意图识别节点

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节点特性

意图识别节点属于工具型处理节点，其核心特性是执行用户意图识别操作并将结果封装为上下文变量，而非直接输出给用户。

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工具节点 vs 输出节点

在LangChat Pro工作流中，节点按照输出特性分为两类： 输出节点（直接响应用户）：

• LLM大模型节点：支持流式输出
• 直接回复节点：输出变量内容

工具节点（上下文变量传递）：

• 意图识别节点
• 百度搜索节点
• 知识库检索节点
• 其他功能节点

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执行场景对比

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意图识别节点

意图识别节点基于AI大模型，提供智能的用户意图识别和理解能力。

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配置参数

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输入参数

AI模型：

• 选择用于意图识别的AI模型
• 支持多种大模型选择
• 通过模型选择器配置
• 影响意图识别的准确性和效果

输入内容：

• 支持动态引用流程上下文变量
• 支持静态文本输入
• 支持变量和文本的混合输入
• 通过智能变量选择器配置
• 待识别的用户输入内容

上下文条数：

• 控制历史消息数量
• 影响AI的上下文理解
• 平衡性能与准确性
• 默认值：6条

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输出变量

意图识别结果：

• 数据类型：TEXT文本格式
• 内容：识别出的用户意图信息
• 用途：供下游节点引用和处理

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典型使用场景

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场景一：简单意图识别

适用场景：

• 用户输入意图的识别
• 简单的意图分类
• 基础的用户意图理解

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场景二：意图识别+条件处理

适用场景：

• 基于意图的条件处理
• 智能化的用户请求路由
• 自适应的服务响应

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场景三：多轮对话意图识别

适用场景：

• 多轮对话中的意图识别
• 智能化的对话管理
• 个性化的用户交互

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场景四：复杂意图分析

适用场景：

• 复杂用户意图的分析
• 意图参数的提取
• 结构化的意图处理

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场景五：意图驱动的业务流程

适用场景：

• 意图驱动的业务流程
• 智能化的业务路由
• 自动化的客户服务