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從智能客服到智能家居，再到金融和醫(yī)療領(lǐng)域，意圖識別技術(shù)正幫助機器更好地理解人類的需求，并提供精準的服務(wù)。作者結(jié)合自身在大廠的工作經(jīng)驗，分享了如何通過意圖識別提升產(chǎn)品效率和用戶滿意度。

大家好，我是駱齊，目前在一家大廠負責(zé)一款千萬級用戶的AI 產(chǎn)品。

最近打算開個系列，把我在實際工作中踩過的坑、總結(jié)的干貨慢慢分享出來，今天就從 “意圖識別到底是什么”“它藏在我們生活的哪些角落” 開始講起。

平時和朋友聊起工作，最常被問的一句話就是：“為什么現(xiàn)在的 AI 好像越來越懂人了？我跟智能音箱說‘我好冷’，它不光能接話，還能默默把空調(diào)溫度調(diào)高，這到底是怎么做到的？”

其實背后的核心技術(shù)，就是今天想跟大家好好聊聊的 ——意圖識別。

1.先搞懂：意圖識別，本質(zhì)是讓 AI “讀心”

很多人覺得 AI 技術(shù)很玄，但意圖識別的邏輯其實特別貼近生活。

簡單說，它的核心目的就是把我們用自然語言說的話、提的問題，精準翻譯成機器能聽懂的 “需求”，再轉(zhuǎn)化成具體的執(zhí)行動作，幫我們解決問題。

就像我朋友問的 “智能音箱調(diào)空調(diào)” 的例子：當(dāng)你說 “我好冷” 時，字面意思是 “表達寒冷”，但深層需求其實是 “希望改善寒冷的環(huán)境”。

這時候意圖識別模型要做兩件事：

第一，讀懂你沒明說的需求 ——“想要升溫”；

第二，觸發(fā)對應(yīng)的動作 ——“給空調(diào)發(fā)送調(diào)高溫度的指令”。

在我做產(chǎn)品的過程中，最有成就感的時刻，就是看到意圖識別把 “用戶說的話” 變成 “用戶想要的結(jié)果”。

比如之前優(yōu)化智能客服時，用戶發(fā)一句 “我買的裙子啥時候發(fā)貨”，模型能立刻識別出這是 “物流查詢” 意圖，自動調(diào)取訂單信息，3 秒內(nèi)就回復(fù) “你的訂單預(yù)計明天發(fā)貨”，不用用戶再等人工客服轉(zhuǎn)接，用戶滿意度一下就提上來了。

2.這些場景里，都有意圖識別在 “隱身工作”

其實意圖識別早就滲透到我們生活的方方面面了，只是很多時候我們沒意識到。

我結(jié)合自己做過的項目和觀察到的案例，整理了幾個最常見的應(yīng)用場景，大家看完可能會說：“原來這個也是意圖識別！”

第一個是智能客服與對話系統(tǒng)

這是意圖識別最 “出圈” 的場景，除了剛才說的物流查詢，還有售后問題。比如用戶說 “這衣服跟圖片色差好大”，模型能快速識別出這是 “售后投訴” 意圖，不會把它當(dāng)成 “咨詢衣服材質(zhì)” 來處理。

之前我們做過數(shù)據(jù)統(tǒng)計，加了意圖識別后，客服的問題分類準確率從 70% 提升到了 95%，用戶投訴的解決周期也縮短了一半 —— 畢竟機器先把問題 “分類歸位”，人工客服就能直接對接，不用再花時間問 “你是想投訴還是咨詢呀”。

第二個是物聯(lián)網(wǎng)與智能家居

這個場景里，意圖識別會更 “聰明”，因為它要結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)來判斷需求。比如你晚上 10 點說 “有點冷”，模型會先看兩個信息：當(dāng)前時間（10 點，可能已經(jīng)睡覺了）、室外溫度（比如 10℃，屬于低溫）。

這時候它就知道，你的需求不是 “把空調(diào)溫度調(diào)高一點”（可能會太吵影響睡覺），而是 “開暖氣”—— 既安靜又能持續(xù)升溫。

第三個是金融和醫(yī)療領(lǐng)域

這兩個領(lǐng)域?qū)σ鈭D識別的精準度要求更高，因為涉及到用戶的核心利益。比如在醫(yī)療 APP 里，用戶說 “我咳嗽、發(fā)燒三天了”，模型會先識別出 “癥狀描述” 意圖，再結(jié)合醫(yī)學(xué)知識庫，初步判斷可能是 “上呼吸道感染”，然后推薦呼吸科或全科門診，不會讓用戶在幾十個科室里瞎選。

注意這類場景需要特別注意 “避免誤判”—— 比如用戶說 “我有點暈”，可能是低血糖，也可能是其他問題，這時候模型不會直接推薦科室，而是先追問 “是否還有惡心、心慌等癥狀”，再進一步識別意圖。

