文本分类器节点#

使用文本分类器节点（Text Classifier node）对传入的数据进行分类（归类）。根据参数中提供的类别（见下文），每个项目会被传递给模型以确定其所属类别。

在本页面中，您将找到文本分类器节点的参数说明以及相关资源链接。

节点参数#

输入提示（Input Prompt）：定义需要分类的输入内容。通常是一个引用输入项字段的表达式。例如，如果输入来自聊天触发器，则可以是 {{ $json.chatInput }}。默认情况下，它引用 text 字段。
类别（Categories）：添加您希望用于分类的类别。每个类别包含名称和描述。请使用描述向模型说明该类别的含义，尤其当类别含义不明确时这一点非常重要。您可以根据需要添加任意数量的类别。

允许多个类别为真（Allow Multiple Classes To Be True）：您可以配置分类器始终为每个项目输出单个类别（关闭状态），或允许模型选择多个类别（开启状态）。
无明确匹配时（When No Clear Match）：定义当模型无法为某个项目找到合适匹配类别时的行为。有两种选项：
- 丢弃项目（Discard Item）（默认）：如果节点未检测到任何类别，则丢弃该项目。
- 在额外的“其他”分支输出（Output on Extra, 'Other' Branch）：创建一个名为 其他（Other） 的独立输出分支。当节点未检测到任何类别时，项目将在此分支中输出。
系统提示模板（System Prompt Template）：使用此选项可更改用于分类的系统提示。其中使用 {categories} 占位符来表示类别列表。
启用自动修复（Enable Auto-Fixing）：启用后，节点会自动修正模型输出，以确保其符合预期格式。具体做法是将模式解析错误发送给大语言模型（LLM），并要求其进行修正。