意图识别在对话型问答工具中的应用_会话意图识别

意图识别是什么？

所谓意图识别就是分析用户的请求，将其进行分类，从而将用户的请求路由到对应的服务，由专门的服务解决对应的问题。

这其实是一种让步，因为在大模型实际的应用中，为了能够使某一个功能的效果做的很好，我们必须要深入的做很多的开发适配，从而构造更加完美的Prompt。如果不做任何特殊处理，所有的用户请求都走同一个Prompt，其实效果不是特别好。

可以把意图识别当做一个路由器。

举一个例子：当我们在使用ChatGPT对话时，有可能需要进行网络检索，然后根据检索结果，回答我们的问题，那么识别出需要进行网络检索的这个过程就是意图识别。

如何实现意图识别？

一、使用轻量级大模型

使用轻量级的预训练大模型，我们只需要构造合适的Prompt，然后请求模型服务即可。比如使用Ernie-Bot。

这种实现方式的好处就是开发成本低，能够适应大多数场景，不需要自己进行模型的训练、部署。

但是不好的方面是，预训练模型可能在私域知识方面效果不够好，识别存在偏差；另外就是模型响应速度可能较慢，影响用户体验。

二、使用小模型

鉴于上面提到的私域知识场景和响应时长的问题，我们可以使用自己训练的小模型来完成意图识别。这时候我们需要准备训练数据，然后对模型进行训练，这种方式能够将私域知识融入模型，而且因为模型较小，响应速度快、成本低。

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