在AI智能体广泛落地的今天，意图识别作为智能体的"第一道关卡"，直接决定了用户体验的好坏。然而，通用大模型在特定业务场景下的意图识别准确率往往难以达到预期，用户需要频繁手动修正目标系统，严重影响了整体使用体验。如何以较低成本快速提升意图识别准确率，成为企业AI应用落地的关键挑战之一。
面对这一难题，碧桂园服务"一问"团队通过AI Coding辅助数据工程+模型微调的方式，以极低的成本和时间投入 （训练费用约500元，1人天数据工程，3小时模型训练），将意图识别准确率从48.4%提升至83%以上，实现了近35个百分点的跨越式提升。这套方法不仅验证了小模型微调的可行性，更为企业AI应用提供了一条高性价比的优化路径。
*以下内容来自碧桂园服务"一问"研发团队
"一问"是碧服"零号助理"中的统一AI智能体入口，主要提供系统知识问答能力。自上线运行大半年以来，已接入30多个业务系统的智能体，并积累了大量真实的用户问答数据。然而，在实际使用过程中，其意图识别（即用户问题分类）模块的准确率偏低，评测结果显示为48.4%。这导致用户需要频繁手动修正目标子Agent，影响了整体使用体验和效率。
本项目的核心目标是通过模型微调，显著提升意图识别的准确率，从而优化用户交互流程。
| 项目目标
提高Agent对用户问题的意图识别准确率，改善整体使用体验。
| 取得效果
将意图识别模型的准确率提升至80%以上，并全面替换当前基于工作流的意图智能体。
| 资源投入
a.AI Coding消耗：约300万 Token（基于Claude Code）；
b.训练费用：完成3次训练与4次评测，总成本约500元人民币；
c.训练时长：处理10,000条数据并完成3轮微调，耗时约3小时（单价约0.006元/千Token，单次训练150-200元）；
d.评测时长：总计约18小时。
借助百炼等模型开发平台，无需搭建训练环境，即可以低代码方式，快速训练和验证模型：
| 基线指标
1.已上线的某意图识别模型：准确率48.4%。
2.训练前的基础模型（千问3-8b）：准确率55.35%。
| 数据准备（AI Coding）
1.数据来源："一问管理后台"-"客服机器人服务记录"。
2.数据标注：30多个子Agent，20万+用户真实问题，已由用户手动纠正真实意图，完成打标。
通过AI编程工具编写脚本，生成最终的训练数据，简要过程如下：
1.读取原始数据，生成jsonl格式。
- 合并训练数据，并进行一些数据清洗。
- 对原始数据进行采样，作为训练数据或测评数据。
- 执行脚本后，得到整理清洗后的数据。
| 数据上传
从全量训练数据中采样10000条作为训练数据，2000条作为评测数据。
训练用的数据，上传到训练集；评测用的数据，上传到评测集。
| 模型训练
| 创建SFT微调训练任务
1.填写任务名称（最好语义化，比如什么提示词，多少训练数据，LORA，重要训练参数等）；
2.训练方式：数据量少，选高效训练，即LORA；数据量多，选全参训练，即全量更新；
3.选择模型：预制模型，重新训练；我的模型，追加训练；
4.训练集：提前上传并发布的数据集；
5.训练产出：输出模型名字；
6.其他保持默认；
7.开始训练。
| 模型部署
填入服务名称，选择刚刚训练好的模型。
| 模型评测
训练好的模型，需要进行模型评测，以确定模型的性能。
1.填写任务名称，测评对象，数据来源，评测规则。
2.选择模型-我的模型-部署好的模型。
3.选择已发布的测评数据集。
4.添加评测规则：按当前场景，系统名称必须准确，所以用字符串匹配；输出的内容(output)，包含基线的正确答案（completion）。
| 评测结果
评测得分为83%，若继续增加训练数据，可继续提升模型性能。
| 性能提升大
经过训练后的特定模型，准确率从55%提升到83%，最高取得了28%的准确率提升。后续加大训练数据，还可以持续提升准确率。
| 快速原型化
使用SaaS模型训练平台，无需协调出固定的GPU资源，搭建专用训练环境，可快速训练小模型验证可行性；
| 工作效率高
AI Coding极大加快了数据准备和数据清洗速度。
| 训练成本低
单次训练，使用10000条训练数据+3个迭代，仅需约1个小时、200元左右的成本，小模型具有极大的优势。
在大模型技术快速迭代的今天，企业AI应用正从"能用"迈向"好用"的关键阶段。碧桂园服务"一问"团队的实践证明，通过数据驱动的模型微调，企业完全可以用极低的成本实现业务场景的精准适配，让通用AI能力真正落地到具体业务中。
未来，碧桂园服务将持续深耕这一技术路径，进一步探索在更多业务场景中的应用可能，推动AI能力从"单点突破"向"全面赋能"演进，为企业数字化转型注入更强劲的智能动力。
本文作者
刘刚 碧桂园服务企业架构专家
指导人
陈道成 碧桂园服务企业架构高级专家
揭皓翔 碧桂园服务AI高级专家
杜鹏 碧桂园服务数字赋能部总经理