Text Classifier
n8n 内置的基于大语言模型的文本分类节点，通过用户预定义类别和描述实现零样本/少样本分类，无需专门训练模型
时间轴 (近 90 天)
在n8n工作流中，文本分类器节点的分类稳定性依赖类别名称和描述的具体性与边界清晰度，语义重叠会导致模型判断摇摆。
退款和账号安全属于高风险场景，AI回复不当可能引发纠纷，因此该工作流将此类请求直接绕开AI转交人工。
分类器的类别划分依赖提示词质量，实际使用中需要根据业务反复调整。
n8n文本分类器（Text Classifier）节点将待分类文本与预定义类别描述一起发送给底层大语言模型，返回结构化的类别标签，可直接用于IF分支判断。
该n8n工作流使用文本分类器将客户咨询分为“can draft”（可自动起草）和“needs human”（需人工处理）两个类别，登录帮助和简单咨询归入前者，取消订阅、退款、安全相关问题归入后者。
Text Classifier 的工作机制本质上是零样本/少样本分类——模型不需要专门训练，只需读取类别描述即可完成判断，因此类别描述的清晰度直接决定分类准确率。
n8n 内置了数百个集成节点（Gmail、Slack、数据库、HTTP 请求等），并提供 AI 相关节点如 Text Classifier 和 Agent。
全部知识事实 (7)
在n8n工作流中，文本分类器节点的分类稳定性依赖类别名称和描述的具体性与边界清晰度，语义重叠会导致模型判断摇摆。
50%待验证退款和账号安全属于高风险场景，AI回复不当可能引发纠纷，因此该工作流将此类请求直接绕开AI转交人工。
50%待验证分类器的类别划分依赖提示词质量，实际使用中需要根据业务反复调整。
50%待验证n8n文本分类器（Text Classifier）节点将待分类文本与预定义类别描述一起发送给底层大语言模型，返回结构化的类别标签，可直接用于IF分支判断。
50%待验证该n8n工作流使用文本分类器将客户咨询分为“can draft”（可自动起草）和“needs human”（需人工处理）两个类别，登录帮助和简单咨询归入前者，取消订阅、退款、安全相关问题归入后者。
50%待验证Text Classifier 的工作机制本质上是零样本/少样本分类——模型不需要专门训练，只需读取类别描述即可完成判断，因此类别描述的清晰度直接决定分类准确率。
50%待验证n8n 内置了数百个集成节点（Gmail、Slack、数据库、HTTP 请求等），并提供 AI 相关节点如 Text Classifier 和 Agent。
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