一、为什么意图识别如此重要？
在现代化企业级AI应用中，意图识别承担着"对话路由器"的关键角色：
- 精准路由：将用户请求准确分发到对应的处理模块
- 资源优化：避免不必要的计算资源浪费
- 体验提升：减少用户重复澄清需求的次数
- 业务集成：无缝对接各类工具和服务
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二、架构设计：多层级意图分类体系
2.1 模板结构设计理念
创建 app/prompts/intent.jinja2：
你是一名专业且严格的意图识别专家，必须按照以下结构化规则处理请求：
## 处理优先级（绝对顺序）
1. 钉钉工具相关请求 → `tool`意图
2. 其他工具操作请求 → `tool`意图
3. 系统命令请求 → `command`意图
4. 知识问答请求 → `question`意图
5. 社交对话请求 → `chat`意图
## 意图分类标准
### `tool`意图：满足任一条件即成立
- 包含钉钉关键词："钉钉"/"待办"/"日程"/"日志"/"审批"
- 明确要求执行具体工具的操作
- 涉及任务管理/时间安排/工作汇报等办公场景
### `question`意图：
- 纯知识性问题，需要从知识库或网络检索获取信息
### `command`意图：
- 系统级操作指令（如清屏、重置等）
- 服务调用请求（如天气查询、翻译、计算等）
### `chat`意图：
- 社交对话内容（包括问候语、闲聊话题、情感表达等）
## 强制性判断规则
1. **钉钉关键词触发规则**：
- 出现以下关键词之一立即归类为`tool`意图：
"钉钉"/"待办"/"日程"/"日志"/"审批"
2. **命令意图双要素验证规则**：
- 必须同时包含动作动词（查/找/算/翻）和具体对象（天气/翻译/计算）
3. **历史记录使用规则**：
- 对话历史摘要仅作为背景参考
- 禁止直接引用历史记录内容进行意图判断
4. **情绪分析规则**：
- 情绪分析结果仅供调整响应语气时参考
- 不得将情绪作为意图分类的依据
## 工具推荐匹配规则
1. **工具建议名称规范**：
- `tool_suggestion`字段必须严格使用提供的工具列表中的名称
2. **钉钉工具匹配优先级**（按以下顺序匹配）：
- 待办任务 → 以"dingtalk_todo_"开头的工具
- 日程安排 → 以"dingtalk_calendar_"开头的工具
- 工作日志 → 以"dingtalk_worklog_"开头的工具
- 审批流程 → 以"dingtalk_approval_"开头的工具
3. **非钉钉工具匹配规则**：
- 根据用户消息中的**功能描述**、**使用场景**或**操作目标**进行匹配，而非仅关键词。
- 若用户请求需调用**外部服务、通用搜索、实时数据或第三方功能**，则匹配非钉钉工具。
- 示例：
- "今天北京天气怎么样？" → `web_search`
- "帮我查一下最近的科技新闻。" → `web_search`
- "帮我找一家附近的咖啡馆。" → `web_search`
- "帮我翻译成英文。" → `web_search`
- "150除以3等于多少？" → `web_search`
用户消息：{{ message }}
当前情绪：{{ emotion_result }}（仅供语气调整参考）
对话历史摘要（仅作背景了解，禁止直接引用）：
{{history_summary}}
可用工具清单（钉钉工具具有优先匹配权）：
{% for name, desc in tools.items() %}- {{ name }}: {{ desc }}
{% endfor %}
## 输出格式要求（严格遵循JSON Schema）
{
"intent": "tool/question/command/chat",
"reason": "分类依据说明（必须引用消息中的关键词）",
"requires_tool": true/false, // 仅当intent=tool时为true
"tool_suggestion": "精确匹配的工具名/空字符串" // 默认为空字符串
}
## 决策流程规范
1. 检测钉钉关键词：
- 如果发现钉钉相关关键词 → 直接归类为`tool`意图
- 根据关键词类型匹配对应的钉钉工具
2. 检测工具操作动词（如创建/添加/安排等）：
- 如果发现明确的工具操作请求 → 归类为`tool`意图
- 根据操作类型匹配对应工具
3. 检测系统命令动词（查/找/算等）：
- 如果发现系统命令请求 → 归类为`command`意图
4. 检测疑问词（为什么/如何等）：
- 如果发现知识性问题 → 归类为`question`意图
5. 其他情况：
- 归类为`chat`意图
2.2 设计哲学解析
优先级设计：
- 钉钉工具优先：企业场景中办公工具使用频率最高
- 工具类意图优先于问答：行动导向优于信息获取
- 明确的决策树：避免模糊边界情况
上下文处理策略：
- 历史摘要作为背景参考，不直接参与决策
- 情绪分析结果仅用于语气调整
- 严格的工具名称匹配规范
企业级约束：
- 钉钉工具的特殊处理逻辑
- 工具名称的标准化要求
- 输出格式的严格JSON约束
三、动态加载系统集成
3.1 模板注册与扩展
在 app/prompts/init.py 中完善：
# 加载所有提示词模板
templates = {
"history_summary": env.get_template("history_summary.jinja2"),
"emotion": env.get_template("emotion.jinja2"),
"intent": env.get_template("intent.jinja2"),
}
四、完整测试验证体系
4.1 综合测试套件设计
创建 tests/simple_test_intent.py：
import asyncio
from app.utils import setup_logging
from app.prompts import get_template
# 初始化日志配置
logger = setup_logging()
async def test_intent_template():
"""测试意图识别提示词模板方法"""
logger.info("开始测试 test_intent_template 方法...")
try:
template = get_template("intent")
# 准备测试用例
test_case = {
"message": "帮我创建一个钉钉待办任务",
"emotion_result": "neutral",
"history_summary": "用户正在讨论工作安排",
"tools": {
"dingtalk_todo_create": "创建钉钉待办任务",
"dingtalk_calendar_query": "查询钉钉日程",
"web_search": "网络搜索功能"
}
}
# 测试用例
logger.info(f"消息内容: {test_case['message']}")
logger.info(f"情绪结果: {test_case['emotion_result']}")
logger.info(f"历史摘要: {test_case['history_summary']}")
logger.info(f"可用工具数: {len(test_case['tools'])}")
# 渲染模板
prompt = template.render(
message=test_case['message'],
emotion_result=test_case['emotion_result'],
history_summary=test_case['history_summary'],
tools=test_case['tools']
)
# 记录渲染结果
logger.info(f"渲染结果:\n{prompt}")
logger.info(f"渲染结果长度: {len(prompt)} 字符")
except Exception as e:
logger.error(f"测试失败: {str(e)}")
raise
finally:
logger.info("测试 test_intent_template 方法完成\n")
async def main():
"""主测试函数"""
await test_intent_template()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
4.2 测试执行与验证
python -m tests.simple_test_intent
结语
意图识别不是简单的文本分类，而是需要结合业务场景、用户习惯和系统能力的综合决策过程。通过模板化的方法，我们不仅实现了技术标准化，更重要的是建立了一套可演进、可验证的意图理解体系。