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# 意图规则使用指南
## 1. 概述
意图规则Intent Rule是 AI 中台的智能路由系统,用于识别用户意图并自动路由到最合适的处理方式。它在 12 步生成流程的第 3 步执行,优先级高于默认的 RAG 检索。
### 1.1 核心特性
-**关键词匹配**:支持多个关键词的模糊匹配(不区分大小写)
-**正则表达式匹配**:支持复杂的模式匹配
-**优先级排序**:按优先级从高到低匹配,命中第一个即停止
-**四种响应类型**固定回复、RAG 检索、话术流程、转人工
-**租户隔离**:不同租户的规则完全独立
-**缓存优化**60 秒 TTL 内存缓存,减少数据库查询
-**命中统计**:自动记录规则命中次数
### 1.2 在生成流程中的位置
```
用户消息 → Step 1: 输入扫描 → Step 2: 流程检查 → Step 3: 意图匹配 → Step 4-12: 后续处理
```
**意图匹配的作用**
- 如果匹配成功 → 根据 response_type 路由到对应处理方式
- 如果匹配失败 → 继续执行默认的 RAG 检索流程
---
## 2. 数据模型
### 2.1 IntentRule 实体
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|-----|------|------|------|
| `id` | UUID | 自动生成 | 规则唯一标识 |
| `tenant_id` | string | ✅ | 租户 ID格式name@ash@year |
| `name` | string | ✅ | 规则名称(如"退货意图" |
| `keywords` | string[] | ❌ | 关键词列表(如 ["退货", "退款"] |
| `patterns` | string[] | ❌ | 正则表达式列表(如 ["退.*货", "如何退货"] |
| `priority` | int | ❌ | 优先级(默认 0数值越大优先级越高 |
| `response_type` | string | ✅ | 响应类型fixed/rag/flow/transfer |
| `target_kb_ids` | string[] | ❌ | 目标知识库 ID 列表rag 类型必填) |
| `flow_id` | UUID | ❌ | 话术流程 IDflow 类型必填) |
| `fixed_reply` | string | ❌ | 固定回复内容fixed 类型必填) |
| `transfer_message` | string | ❌ | 转人工提示语transfer 类型必填) |
| `is_enabled` | bool | ✅ | 是否启用(默认 true |
| `hit_count` | int | 自动 | 命中次数统计 |
| `created_at` | datetime | 自动 | 创建时间 |
| `updated_at` | datetime | 自动 | 更新时间 |
### 2.2 响应类型详解
#### 2.2.1 fixed - 固定回复
**用途**:对于明确的问题,直接返回预设的固定回复,跳过 LLM 生成。
**适用场景**
- 常见问候语("你好"、"在吗"
- 简单查询("营业时间"、"联系方式"
- 标准流程说明("如何下单"、"支付方式"
**必填字段**`fixed_reply`
**示例**
```json
{
"name": "营业时间查询",
"keywords": ["营业时间", "几点开门", "几点关门"],
"response_type": "fixed",
"fixed_reply": "我们的营业时间是周一至周日 9:00-21:00节假日正常营业。"
}
```
#### 2.2.2 rag - 定向知识库检索
**用途**:将用户问题路由到特定的知识库进行检索,而不是搜索所有知识库。
**适用场景**
- 产品咨询 → 路由到产品知识库
- 售后问题 → 路由到售后知识库
- 政策查询 → 路由到政策知识库
**必填字段**`target_kb_ids`(知识库 ID 列表)
**示例**
```json
{
"name": "产品咨询意图",
"keywords": ["产品", "功能", "参数", "配置"],
"patterns": [".*产品.*", "有什么功能"],
"response_type": "rag",
"target_kb_ids": ["kb_product_001", "kb_product_002"]
}
```
#### 2.2.3 flow - 启动话术流程
**用途**:触发预定义的多轮对话流程(话术脚本)。
**适用场景**
- 订单处理流程(收集地址、确认信息)
- 问题诊断流程(逐步排查问题)
- 信息采集流程(收集用户需求)
**必填字段**`flow_id`(话术流程 ID
**示例**
```json
{
"name": "退货流程意图",
"keywords": ["退货", "退款", "不想要了"],
"response_type": "flow",
"flow_id": "flow_return_process_001"
}
```
#### 2.2.4 transfer - 转人工
**用途**:直接转接到人工客服。
**适用场景**
- 投诉建议
- 复杂问题
- 明确要求人工服务
**必填字段**`transfer_message`(转人工提示语)
**示例**
```json
{
"name": "转人工意图",
"keywords": ["人工", "客服", "投诉"],
"patterns": ["转.*人工", "找.*客服"],
"response_type": "transfer",
"transfer_message": "正在为您转接人工客服,请稍候..."
