Text Classifier 노드 문서

n8n에서 Text Classifier 노드를 사용하는 방법을 알아봅니다. 들어오는 데이터를 지정된 카테고리로 분류하는 워크플로 통합 기술 문서입니다.

Text Classifier 노드를 사용해 들어오는 데이터를 분류(카테고리화)합니다. 파라미터에 제공된 카테고리를 사용하여 각 항목이 모델에 전달되어 카테고리를 결정합니다. 이 페이지에서는 Text Classifier 노드의 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다. 노드 파라미터 # Input Prompt : 분류할 입력을 정의합니다. 일반적으로 입력 항목의 필드를 참조하는 표현식입니다. 예를 들어 입력이 채팅 트리거인 경우 {{ $json.chatInput }} 이 될 수 있습니다. 기본적으로 text 필드를 참조합니다. Categories : 입력을 분류할 카테고리를 추가합니다. 카테고리에는 이름과 설명이 있습니다. 설명을 사용하여 카테고리의 의미를 모델에 설명합니다. 의미가 명확하지 않은 경우 특히 중요합니다. 원하는 만큼 카테고리를 추가할 수 있습니다. 노드 옵션 # Allow Multiple Classes To Be True : 항목당 하나의 클래스만 출력하도록 분류기를 설정(비활성화)하거나 모델이 여러 클래스를 선택할 수 있도록(활성화) 설정합니다. When No Clear Match : 모델이 항목에 적합한 일치를 찾지 못하면 어떻게 할지 정의합니다. 두 가지 옵션이 있습니다: Discard Item (기본값): 노드가 어떤 카테고리도 감지하지 못하면 항목을 삭제합니다. Output on Extra, 'Other' Branch : Other 라는 별도의 출력 브랜치를 생성합니다. 노드가 어떤 카테고리도 감지하지 못하면 이 브랜치에 항목을 출력합니다. System Prompt Template : 분류에 사용되는 시스템 프롬프트를 변경하려면 이 옵션을 사용합니다. 카테고리에는 {categories} 플레이스홀더를 사용합니다. Enable Auto-Fixing : 활성화하면 노드가 모델 출력을 자동으로 수정하여 예상 형식과 일치하도록 합니다. 스키마 파싱 오류를 LLM에 보내 수정을 요청합니다. 관련 리소스 # n8n의 Advanced AI 문서를 확인하세요.