Classify Node

Chi Tiết Node: Classify (Phân Loại)

Sơ Đồ Hoạt Động

[!TIP]
Mẹo hữu ích: Sau khi hoàn tất bước cấu hình quan trọng, hãy kiểm tra nhanh trên môi trường thử nghiệm hoặc dữ liệu mẫu trước khi áp dụng cho dữ liệu thật.

Node (Nút) Classify sử dụng AI để đọc hiểu văn bản đầu vào và tự động chia nó vào các nhóm (Categories) đã định nghĩa trước. Đây là node rẽ nhánh thông minh nhất.

Cấu Hình

1. Input Text

Văn bản cần phân loại (VD: Tin nhắn Customer (khách hàng)).

2. Categories (Danh Mục)

Định nghĩa các nhánh rẽ.

  • Nhánh 1: Hỏi giá

  • Nhánh 2: Khiếu nại

  • Nhánh 3: Hỗ trợ kỹ thuật

  • Nhánh 4: Khác

3. Examples (Ví Dụ - Few-shot)

Dạy AI cách phân loại bằng cách đưa ví dụ mẫu:

  • Hỏi giá: "Cái này bao nhiêu tiền?", "Giá rẻ thế nào?"

  • Khiếu nại: "Hàng lỗi quá", "Trả lại tiền cho tôi".

Kết Quả

Node sẽ có số lượng đầu ra (Output Ports) tương ứng với số Categories bạn tạo.
Nếu tin nhắn là "Máy tôi bị hỏng", nó sẽ chạy dòng dữ liệu qua cổng output Hỗ trợ kỹ thuật để đi đến các node xử lý tiếp theo.

4. Xử Lý Sự Cố (Troubleshooting)

Vấn đề 1: Node Classify phân loại sai - Tin nhắn rõ ràng nhưng đi vào category sai

Nguyên nhân: Ví dụ không đủ hoặc định nghĩa category mơ hồ.

Giải pháp:

  1. Thêm More Examples (Ví dụ): Cung cấp ít nhất 5-10 ví dụ/category thay vì 2-3.

  2. Rõ ràng hoá định nghĩa:

    • Sai: "Hỏi giá" (quá chung chung)

    • Đúng: "Hỏi giá sản phẩm cụ thể, so sánh giá, xin khuyến mãi"

  3. Thêm Negative Examples: "Những gì KHÔNG phải Hỏi giá: ....."

  4. Tăng Temperature từ 0.0 → 0.3-0.5 (nếu quá cứng nhắc) để model linh hoạt hơn.

Vấn đề 2: Node Classify không phân loại - Tin nhắn không rõ hoặc đi vào "Khác"

Nguyên nhân: Nội dung không khớp với bất kỳ category nào, hoặc category "Khác" chưa có xử lý.

Giải pháp:

  1. Thêm category mới: Nếu thường xuyên rơi vào "Khác", hãy phân tích và tạo category mới.

  2. Cải thiện "Khác" description: "Những câu hỏi không liên quan đến sản phẩm, spam, hoặc lạm dụng".

  3. Fallback Handler: Trong Workflow, node "Khác" nên kết nối tới một node an toàn (VD: Ghi log để review sau).

  4. Manual Review: Setup một queue để CSKH review những tin không classify được.

Vấn đề 3: Accuracy thấp - Chỉ 50-60% tin nhắn phân loại đúng

Nguyên nhân: Model yếu, category tự nó mâu thuẫn, hoặc training data không đủ.

Giải pháp:

  1. Chọn Model mạnh hơn: Thay GPT-4o mini → GPT-4o hoặc Claude 3.5 Sonnet.

  2. Áp dụng Majority Voting: Chạy Classify Node 3 lần, chọn category được vote nhiều nhất (tốn API tiền hơn nhưng chính xác hơn).

  3. Phân tách Categories: Thay vì 6 categories lớn, chia thành 3 levels: Level 1 (Intent chính), Level 2 (Chi tiết).

  4. Fine-tune: Nếu khuyến có budget, dùng fine-tuned model trên dữ liệu history của bạn.