大模型对话系统中的意图识别

2025 年 3 月 21 日 星期五
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AI 生成的摘要
本文详细介绍了人工智能对话系统中意图识别的重要性和技术挑战。它解释了意图识别在对话系统中的应用，以及针对单轮和多轮对话的意图识别方法。相关技术包括基于规则、向量检索、深度学习、大模型等多种方法，以及处理多轮对话的上下文窗口法和对话状态追踪法。最后，以酒店预订对话为例展示了多轮意图识别的实际应用。

大模型对话系统中的意图识别

在人工智能对话系统的开发中，意图识别(Intent Recognition)是一项核心技术，它直接影响着用户体验和系统效能。本文将全面解析意图识别在大模型对话Agent中的应用，从基础概念到实际应用案例，帮助开发者构建更智能的对话系统。

一、意图识别的重要性

意图识别是对话系统的基础组件，其价值主要体现在以下方面：

1. 有效引导对话流程

意图识别能够帮助系统准确理解用户的需求，进而合理规划对话路径。例如，当系统识别用户想要查询订单状态时，会引导用户提供必要信息（如订单号），确保对话朝着满足用户需求的方向发展。

用户：我想知道我的包裹到哪里了
系统：[识别意图：查询物流] 您好，为了帮您查询包裹状态，请提供您的订单号或手机号。

2. 提高对话效率

准确的意图识别可以减少对话轮次，避免因理解偏差导致的沟通困难。

用户：我收到的商品有问题，想退货
系统：[识别意图：退货] 了解了，为处理您的退货请求，我需要确认几个信息：
    1. 您的订单号是什么？
    2. 商品有什么具体问题？
    3. 您希望退款还是换货？

若系统错误识别为"查询商品信息"的意图，用户则需要额外解释，增加对话轮次。

3. 增强用户体验

当系统能精准捕捉用户意图时，用户会感到被理解和重视，提升满意度。反之，频繁的误解会导致用户沮丧，甚至放弃使用。

二、意图识别的技术挑战

1. 规模与复杂性挑战

当前业界面临的主要挑战是，较小规模的模型在处理长对话时表现欠佳：

  • 当对话超过3轮且每轮内容较多时，模型容易混淆上下文关系
  • 对话长度增加，语义理解负担加重，回复质量明显下降
  • 多意图交织的复杂对话场景下，准确率显著降低

2. 解决思路

思路1：截断历史对话

最简单的方法是保留最近几轮对话，舍弃更早的内容。这种方法虽然直接，但会导致上下文连贯性断裂，影响对话体验。

[截断前]
用户：我想买一台手机
系统：有什么具体需求吗？
用户：预算5000以内，拍照要好
系统：推荐您考虑以下几款...
用户：这款电池续航如何？
​
[截断后] - 仅保留最后一轮
用户：这款电池续航如何？
系统：[失去上下文，无法确定是哪款手机]

思路2：上下文语义分割和槽位关联

这种方法通过将对话分解为不同的语义单元，并建立关联关系，保留关键信息：

  • 上下文语义分割：识别对话中的主题段落，保留关键信息
  • 槽位关联：跟踪对话中出现的实体信息（如产品名称、数量等），便于后续使用

思路3：基于多路多轮数据的微调

针对大模型进行特定任务的微调，提升模型在多轮对话中的表现：

  • 构建多轮对话数据集，覆盖不同场景下的意图转换模式
  • 通过微调使模型更好地学习上下文依赖关系
  • 增强模型在长对话中保持一致性的能力

三、单轮意图识别

单轮意图识别是指仅基于用户的单一输入判断其意图，不考虑历史对话内容。

1. 实现方案

(1) 基于规则的方法

使用预定义的规则和模式匹配来识别意图。

规则示例

rules = {
   "天气": ["天气", "温度", "下雨", "晴天"],
   "订票": ["机票", "订票", "航班", "飞机"],
   "退款": ["退款", "退钱", "退回", "返还"]
}
​
def rule_based_intent(text):
   for intent, keywords in rules.items():
       for keyword in keywords:
           if keyword in text:
               return intent
   return "未知意图"

优点：实现简单，可解释性强 缺点：缺乏灵活性，难以覆盖表达的多样性

(2) 向量检索方法

将用户输入与预先准备的意图示例转换为向量，通过计算相似度确定最接近的意图。

image-20250321180902305
image-20250321180902305

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
​

加载预训练模型

model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
​

意图示例

intent_examples = {
   "查询航班": ["查询航班信息", "航班什么时候到", "有没有去北京的航班"],
   "预订机票": ["我想订机票", "帮我买一张机票", "预订明天的机票"],
   "退票": ["我要退票", "如何取消订单", "退款流程是什么"]
}
​

计算意图向量

intent_vectors = {}
for intent, examples in intent_examples.items():
   intent_vectors[intent] = model.encode(examples).mean(axis=0)
​
def vector_based_intent(query):
   # 编码用户查询
   query_vector = model.encode(query)

   # 计算相似度
   similarities = {}
   for intent, vector in intent_vectors.items():
       similarity = cosine_similarity([query_vector], [vector])[0][0]
       similarities[intent] = similarity

   # 返回最相似的意图
   return max(similarities.items(), key=lambda x: x[1])[0]

优点：可以捕捉语义相似性，不局限于关键词匹配 缺点：依赖于示例的质量和数量，需要维护向量库

(3) 基于深度学习的方法

使用神经网络直接从文本中学习意图特征，常见的模型包括CNN、RNN和Transformer架构。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
​

