本文详细介绍了在 Node.js 环境中使用 LLM 将文档分类到主题标签的三阶段管道。该过程包括嵌入业务分类法或策略文档，语义搜索相关定义，重新排序这些片段以识别最相关的证据，最后使用 LLM 分类器分配结构化主题标签。作者建议使用带有 pgvector 的 PostgreSQL 作为向量存储，并强调了这种模块化方法在调试和可维护性方面的优势，提供了一个使用 Infrai API 进行嵌入、重新排序和聊天补全的 TypeScript 示例。 AI
影响 为在 Node.js 环境中将 LLM 应用于文档分类和分类法管理提供了实用的实现模式。
排序理由 文章描述了使用 LLM 的技术实现和管道，而不是新的模型发布或核心研究。
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