Question Classifier（問題分類器）
節點概述
節點英文名: Question Classifier
節點中文名稱: 問題分類器
支援場景: Chatflow Agent（支援）, Workflow Agent（支援）
功能說明
Question Classifier 節點對輸入問題進行分類或意圖識別，將分類結果作為條件用以選擇後續處理分支。它能夠智慧分析使用者輸入，自動識別問題型別或意圖，為後續的流程分支提供決策依據。
節點展示內容
1. 基本資訊展示
- 圖示: 節點專用圖示
- 名稱: 節點名稱
- 大模型: 同 LLM 節點顯示方式
- 分類 id 和分類的內容: 顯示配置的分類資訊
- 註釋: 使用者新增的說明文字
2. 操作按鈕
- 更多按鈕: 點選後展示右鍵選單內容
- 執行按鈕: 點選進入試執行介面
節點編輯區域
1. 大語言模型配置
- 模型選擇: 同 LLM 節點的模型配置方式
- 引數設定: 支援配置模型引數
2. 輸入變數配置
- 選擇方式: 類似於 System Prompt 的輸入框——在輸入框中輸入
/喚起變數選擇並插入 (如上方截圖中的開始/sys.query),而非獨立的下拉選擇器 - 編輯輔助: 支援字數統計、複製、最大化 (同 Prompt 編輯器)
3. 分類配置
- 分類管理: 支援展示多個分類，至少需要 2 個分類
- 分類刪除: 分類支援刪除操作
- 分類編輯: 配置功能同 LLM 的 System_prompt 配置
- 新增分類: 點選後，支援新增新的分類
4. 進階設定
- 附加指令: 支援編寫 prompt 的附加指令
- 配置方式: 配置功能同 LLM 的 System_prompt 配置
5. 記憶功能
- 功能: 同 LLM 節點的記憶功能，提供長期記憶與短期記憶兩個開關
6. 輸出變數
- 變數名: class_name
- 變數型別: string
- 變數中文名: 分類名稱
7. 下一步配置
- 支援新增下一個節點
- 每個分類對應一個獨立的下一步分支:畫布上每個分類有自己的輸出連線點，分類命中哪一類，流程就走哪一條分支 (如上方截圖：分類 1 → 引數提取器，分類 2 → 條件分支)
執行邏輯
Question Classifier 節點的執行邏輯由後端實現，確保問題分類的準確性。
右鍵操作
右鍵選單包含以下選項：
- 更改節點: 修改節點型別
- 複製: 複製節點
- 複製: 複製節點內容
- 刪除: 刪除節點
- 幫助連結: 跳轉到幫助文件
- 執行節點: 測試運行當前節點
使用場景
1. 客服系統
- 問題分類: 將使用者問題分類為技術支援、產品諮詢、投訴建議等
- 路由分發: 根據分類結果將問題分發給相應的處理團隊
- 優先順序排序: 根據問題型別設定不同的處理優先順序
2. 內容管理
- 內容分類: 自動分類文章、評論、反饋等內容
- 標籤生成: 為內容自動生成相關標籤
- 內容推薦: 基於分類結果推薦相關內容
3. 業務流程
- 工單分類: 自動分類工單型別
- 需求分析: 分析使用者需求型別
- 流程分支: 根據分類結果選擇不同的處理流程
4. 資料分析
- 情感分析: 分析文本的情感傾向
- 主題識別: 識別文本的主要主題
- 趨勢分析: 分析不同類別的發展趨勢
分類配置
1. 分類設計原則
- 互斥性: 分類之間應該互斥，避免重疊
- 完整性: 分類應該覆蓋所有可能的情況
- 清晰性: 分類名稱應該清晰明確
- 可擴充套件性: 支援後續新增新的分類
2. 進階設定
- 分類指令: 提供額外的分類指導（在進階設定的「指令」中編寫）
最佳實踐
1. 分類設計
- 層次結構: 使用層次化的分類結構
- 平衡性: 保持各類別的平衡
- 更新維護: 定期更新和維護分類體系
2. 模型選擇
- 準確性: 選擇分類準確性高的模型
- 速度: 考慮分類處理速度
- 成本: 平衡準確性和成本
配置步驟
1. 基礎配置
- 選擇合適的大語言模型
- 配置輸入變數
- 設定分類配置
2. 分類設定
- 新增分類類別
- 設定分類名稱和 ID
- 配置分類描述
3. 高階配置
- 設定高階指令
- 配置記憶功能
- 設定輸出變數
4. 測試驗證
- 使用試執行功能測試
- 檢查分類準確性
- 調整配置引數
注意事項
- 分類數量: 至少需要 2 個分類，建議不超過 20 個
- 分類質量: 確保分類的準確性和一致性
- 模型選擇: 選擇適合分類任務的模型
- 資料質量: 確保輸入資料的質量和格式
- 效能考慮: 考慮分類處理的效能和成本
常見問題
Q: 如何設計分類體系？
A: 根據業務需求設計互斥且完整的分類體系，使用清晰的命名。
Q: 分類不準確怎麼辦？
A: 檢查分類配置、調整高階指令或更換模型。
Q: 可以新增多少個分類？
A: 至少 2 個，建議不超過 20 個，具體數量根據業務需求確定。
Q: 如何提高分類準確性？
A: 提供清晰的分類指令、選擇合適的模型。
Q: 分類結果如何用於後續流程？
A: 分類結果可以作為條件判斷的依據，用於選擇不同的處理分支。