Text Classifier（文本分类器） 节点

使用 Text Classifier 节点，对传入数据进行分类。节点将每个数据项传给模型，由模型根据参数中提供的类别（见下文）判断其所属类别。

本页列出了 Text Classifier 节点的参数，并提供更多资源的链接。

节点参数

• Input Prompt（输入提示词）：定义要分类的输入，通常是引用输入项字段的表达式。例如，输入来自聊天触发器时，可使用 {{ $json.chatInput }}。默认引用 text 字段。
• Categories（类别）：添加要将输入划分到的类别。每个类别包含名称和描述。使用描述向模型解释类别的含义，尤其是在含义不明确时。可按需添加任意数量的类别。

节点选项

• Allow Multiple Classes To Be True（允许匹配多个类别）：关闭时，分类器始终为每个数据项输出一个类别；开启时，允许模型选择多个类别。

• When No Clear Match（没有明确匹配时）：定义模型无法为某个数据项找到合适类别时的处理方式，可选：

  • Discard Item（丢弃数据项，默认）：节点未检测到任何类别时，丢弃该数据项。
  • Output on Extra, 'Other' Branch（输出到额外的 Other 分支）：创建名为 Other 的独立输出分支。节点未检测到任何类别时，将数据项输出到此分支。

• System Prompt Template（系统提示词模板）：修改分类使用的系统提示词，其中使用 {categories} 占位符表示类别。

• Enable Auto-Fixing（启用自动修复）：开启后，节点会将架构解析错误发送给 LLM，要求其修复模型输出，以符合预期格式。

相关资源

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