Нейросеть читает заявку и определяет категорию

Пошаговая настройка и проверка на контрольных заявках

Теория разобрана — теперь собираем узел руками. Вот полная последовательность действий.

1. Добавить узел Text Classifier на холст

Откройте панель узлов, найдите Text Classifier в группе AI/Langchain и перетащите его на холст. Соедините входной порт узла с выходом предыдущего узла в вашем workflow — того, который передаёт заявки дальше по цепочке.

2. Указать поле с текстом заявки

Внутри настроек узла найдите поле Input Field. Сюда нужно вписать точное имя ключа из JSON-структуры item, в котором лежит текст заявки. Если предыдущий узел передаёт данные с ключом description — вписывайте именно description, без кавычек и без опечаток. Перед тем как вписать, откройте панель Input узла Text Classifier и в режиме JSON убедитесь, что ключ называется именно так.

3. Добавить три категории

В секции категорий добавьте три записи. Описания категорий разобраны в предыдущем разделе — используйте их как основу. Ключевые маркеры для каждой категории:

Name	Маркеры для Description
горячая	готовность купить прямо сейчас, вопросы про оплату и оформление заказа
обычная	вопрос по продукту или функционалу, без срочности и готовности купить немедленно
нецелевая	текст не связан с продуктом — спам, посторонние вопросы

Чем точнее Description, тем надёжнее классификация. Если на шаге 5 одна из заявок попадёт не в тот порт — вернитесь сюда и уточните описание.

4. Подключить sub-node chat model

Под блоком Text Classifier на холсте есть точка подключения для модели. Кликните по ней — появится список доступных типов chat model. Выберите нужный (например, OpenAI), задайте credentials с API-ключом. После подключения sub-node визуально появится под основным узлом как отдельный маленький блок.

5. Запустить тест на трёх контрольных заявках

Подайте на вход три заявки и проверьте, в каком выходном порту оказался каждый item:

• «Хочу купить прямо сейчас, подскажите как оплатить» → должна попасть в порт горячая.
• «Есть вопрос по функционалу, не срочно» → должна попасть в порт обычная.
• «Привет, хочу узнать рецепт борща» → должна попасть в порт нецелевая.

Смотреть нужно не на общий вывод узла, а кликать по каждому выходному порту отдельно — только так видно, куда ушёл конкретный item.

Диагностика: если классификатор читает не тот текст

Если все три заявки уходят в одну и ту же категорию, или узел возвращает ошибку — первым делом проверьте поле Input Field. Это самая частая причина сбоя: имя поля в настройках узла не совпадает с реальным ключом в JSON item.

Как проверить: кликните на узел Text Classifier, откройте вкладку Input и переключитесь в режим JSON. Найдите поле с текстом заявки и скопируйте его ключ дословно — именно его и нужно вставить в Input Field.

Распространённая ловушка: форма-триггер может передавать поле с пробелами или кириллицей в имени, например Описание проблемы. Если в Input Field стоит description, а реальный ключ — Описание проблемы, классификатор получает пустое значение и классифицирует «ничего».

После исправления Input Field перезапустите тест — три контрольные заявки должны разойтись по трём разным портам. Это и есть критерий корректной настройки.