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