意图识别

模型配置

选择要使用的模型。意图识别属于逻辑推理任务，建议选择推理能力强的模型，如Kimi-K2，而非创意生成型模型。

你还可以单击图标，调整模型配置。模型配置的详细说明可参考选择并配置模型。

意图分类要求输出具有高度确定性，避免发散性结果，建议将“温度”配置项设置为0。如需处理语义边界模糊的场景，可适当调至0.1~0.2。

输入参数

输入参数固定为1个，参数名称为input，且不可修改，类型是字符串，表示待进行意图识别的用户文本。

设置参数值时，支持“引用”和“输入”两种方式。

• 引用：支持引用三类参数源，工作流前置节点的输出参数、全局配置中的记忆变量（需预先设置）以及系统参数。
  

  • 最常见的配置：引用“开始”节点的输入参数“query”，即直接对用户输入进行意图分类。
  • 进阶用法：引用“大模型”节点的输出参数“raw_output”，先用大模型节点对用户输入进行预处理或标准化，再进行意图识别。
  系统参数列举如下：

  • “conversation_history”：存储当前对话的历史消息记录。
  • “current_time”：获取当前的系统时间戳或时间字符串。
  • “user_id”：识别当前用户的唯一标识符。
  • “conversation_id”：当前工作流的唯一对话标识。
  • “dialogue_count”：当前对话的轮次数计数。
• 输入：支持输入指定内容，适用于调试测试场景。

意图配置

用户意图的分类选项，支持设置多个分类。默认提供2个意图分支，用户可以单击“添加意图”添加多个意图分支，意图数量最多为20个。

意图数量增多可能降低分类准确率，建议单个意图识别节点不超过15个意图分类。超过20个上限时需考虑拆分为多级意图识别工作流。

当所有预设意图均不匹配时会命中“其他意图”分支，这是兜底分支，通常连接到通用大模型节点，处理闲聊或未定义问题。

意图描述：

意图输入框中的描述内容，是意图识别节点最关键的配置，决定了模型能否准确理解用户意图。配置质量越高，识别准确率越高。

好的意图描述应清晰定义边界以及包含关键要素，意图描述示例如表2所示。

高级配置

高级配置可使用默认的提示词。当意图识别效果不佳时，可自定义修改提示词优化效果。具体说明如下：

• 提示词：提供进阶开发者修改提示词，如果不配置将会使用系统默认值。提示词的撰写可能影响到意图识别节点的准确性。当意图识别效果没有达到预期时，可以调整提示词优化效果。例如可以在提示词中补充“用户提问飞机时，识别为预订机票功能”，提升“预订机票”意图识别的成功率。同时支持单击快速插入输入参数，或在输入框中键入' {' 快速引用参数。
• 历史对话轮次：选择是否打开历史对话引用功能，默认为0即不会引用对话历史，配置N轮即可记录N轮对话的内容。
• 辅助识别：
  开启辅助识别后，优先通过知识库分类样例的检索匹配进行意图识别，提升意图识别节点的分类能力。

  • 意图样例知识库：开启辅助识别，用户需要先创建分类样例知识库，向知识库上传意图FAQ，并选择配置该知识库。
  • 过滤标签：可填写意图样例知识库上传FAQ时打的标签值，表示在该标签范围内进行FAQ检索匹配。如果不填写，则默认在整个知识库范围下做FAQ检索匹配。
  • 匹配阈值：当分类样例的匹配度低于设置阈值时，会采用所配置的大模型进行意图识别分类。阈值范围为0到1。

输出参数

节点的输出参数，可作为变量被后续节点引用。