這種 “謹慎” 其實也是意圖識別的一部分：不是非要一次出結(jié)果，而是要在 “精準” 和 “用戶體驗” 之間找到平衡。

3.什么時候需要用意圖識別？它的工作鏈路是怎樣的？

很多做產(chǎn)品的朋友會問我：“我做的 APP 需要加意圖識別嗎？” 我的答案是：當(dāng)你的業(yè)務(wù)場景比較復(fù)雜，需要 “低成本理解用戶需求”，并 “精準調(diào)度功能 / 服務(wù)” 時，意圖識別就派上用場了。

簡單說，意圖識別就像一個 “初步分類器”。

以旅行APP為例，里面有天氣查詢、機票查詢、火車票查詢、酒店預(yù)訂、出入境政策查詢 5 個功能。

如果沒有意圖識別，用戶說 “我要后天從深圳飛北京”，系統(tǒng)可能會分不清你是要查機票，還是查北京的天氣，導(dǎo)致推薦錯服務(wù)。

但有了意圖識別，它就能先把你的需求 “歸類” 到 “機票查詢”，再觸發(fā)對應(yīng)的服務(wù)，效率一下就上來了。

這里我拆解了一下意圖識別的完整鏈路，如下圖所示：

接下來我就用 “用戶查深圳飛北京機票” 這個例子，帶大家看看模型是怎么一步步工作的：

第一步是用戶提問

就是用戶在輸入框里寫的原始內(nèi)容，比如 “我要后天從深圳飛北京”。這一步很簡單，但問題在于，用戶說話往往會 “省略信息”，比如沒說 “查機票”，也沒說 “經(jīng)濟艙”，但這些都是關(guān)鍵信息。

第二步是意圖改寫

這一步是為了 “補全用戶沒說的話”，但前提是不改變原始意圖。比如剛才的提問，我們會改寫成 “查詢后天從深圳飛往北京的經(jīng)濟艙機票”。

為什么要加 “經(jīng)濟艙”？因為我們通過用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，80% 的用戶查機票時默認選經(jīng)濟艙，只有 20% 會明確要公務(wù)艙或頭等艙。

所以改寫時補全 “經(jīng)濟艙”，能讓后續(xù)的識別更精準。

第三步是意圖識別（槽位提?。?/h3>

這一步是把用戶的需求拆成 “一個個小格子”，我們叫 “槽位”。比如 “查詢后天從深圳飛往北京的經(jīng)濟艙機票”，可以拆成 4 個槽位：

這些槽位就像拼圖的碎片，只有把每個碎片都找對，后續(xù)的服務(wù)才能準確。比如如果出發(fā)地錯寫成 “北京”，那系統(tǒng)就會查 “北京飛深圳” 的機票，完全反了，所以槽位提取的精準度特別重要。

第四步是相關(guān)性判斷

這一步是確定 “該調(diào)用哪個服務(wù)”。我們的旅行 APP 有 5 個服務(wù)，模型會給每個服務(wù)打一個 “相關(guān)性分數(shù)”，比如：

然后模型會選分數(shù)最高的 “機票查詢”，確定當(dāng)前意圖類別就是 “機票查詢”。

第五步是調(diào)度服務(wù)

最后一步就是通知后臺，調(diào)用 “機票查詢” 的接口，把 “深圳、北京、后天、經(jīng)濟艙” 這些槽位信息傳過去，系統(tǒng)就會給用戶展示對應(yīng)的機票列表了。

整個鏈路走下來，其實就像一個 “需求處理流水線”：從用戶說的一句話，到精準調(diào)出服務(wù)，每一步都離不開意圖識別的 “穿針引線”。

4.結(jié)語

今天聊了這么多關(guān)于“意圖識別”的內(nèi)容，其實就是想試著把一項聽起來有點抽象的技術(shù)，用更貼近現(xiàn)實的方式講明白。

我們常常覺得AI很“智能”，但這份智能背后，靠的往往是那些看似簡單、卻需要無數(shù)次打磨的技術(shù)細節(jié)——可能是一條意圖改寫的規(guī)則、一個槽位的精確定義，或者一次對相關(guān)性分數(shù)的細微調(diào)整。

作為從事AI產(chǎn)品相關(guān)工作的人，我一直相信，技術(shù)不是為了“炫技”而存在的。它的意義，在于真正扎根于人的需求。

比如，讓智能音箱更準確地理解你對“冷熱”的感受，讓客服機器人更快定位你的問題，讓旅行APP精準推薦你真正想要的那班飛機……這些看似微小的改善，才是意圖識別技術(shù)真正的價值所在。它不張揚，卻默默讓機器更懂人。