。
节点展示内容
1. 基本信息展示
- 图标: 节点专用图标
- 名称: 节点名称
- 大模型: 同 LLM 节点显示方式
- 分类 id 和分类的内容: 显示配置的分类信息
- 注释: 用户添加的说明文字
2. 操作按钮
- 更多按钮: 点击后展示右键菜单内容
- 运行按钮: 点击进入试运行界面
节点编辑区域
1. 大语言模型配置
- 模型选择: 同 LLM 节点的模型配置方式
- 参数设置: 支持配置模型参数
2. 输入变量配置
- 选择方式: 类似于 System Prompt 的输入框——在输入框中输入
/唤起变量选择并插入 (如上方截图中的开始/sys.query),而非独立的下拉选择器 - 编辑辅助: 支持字数统计、复制、最大化 (同 Prompt 编辑器)
3. 分类配置
- 分类管理: 支持展示多个分类，至少需要 2 个分类
- 分类删除: 分类支持删除操作
- 分类编辑: 配置功能同 LLM 的 System_prompt 配置
- 添加分类: 点击后，支持添加新的分类
4. 高级设置
- 附加指令: 支持编写 prompt 的附加指令
- 配置方式: 配置功能同 LLM 的 System_prompt 配置
5. 记忆功能
- 功能: 同 LLM 节点的记忆功能，提供长期记忆与短期记忆两个开关
6. 输出变量
- 变量名: class_name
- 变量类型: string
- 变量中文名: 分类名称
7. 下一步配置
- 支持添加下一个节点
- 每个分类对应一个独立的下一步分支:画布上每个分类有自己的输出连接点，分类命中哪一类，流程就走哪一条分支 (如上方截图：分类 1 → 参数提取器，分类 2 → 条件分支)
运行逻辑
Question Classifier 节点的运行逻辑由后端实现，确保问题分类的准确性。
右键操作
右键菜单包含以下选项：
- 更改节点: 修改节点类型
- 拷贝: 复制节点
- 复制: 复制节点内容
- 删除: 删除节点
- 帮助链接: 跳转到帮助文档
- 运行节点: 测试运行当前节点
使用场景
1. 客服系统
- 问题分类: 将用户问题分类为技术支持、产品咨询、投诉建议等
- 路由分发: 根据分类结果将问题分发给相应的处理团队
- 优先级排序: 根据问题类型设置不同的处理优先级
2. 内容管理
- 内容分类: 自动分类文章、评论、反馈等内容
- 标签生成: 为内容自动生成相关标签
- 内容推荐: 基于分类结果推荐相关内容
3. 业务流程
- 工单分类: 自动分类工单类型
- 需求分析: 分析用户需求类型
- 流程分支: 根据分类结果选择不同的处理流程
4. 数据分析
- 情感分析: 分析文本的情感倾向
- 主题识别: 识别文本的主要主题
- 趋势分析: 分析不同类别的发展趋势
分类配置
1. 分类设计原则
- 互斥性: 分类之间应该互斥，避免重叠
- 完整性: 分类应该覆盖所有可能的情况
- 清晰性: 分类名称应该清晰明确
- 可扩展性: 支持后续添加新的分类
2. 高级设置
- 分类指令: 提供额外的分类指导（在高级设置的「指令」中编写）
最佳实践
1. 分类设计
- 层次结构: 使用层次化的分类结构
- 平衡性: 保持各类别的平衡
- 更新维护: 定期更新和维护分类体系
2. 模型选择
- 准确性: 选择分类准确性高的模型
- 速度: 考虑分类处理速度
- 成本: 平衡准确性和成本
配置步骤
1. 基础配置
- 选择合适的大语言模型
- 配置输入变量
- 设置分类配置
2. 分类设置
- 添加分类类别
- 设置分类名称和 ID
- 配置分类描述
3. 高级配置
- 设置高级指令
- 配置记忆功能
- 设置输出变量
4. 测试验证
- 使用试运行功能测试
- 检查分类准确性
- 调整配置参数
注意事项
- 分类数量: 至少需要 2 个分类，建议不超过 20 个
- 分类质量: 确保分类的准确性和一致性
- 模型选择: 选择适合分类任务的模型
- 数据质量: 确保输入数据的质量和格式
- 性能考虑: 考虑分类处理的性能和成本
常见问题
Q: 如何设计分类体系？
A: 根据业务需求设计互斥且完整的分类体系，使用清晰的命名。
Q: 分类不准确怎么办？
A: 检查分类配置、调整高级指令或更换模型。
Q: 可以添加多少个分类？
A: 至少 2 个，建议不超过 20 个，具体数量根据业务需求确定。
Q: 如何提高分类准确性？
A: 提供清晰的分类指令、选择合适的模型。
Q: 分类结果如何用于后续流程？
A: 分类结果可以作为条件判断的依据，用于选择不同的处理分支。