假设已有标注数据集

texts = ["查询明天的天气", "帮我订一张机票", ...]
labels = ["天气查询", "订票", ...]  
​

文本预处理

tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
X = pad_sequences(sequences, maxlen=50)
​

标签编码

label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(labels)
y = tf.keras.utils.to_categorical(y)
​

构建模型

model = Sequential([
   Embedding(len(tokenizer.word_index) + 1, 128, input_length=50),
   LSTM(64),
   Dense(len(set(labels)), activation='softmax')
])
​
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
             optimizer='adam',
             metrics=['accuracy'])
​

训练模型

model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

优点：可以自动学习特征，表现更好 缺点：需要大量标注数据，训练和部署成本高

(4) 基于大模型的方法

利用预训练大模型的强大语义理解能力来识别意图。

import openai
​
def llm_intent_recognition(text):
   prompt = f"""
  请识别以下文本的用户意图，从以下选项中选择最合适的一个：
  - 天气查询
  - 机票预订
  - 酒店预订
  - 餐厅推荐
  - 退款/取消

  用户输入: "{text}"
  意图:
  """

   response = openai.Completion.create(
       model="gpt-3.5-turbo",
       prompt=prompt,
       temperature=0,
       max_tokens=10
  )

   return response.choices[0].text.strip()

优点：语义理解能力强，部署简单，可处理复杂表述 缺点：响应延迟较高，成本较高，黑盒特性不便于调试

(5) 混合方案

结合多种方法的优势，构建更强大的意图识别系统。

四、多轮意图识别

多轮意图识别比单轮更为复杂，需要考虑对话历史和上下文信息。它处理的是连续多轮对话中意图的变化和延续。

1. 多轮对话的特点

与单轮对话相比，多轮对话具有以下特点：

  1. 上下文依赖性：后续轮次的意图理解依赖于前面轮次的内容
  2. 意图转换：用户可能在对话过程中切换话题或改变意图
  3. 省略现象：用户可能省略已在上文中提及的信息
  4. 指代现象：用户使用代词指代前面提到的实体

2. 实现方法

(1) 上下文窗口法

保留最近N轮对话作为上下文，综合考虑整个窗口内的信息。

def context_window_intent(current_utterance, history, window_size=3):
   # 提取最近的N轮对话
   recent_context = history[-window_size:] if len(history) > window_size else history

   # 构建上下文窗口
   context = "\n".join(recent_context + [current_utterance])

   # 使用LLM进行意图识别
   response = openai.ChatCompletion.create(
       model="gpt-3.5-turbo",
       messages=[
          {"role": "system", "content": "识别用户在对话中的当前意图"},
          {"role": "user", "content": f"对话历史:\n{context}\n\n识别最后一句的意图"}
      ],
       temperature=0
  )

   return response.choices[0].message["content"]

(2) 对话状态追踪法

维护对话状态，跟踪意图变化和槽位填充情况。

class DialogueStateTracker:
   def init(self):
       self.current_intent = None
       self.intent_history = []
       self.slots = {}
       self.confidence = 0.0

   def update_state(self, utterance, history):
       # 使用当前和历史信息更新状态
       previous_intent = self.current_intent

       # 识别当前意图
       new_intent, confidence = self._recognize_intent(utterance, history)

       # 提取槽位信息
       new_slots = self._extract_slots(utterance, history)

       # 判断是否是新意图还是延续
       if previous_intent and self._is_intent_continuation(previous_intent, new_intent, utterance):
           # 延续当前意图，合并槽位
           self.slots.update(new_slots)
           self.confidence = 0.7 self.confidence + 0.3 confidence
       else:
           # 新意图
           self.current_intent = new_intent
           self.intent_history.append(new_intent)
           self.slots = new_slots
           self.confidence = confidence

       return {
           "intent": self.current_intent,
           "slots": self.slots,
           "confidence": self.confidence,
           "is_switch": previous_intent != self.current_intent
      }

(3) 多轮对话意图识别的大模型方法

利用大模型的强大上下文理解能力，直接处理复杂多轮对话。

def llm_multi_turn_intent(current_utterance, history):
   # 构建完整对话上下文
   messages = [
      {"role": "system", "content": """
        您是一个对话分析专家。请分析以下多轮对话，并识别最后一句话的意图。
        还要判断这个意图是新的还是延续之前的意图。
        同时提取所有相关的槽位信息。
        """}
  ]

   # 添加对话历史
   for i, utterance in enumerate(history):
       role = "user" if i % 2 == 0 else "assistant"
       messages.append({"role": role, "content": utterance})

   # 添加当前用户输入
   messages.append({"role": "user", "content": current_utterance})

   # 添加分析请求
   messages.append({"role": "system", "content": "请分析最后一句话的意图和槽位，格式为JSON"})

   # 调用API
   response = openai.ChatCompletion.create(
       model="gpt-3.5-turbo",
       messages=messages,
       temperature=0,
       response_format={"type": "json_object"}
  )

   # 解析结果
   result = json.loads(response.choices[0].message["content"])
   return result

3. 多轮意图识别的应用实例

让我们以一个酒店预订对话为例，展示多轮意图识别的应用：

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