定義
分類を定義することにより、質問分類器は LLM を使用してユーザー入力に基づいて定義された分類項目に分類します。出力された分類結果は、より正確な情報として下流ノードに提供できます。シナリオ
よくある使用シナリオには、カスタマーサービスの対話意図、製品評価、メールのバッチなどがあります。 製品カスタマーサービスのシナリオでは、質問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：
- 分類 1：アフターサービスに関する質問
- 分類 2：製品の操作に関する質問
- 分類 3：その他の質問
- “iPhone 14で連絡先を設定する方法は？” —> “製品の操作に関する質問”
- “保証期間はどれくらいですか？” —> “アフターサービスに関する質問”
- “今日の天気はどうですか？” —> “その他の質問”
設定方法
質問分類器の設定
- 入力変数を選択する、分類に使用する入力内容を指します、ファイルのアップロードもサポートします。カスタマーサービスのシナリオでは一般的にユーザーの質問
sys.queryが対象です。 - 推論モデルを選択する、質問分類器は大規模言語モデル (LLM) の自然言語分類と推論能力に基づいており、適切なモデルを選ぶことで分類効果を向上させることができます。
- 分類ラベル/説明を作成する、複数の分類を手動で追加し、分類のキーワードや説明文を作成することで、大規模言語モデルが分類基準をよりよく理解できるようにします。
- 分類に対応する下流ノードを選択する、質問分類ノードが分類を完了した後、分類と下流ノードの関係に基づいて後続のプロセスパスを選択します。
高度な設定：
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。これにより質問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、質問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、対話の中での質問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。