}
```
---
## 3. 匹配算法
### 3.1 匹配流程
```
1. 加载启用的规则is_enabled=true按 priority DESC 排序
2. 遍历规则列表(从高优先级到低优先级)
3. 对每个规则:
a. 先尝试关键词匹配keywords
b. 如果关键词未匹配尝试正则表达式匹配patterns
4. 命中第一个规则后立即返回,不再继续匹配
5. 如果所有规则都未匹配,返回 None继续默认 RAG 流程)
```
### 3.2 关键词匹配规则
- **不区分大小写**:用户输入和关键词都转为小写后匹配
- **子串匹配**:只要用户消息包含关键词即可(如 "我想退货" 包含 "退货"
- **任意匹配**keywords 列表中任意一个关键词匹配即成功
**示例**
```python
keywords = ["退货", "退款", "不想要"]
user_message = "我想退货" # ✅ 匹配成功(包含"退货"
user_message = "能退款吗" # ✅ 匹配成功(包含"退款"
user_message = "发货了吗" # ❌ 匹配失败
```
### 3.3 正则表达式匹配规则
- **不区分大小写**:使用 `re.IGNORECASE` 标志
- **全文匹配**:使用 `re.search()`,匹配消息中的任意位置
- **任意匹配**patterns 列表中任意一个模式匹配即成功
- **错误处理**:如果正则表达式语法错误,记录警告并跳过该模式
**示例**
```python
patterns = ["退.*货", "如何.*退货", "^退货.*"]
user_message = "我想退货" # ✅ 匹配 "退.*货"
user_message = "如何申请退货" # ✅ 匹配 "如何.*退货"
user_message = "退货流程" # ✅ 匹配 "^退货.*"
```
### 3.4 优先级机制
**规则排序**
```sql
ORDER BY priority DESC, created_at DESC
```
**优先级策略**
- 高优先级规则优先匹配
- 相同优先级按创建时间倒序(新规则优先)
- 建议为重要规则设置更高的优先级(如 100、200
**示例场景**
```
规则 A: priority=100, keywords=["退货"] → 精确退货流程
规则 B: priority=50, keywords=["退", "货"] → 通用退货咨询
规则 C: priority=0, keywords=["产品"] → 产品咨询
用户输入 "我想退货"
1. 先匹配规则 Apriority=100→ 命中,返回
2. 不再匹配规则 B 和 C
```
---
## 4. API 使用
### 4.1 认证与租户隔离
所有接口必须携带以下 HTTP Headers
```http
X-API-Key: <your_api_key>
X-Tenant-Id: <tenant_id>
```
### 4.2 创建意图规则
**接口**`POST /admin/intent-rules`
**请求示例 1固定回复**
```bash
curl -X POST http://ai-service:8080/admin/intent-rules \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: your_api_key" \
-H "X-Tenant-Id: szmp@ash@2026" \
-d '{
"name": "营业时间查询",
"keywords": ["营业时间", "几点开门", "几点关门", "什么时候营业"],
"priority": 50,
"response_type": "fixed",
"fixed_reply": "我们的营业时间是周一至周日 9:00-21:00节假日正常营业。如有特殊情况会提前通知。"
}'
```
**请求示例 2定向知识库检索**
```bash
curl -X POST http://ai-service:8080/admin/intent-rules \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: your_api_key" \
-H "X-Tenant-Id: szmp@ash@2026" \
-d '{
"name": "产品咨询意图",
"keywords": ["产品", "功能", "参数", "配置", "型号"],
"patterns": [".*产品.*", "有什么功能", "支持.*吗"],
"priority": 80,
"response_type": "rag",
"target_kb_ids": ["kb_product_001", "kb_product_faq_002"]
}'
```
**请求示例 3启动话术流程**
```bash
curl -X POST http://ai-service:8080/admin/intent-rules \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: your_api_key" \
-H "X-Tenant-Id: szmp@ash@2026" \
-d '{
"name": "退货流程意图",
"keywords": ["退货", "退款", "不想要了", "申请退货"],
"patterns": ["退.*货", "如何.*退", "想.*退"],
"priority": 100,
"response_type": "flow",
"flow_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}'
```
**请求示例 4转人工**
```bash
curl -X POST http://ai-service:8080/admin/intent-rules \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: your_api_key" \
-H "X-Tenant-Id: szmp@ash@2026" \
-d '{
"name": "转人工意图",
"keywords": ["人工", "客服", "投诉", "找人"],
"patterns": ["转.*人工", "找.*客服", "我要.*投诉"],
"priority": 200,
"response_type": "transfer",
"transfer_message": "正在为您转接人工客服,请稍候..."
}'
```
---
## 5. 总结
意图规则Intent Rule是 AI 中台的智能路由系统,在 12 步生成流程的第 3 步执行。
### 5.1 核心流程
创建规则 → 设置关键词/正则 → 配置响应类型 → 启用规则 → 用户对话 → 意图匹配 → 路由处理
### 5.2 关键特性
- **智能路由**: 根据用户意图自动选择最佳处理方式
- **优先级控制**: 灵活的优先级机制避免冲突
- **四种响应**: 固定回复、RAG 检索、话术流程、转人工
- **高性能**: 60 秒缓存 + 优化的匹配算法
- **租户隔离**: 多租户数据完全独立
- **命中统计**: 自动记录规则使用情况
### 5.3 最佳实践
1. **关键词设计**: 2-6 个字,使用完整词组
2. **正则表达式**: 简单明了,避免过于复杂
3. **优先级分配**: 200+ 紧急、100-199 重要、50-99 常规、0-49 兜底
4. **响应类型**: 根据场景选择最合适的类型
5. **测试验证**: 先低优先级测试,再调整为正式优先级
6. **监控优化**: 定期检查命中率,优化关键词
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**文档版本**: v1.0
**生成时间**: 2026-02-27
**维护状态**: ✅ 活跃维护
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