定義
自然語意分類器 (Question Classifier) 節點利用大型語言模型（LLM）的自然語言理解與推理能力，對輸入的文字內容（如使用者提問或對話內容）進行分析並自動分類。根據預先配置的分類標籤（例如「售後服務」或「售前諮詢」），該節點會輸出最契合輸入內容語意的分類結果，並將其傳遞至下游節點以決定後續處理步驟。
節點配置
配置步驟：
- 輸入變數：選擇要分類的內容（支援檔案變數）。在客戶問答場景中，通常是使用者的提問。
- 分類：手動新增多個分類，並為每個分類提供關鍵字或描述，以協助大型語言模型更準確地判斷匹配的分類。
- 記憶：啟用此功能後，該節點的輸入將包含對話歷史。這有助於大型語言模型理解上下文，提升對問題語意的判斷能力。
- 輸出變數：此節點會輸出兩個變數：ClassName 和 Reason。ClassName 儲存預測的分類名稱，Reason 儲存解釋理由。您可以在下游節點中引用這些結果，以執行相應的邏輯操作。
- 下游路由：為每個分類選擇對應的下游節點。一旦完成分類，工作流程將根據分類結果路由至相應的處理路徑。
配置詳細資訊
1. 新增「自然語意分類器」節點
在應用程式編輯頁面，右鍵點擊畫布或點擊上一節點末端的 + 圖示，新增並選擇「自然語意分類器」節點。
2. 選擇輸入變數
選擇要用於分類的輸入變數。輸入內容通常為使用者提問、對話內容或上一個節點的文字輸出。
3. 選擇模型
使用者可以在此節點中選擇使用的模型，例如 Microsoft Azure GPT 系列、OpenAI GPT 系列、Claude 系列、DeepSeek 系列等主流大型語言模型。此外，您還可以配置模型的溫度參數。選擇合適的模型和參數，有助於提升分類的準確性。
4. 分類管理
您可以新增多個分類，並為每個分類撰寫對應的關鍵字或描述，以幫助大型語言模型更清楚地理解分類標準。這樣，系統可以根據輸入意圖，將內容正確路由至不同的工作流程。
分類範例：
- 關於售後服務的問題，例如產品退換貨、維修、保固等。
- 關於產品操作和使用方式的問題。
- 關於產品購買相關的問題。
當輸入內容不符合任何分類條件時，將預設歸類為「其他」分類。
5. 記憶功能（Memory）
啟用「記憶」功能後，自然語意分類器節點每次的輸入都將包含對話歷史，這有助於大型語言模型理解之前的上下文，進一步提升對問題的理解能力。
對話歷史支援兩種配置方式：
- 指定數量：直接指定要參考的歷史訊息數量。
- 動態插入：透過變數傳遞歷史訊息。
記憶範圍支援：
- 會話記憶：參考當前對話主題內的歷史訊息，適用於需要完整上下文以判斷意圖的場景。
- 節點記憶：僅記錄當前「自然語意分類器」節點的輸入和輸出，適用於希望節點僅基於自身歷史進行判斷的情況。
例如，在多輪客戶服務對話中，使用者可能僅輸入簡短的問題「這部分是怎麼收費的？」啟用會話記憶後，分類器可根據先前的對話判斷使用者詢問的內容屬於售前、售後、產品使用或其他類別。
6. 輸出結果
「自然語意分類器」節點會輸出以下變數：
- ClassName：字串類型。表示分類結果，即模型判斷後匹配的分類名稱。
- Reason：字串類型。表示分類理由，解釋模型為何將輸入內容分配至該分類。
後續節點可以引用 ClassName 來確定工作流程的路徑，或引用 Reason 來查看分類依據。
7. 錯誤處理
「自然語意分類器」節點支援錯誤處理功能。
當節點執行過程中發生錯誤時，您可選擇以下其中一種處理方式：
- 不處理：若節點失敗，工作流程將被中斷。
- 使用預設值：若節點失敗，工作流程會繼續執行，並將配置的預設值作為節點輸出。
- 錯誤處理分支：若節點失敗，當前路徑將被中斷並重新導向至配置的錯誤處理分支。
選擇「使用預設值」時，您可以為輸出變數（例如 ClassName 和 Reason）配置預設值。即使分類器失敗，工作流程仍可繼續執行。
簡單案例
此模型非常適合用於分類客戶服務問題。在典型的問答情境中，「自然語意分類器」可以自動為客戶問題進行分類，並引導至正確的知識庫，提供精準且有用的解答。
以下是一個產品相關客戶服務的工作流程範本：
在此範例中，我們設定了三個分類標籤或描述。
- 分類 1：「AB-售後服務」
- 分類 2：「AB-售前詢問」
- 分類 3：「個人產品問題」
- 若使用者的問題不符合以上任何條件，模型將執行「其他」分類。
當使用者輸入不同問題時，「自然語意分類器」會根據設定好的分類標籤或描述自動完成分類。例如，若使用者輸入：
- 「AirDroid Business Enterprise Edition 多少錢？」→ 歸類為「售前詢問」。
- 「如何建立和部署 kiosk 配置？」→ 歸類為「售後服務」。
- 「如何將 AirDroid Cast 投屏到電視？」→ 歸類為「個人產品問題」。
- 「今天紐約的天氣怎麼樣？」→ 歸類為「其他問題」。
注意事項：
- 輸入變數必須為字串，且不能為空值。
- 每個分類名稱必須完全不同，避免重複或無效的名稱。
- 確保每個分類描述清晰簡明，以便分類器能準確判斷。
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