🔬 文本聚类分析
功能概述
文本聚类分析是一个创新性的数据处理工具，旨在通过自然语言交互简化复杂的文本分析流程。该功能利用大型语言模型（LLM）的语义理解能力，使用户能够用日常语言描述他们的数据处理需求，而无需掌握复杂的编程或数据处理技能。
核心功能：
- 自然语言驱动的文本聚类和分类
- 灵活的工作流程选择（自动聚类+分类 或 直接使用自定义类别分类）
- 多步骤文本处理的智能规划和执行
- 交互式结果预览和数据导出
应用场景：
该工具适用于各种需要对大量文本数据进行主题识别和分类的场景，如：
- 客户反馈分析
- 社交媒体内容分类
- 学术文献主题识别
- 新闻文章分类
主要特点：
- 直观的自然语言交互界面
- 支持自动聚类和自定义类别两种模式
- 智能匹配最相关的文本处理方法
- 实时结果预览和交互式反馈机制
- 灵活的工作流程，适应不同用户需求
实现流程
数据输入和预处理
- 用户输入文本主题或背景描述
- 可选的补充要求输入，用于进一步定制分析过程
工作流程选择
用户可以选择两种工作流程之一：
- 自动聚类模式：系统自动生成文本类别，然后进行分类
- 自定义类别模式：用户提供预定义的类别，直接进行文本分类
自动聚类模式
初始类别生成
-
文本数据批处理：
- 将文本数据分割成多个批次，每批包含固定数量的文本
- 使用异步处理方法并发处理多个批次
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使用大语言模型生成初始类别：
- 为每个批次生成一组初始类别
- 利用自定义提示词引导模型生成相关且具体的类别
类别优化和合并
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合并重复和相似类别：
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调整类别数量和描述：
- 根据用户设定的最小和最大类别数量参数调整最终类别数
- 优化类别描述，确保清晰和互斥
自定义类别模式
-
用户输入或上传预定义类别：
- 提供手动输入界面，允许用户逐条添加类别和描述
- 支持通过CSV文件上传预定义类别
-
类别验证和格式化：
- 检查类别格式是否正确
- 标准化类别名称和描述
- 确保类别数量在合理范围内
文本分类
-
批量处理文本分类：
- 将文本数据分割成小批次
- 使用异步方法并发处理多个批次
-
使用优化后的类别或自定义类别进行分类：
- 对每条文本，根据其内容选择最匹配的类别
- 处理边界情况，如多主题文本或不明确的内容
结果展示和导出
- 分类结果预览：
- 显示分类后的数据表格，包括原文本和对应的类别
- 提供分类结果统计信息，如各类别的文本数量分布
设计细节
大语言模型应用
- 自定义提示词设计：
- 为不同任务（如类别生成、文本分类）设计专门的提示词模板
- 提示词包含任务说明、上下文信息和输出格式要求
异步处理机制
- 并发任务控制：
- 使用异步信号量限制同时运行的任务数量
- 实现任务队列，确保资源合理分配
数据处理和批量操作
-
文本清洗和预处理：
- 实现通用的文本清理函数，处理特殊字符、空白等问题
- 使用正则表达式和自然语言处理技术标准化文本格式
-
批量处理策略：
- 动态调整批量大小，根据文本长度和复杂度优化处理效率
- 实现断点续传机制，允许长时间任务的中断和恢复
用户交互设计
-
工作流程选择界面：
- 提供清晰的选项让用户选择自动聚类或自定义类别模式
- 根据选择动态调整后续界面内容
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交互式类别审核和编辑：
- 在自动聚类模式中，允许用户查看和修改生成的类别
- 提供直观的界面进行类别添加、删除和编辑操作
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动态参数调整：
- 允许用户设置关键参数，如最小/最大类别数量、批处理大小等
- 提供参数说明和建议值，帮助用户做出合适的选择
自定义类别处理
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类别输入方式：
- 提供文本框供用户手动输入类别和描述
- 支持CSV文件上传，自动解析文件内容填充类别信息
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类别验证和错误处理：
- 检查类别名称的唯一性和有效性
- 验证类别描述的完整性和清晰度
- 提供即时反馈，指出任何格式或内容问题
结果可视化和导出
-
实时预览功能：
- 使用数据表格组件展示分类结果
- 实现分页和搜索功能，方便浏览大量数据
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灵活的导出选项：
- 提供完整数据集和汇总报告的导出选项
- 支持多种文件格式，如CSV、Excel等
错误处理和日志记录
-
异常捕获和处理机制：
- 实现全面的异常处理策略，涵盖文件操作、网络请求和模型调用等场景
- 提供用户友好的错误消息，指导用户解决问题
-
Langfuse集成：
- 使用Langfuse进行详细的性能监控和日志记录
- 跟踪每个处理步骤的执行时间和资源消耗
- 便于后续的性能优化和问题诊断
文本聚类分析功能通过结合大语言模型的语义理解能力和高效的数据处理技术，为用户提供了一个强大而灵活的文本分析工具。无论是需要从大量文本中自动发现主题，还是根据预定义类别进行精确分类，该工具都能满足多样化的文本分析需求。通过直观的用户界面和智能的处理流程，即使是非技术背景的用户也能轻松进行复杂的文本分析任务，大大提高了文本数据处理的效率和准确性。