n8n-nodes-openai-analytics/dist/nodes/OpenAIAnalytics/actions/embedding/llmClassifier.js

n8n node for OpenAI Analytics

"use strict";
Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
exports.llmClassifier = void 0;
/**
 * LLM 기반 텍스트 분류기
 */
async function llmClassifier(context) {
    var _a, _b, _c;
    const { openai, functionThis, i } = context;
    // 대상 텍스트 가져오기
    const targetText = functionThis.getNodeParameter('llmTargetText', i);
    // 카테고리 목록 가져오기
    const categories = functionThis.getNodeParameter('llmCategories', i);
    // LLM 모델 가져오기
    const model = functionThis.getNodeParameter('llmModel', i);
    // 시스템 프롬프트 구성
    const systemPrompt = `너는 텍스트를 분류하는 전문가입니다. 
주어진 텍스트를 다음 카테고리 중 하나로 정확하게 분류해야 합니다:
${categories.map(cat => `- ${cat}`).join('\n')}

오직 위 카테고리 중 하나만을 선택하세요. 다른 설명이나 추가 텍스트는 필요하지 않습니다.
카테고리명만 정확히 반환하세요.`;
    const userPrompt = `다음 텍스트를 분류해주세요: "${targetText}"`;
    try {
        // OpenAI API 호출
        const response = await openai.chat.completions.create({
            model,
            messages: [
                {
                    role: 'system',
                    content: systemPrompt,
                },
                {
                    role: 'user',
                    content: userPrompt,
                },
            ],
            temperature: 0,
            max_tokens: 50, // 짧은 응답만 필요
        });
        // AI 응답 추출
        const aiResponse = ((_c = (_b = (_a = response.choices[0]) === null || _a === void 0 ? void 0 : _a.message) === null || _b === void 0 ? void 0 : _b.content) === null || _c === void 0 ? void 0 : _c.trim()) || '';
        // 카테고리 정규화 (정확한 일치 확인)
        let matchedCategory = '';
        let confidenceScore = 0;
        // 가장 유사한 카테고리 찾기
        for (const category of categories) {
            if (aiResponse === category) {
                matchedCategory = category;
                confidenceScore = 1.0; // 정확히 일치하면 100% 확신
                break;
            }
            // 부분 포함 확인 (정확히 일치하는 것이 없는 경우)
            if (matchedCategory === '' &&
                (aiResponse.includes(category) || category.includes(aiResponse))) {
                matchedCategory = category;
                confidenceScore = 0.7; // 부분 일치에 70% 확신
            }
        }
        // 매칭되는 카테고리가 없으면 '미분류'로 처리
        if (matchedCategory === '') {
            matchedCategory = 'unclassified';
            confidenceScore = 0;
        }
        // 결과 반환
        return {
            json: {
                category: matchedCategory,
                confidence: confidenceScore,
                original_response: aiResponse,
                text: targetText,
                categories: categories,
                model: model,
            },
        };
    }
    catch (error) {
        return {
            json: {
                success: false,
                error: error.message,
            },
        };
    }
}
exports.llmClassifier = llmClassifier;
//# sourceMappingURL=llmClassifier.js.map