意图识别

配置意图识别节点

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。由于意图分类需要高度确定性，不应具备发散性，建议“温度”配置项设置为0。

输入参数：

输入参数固定只有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：支持用户选择工作流中已包含的前置节点的输出变量值和全局配置中的记忆变量。
  • 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/标准化，再进行意图识别。
• 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。默认两个分支，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。当所有预设意图均不匹配时会走到“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。

意图输入框中输入意图描述，是意图识别节点最重要的配置区域，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1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”意图识别成功率。

• 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精确匹配进行意图识别，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，会采用默认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。

• classification_id，每个意图的ID。根据意图匹配中配置的意图，从上到下依次排序，第一个意图的ID为1。若未命中已配置的任何意图，则ID为0，执行其他意图分支。
• name，意图的描述。

相关操作

• 单击图标，可修改大模型名称，修改完成后单击名称旁边的进行保存。
• 单击图标，可重命名大模型名称，复制一个大模型或删除大模型；也可以将大模型节点连接到结束节点。
• 单击图标，可对大模型节点进行测试。
• 双击名称下面的节点说明，可修改节点的描述信息。
• 单击图标，可查看文档信息。

示例

以提供综合功能，对用户问题进行不同分支处理的工作流为例，通过意图识别节点对用户输入进行分类，流转至不同的功能模块进行处理。

比如提供翻译功能的工作流，节点配置如下：

图1 配置示例

意图识别节点：

工作流将用户问题分为翻译、闲聊两个类别，节点的意图配置添加意图1的类别描述为“文本翻译”，类别后面连接翻译插件节点，实现翻译功能。

意图2的类别描述为“用户闲聊”，类别后面连接大模型节点，实现闲聊功能。

默认的其他意图类别后面连接消息节点，在消息节点中配置默认回复内容，实现未识别意图场景下的兜底回复。

常见问题