要解决的问题
不做这个功能会遇到什么
先说清楚问题，再说我们的做法。
简单问题被复杂流程拖慢
密码怎么重置这类一秒能答的问题，走完整流程要等几十秒，客户体验反而更差。
复杂问题被 AI 硬答
需要人工判断的问题被交给 AI，答得似是而非，客户二次投诉。
所有问题一样对待
不区分优先级，高价值客户的投诉和「查一下运费」排在一起。
实现原理
具体是怎么做的
面向技术评估的需求，不讲营销话术。
- 01
意图分类
把客户输入归类到预定义的意图（如：查询类、操作指导类、投诉类、交易类、闲聊类）。分类基于检索增强的方式，不是纯模型分类。
- 02
复杂度预判
在检索之前先判断这个问题「是否需要知识库就能回答」。简单查询类走快速路径，跳过部分环节直接作答。
- 03
强制转人工判定
投诉、退款、法律风险、赔偿这类场景，正则匹配与语义判断双通道并行，任一命中立即转人工，不做实质回复。
- 04
优先级评估
结合意图类型、客户等级、问题紧急度评估优先级，高优先级会话在坐席工作台置顶。
设计决策
为什么这样做，而不是另一种做法
每个关键取舍都列出来。技术评估时最该问的就是这些。
Q: 意图识别用模型分类还是关键词？
我们的选择
正则 + 语义双通道，并行判断
原因
只用关键词会漏掉表达多样的隐含诉求；只用模型会有幻觉风险且不可控。双通道互为补充，任一命中即转人工，宁可多转不可漏转。
Q: 误判了怎么办？
我们的选择
记录所有误判样本，作为优化依据
原因
意图规则一定会不完善。关键是让误判可见 —— 每次转人工都能看到触发的是哪条规则，这样规则能持续收敛。
Q: 要不要做多轮意图识别？
我们的选择
要，每一轮都重新评估
原因
客户第一句说「我要退款」可能是情绪表达，第二句补充「买错了」才是真实意图。上下文里的信息比单句更重要。
可调项
这些参数你们可以自己调
不需要联系我们改代码，改配置即可生效。
| 参数 | 默认值 | 调整影响 |
|---|---|---|
| 强制转人工正则规则 | 6 组内置规则 | 可按行业自定义添加，是控制风险的最后一道闸 |
| 语义转人工阈值 | 0.82 | 降低会让更多问题转人工（保守），提高会减少转人工（激进） |
常见问题
意图识别的常见疑问
会不会把简单问题误转人工？
会有一定概率，这正是阈值要调整的原因。误转人工的代价是多花人工时间，漏转的代价是错误答复导致的投诉 —— 所以默认策略是偏保守（宁可多转）。上线后用真实数据校准阈值。
支持自定义意图吗？
支持。不同行业的意图分类差异很大，可以在自己的业务分类体系上定义。