分類記述を定義することにより、問題分類子は LLM を使用してユーザー入力に基づいて一致する分類を推測し、分類結果を出力し、より正確な情報を下流ノードに提供できます。
よくある使用シナリオには、カスタマーサービス対話意図分類、製品評価分類、メールのバッチ分類などがあります。
典型的な製品カスタマーサービスのシナリオでは、問題分類器はナレッジベース検索の前段階として機能し、ユーザーの質問の意図を分類します。分類後、異なるナレッジベースに誘導され、ユーザーの質問に正確に回答します。
以下の図は製品カスタマーサービスシナリオのサンプルワークフローテンプレートです:
このシナリオでは、3つの分類ラベル/説明を設定しています:
ユーザーが異なる質問を入力すると、問題分類器は設定された分類ラベル/説明に基づいて自動的に分類を行います:
質問分類器の設定
設定手順:
sys.query
が対象です。指示: 高度な設定-指示 では、例えばより豊富な分類基準など、追加の指示を補足することができます。これにより問題分類器の分類能力が強化されます。
メモリー: メモリーをオンにすると、問題分類器の各入力には対話のチャット履歴が含まれ、LLM が前文を理解しやすくなり、対話の中での問題理解能力が向上します。
画像分析: 画像認識機能を備えた LLM でのみ利用可能で、画像変数の入力が可能です。
メモリウィンドウ: メモリウィンドウがオフの時、システムはモデルのコンテキストウィンドウに基づいてチャット履歴の伝達量を動的にフィルタリングします。オンの時、ユーザーはチャット履歴の伝達量を正確に制御できます(対数表示)。
出力変数:
class_name
分類後に出力される分類名です。必要に応じて下流ノードで分類結果変数を使用することができます。
分類記述を定義することにより、問題分類子は LLM を使用してユーザー入力に基づいて一致する分類を推測し、分類結果を出力し、より正確な情報を下流ノードに提供できます。
よくある使用シナリオには、カスタマーサービス対話意図分類、製品評価分類、メールのバッチ分類などがあります。
典型的な製品カスタマーサービスのシナリオでは、問題分類器はナレッジベース検索の前段階として機能し、ユーザーの質問の意図を分類します。分類後、異なるナレッジベースに誘導され、ユーザーの質問に正確に回答します。
以下の図は製品カスタマーサービスシナリオのサンプルワークフローテンプレートです:
このシナリオでは、3つの分類ラベル/説明を設定しています:
ユーザーが異なる質問を入力すると、問題分類器は設定された分類ラベル/説明に基づいて自動的に分類を行います:
質問分類器の設定
設定手順:
sys.query
が対象です。指示: 高度な設定-指示 では、例えばより豊富な分類基準など、追加の指示を補足することができます。これにより問題分類器の分類能力が強化されます。
メモリー: メモリーをオンにすると、問題分類器の各入力には対話のチャット履歴が含まれ、LLM が前文を理解しやすくなり、対話の中での問題理解能力が向上します。
画像分析: 画像認識機能を備えた LLM でのみ利用可能で、画像変数の入力が可能です。
メモリウィンドウ: メモリウィンドウがオフの時、システムはモデルのコンテキストウィンドウに基づいてチャット履歴の伝達量を動的にフィルタリングします。オンの時、ユーザーはチャット履歴の伝達量を正確に制御できます(対数表示)。
出力変数:
class_name
分類後に出力される分類名です。必要に応じて下流ノードで分類結果変数を使用することができます。