Нейросеть читает заявку и определяет категорию

Выходные порты и маршрутизация: как Text Classifier разветвляет поток

После того как модель определила категорию, Text Classifier должен куда-то направить item. Для этого у узла есть выходные порты — по одному на каждую настроенную категорию.

Если вы добавили три категории — «горячая», «обычная», «нецелевая» — на холсте у узла появятся три выходных порта с соответствующими именами. Item уходит ровно в один из них: тот, который соответствует решению модели. Остальные порты в этом запуске остаются пустыми.

Это поведение аналогично узлу IF, с которым вы работали в прошлом уроке. Там условие ветвления было жёстким: поле priority равно high — item идёт в ветку True, иначе — в False. Text Classifier делает то же самое, но без формулы. Вместо проверки конкретного значения поля решение принимает языковая модель по смыслу текста.

Практически это означает, что вы подключаете следующие узлы прямо к выходным портам Text Classifier — по одному на каждую ветку. Например:

• к порту «горячая» — узел, который отправляет уведомление менеджеру;
• к порту «обычная» — узел, который записывает заявку в очередь;
• к порту «нецелевая» — узел, который архивирует или игнорирует запрос.

Главное отличие от IF: число веток не ограничено двумя. Хотите пять категорий — будет пять портов. IF на такое не способен без вложенных условий, а Text Classifier просто добавляет новую строку в список категорий.

Ещё один нюанс: при пакетной обработке разные items из одного запуска могут уйти в разные порты. Если вы запустили три контрольные заявки одновременно, каждая из них пройдёт классификацию независимо и окажется в своём порту. Это важно понимать при проверке результата: смотреть нужно не на общий вывод узла, а на содержимое каждого отдельного порта.