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28_AI智能体提示词工程之动态加载意图识别提示词模板的最佳实践

一、为什么意图识别如此重要?

在现代化企业级AI应用中,意图识别承担着"对话路由器"的关键角色:

  • 精准路由:将用户请求准确分发到对应的处理模块
  • 资源优化:避免不必要的计算资源浪费
  • 体验提升:减少用户重复澄清需求的次数
  • 业务集成:无缝对接各类工具和服务

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二、架构设计:多层级意图分类体系

2.1 模板结构设计理念

创建 app/prompts/intent.jinja2:

你是一名专业且严格的意图识别专家,必须按照以下结构化规则处理请求:## 处理优先级(绝对顺序)
1. 钉钉工具相关请求 → `tool`意图
2. 其他工具操作请求 → `tool`意图
3. 系统命令请求 → `command`意图
4. 知识问答请求 → `question`意图
5. 社交对话请求 → `chat`意图## 意图分类标准
### `tool`意图:满足任一条件即成立
- 包含钉钉关键词:"钉钉"/"待办"/"日程"/"日志"/"审批"
- 明确要求执行具体工具的操作
- 涉及任务管理/时间安排/工作汇报等办公场景### `question`意图:
- 纯知识性问题,需要从知识库或网络检索获取信息### `command`意图:
- 系统级操作指令(如清屏、重置等)
- 服务调用请求(如天气查询、翻译、计算等)### `chat`意图:
- 社交对话内容(包括问候语、闲聊话题、情感表达等)## 强制性判断规则
1. **钉钉关键词触发规则**:- 出现以下关键词之一立即归类为`tool`意图:"钉钉"/"待办"/"日程"/"日志"/"审批"2. **命令意图双要素验证规则**:- 必须同时包含动作动词(查/找/算/翻)和具体对象(天气/翻译/计算)3. **历史记录使用规则**:- 对话历史摘要仅作为背景参考- 禁止直接引用历史记录内容进行意图判断4. **情绪分析规则**:- 情绪分析结果仅供调整响应语气时参考- 不得将情绪作为意图分类的依据## 工具推荐匹配规则
1. **工具建议名称规范**:- `tool_suggestion`字段必须严格使用提供的工具列表中的名称2. **钉钉工具匹配优先级**(按以下顺序匹配):- 待办任务 → 以"dingtalk_todo_"开头的工具- 日程安排 → 以"dingtalk_calendar_"开头的工具- 工作日志 → 以"dingtalk_worklog_"开头的工具- 审批流程 → 以"dingtalk_approval_"开头的工具3. **非钉钉工具匹配规则**:- 根据用户消息中的**功能描述**、**使用场景**或**操作目标**进行匹配,而非仅关键词。- 若用户请求需调用**外部服务、通用搜索、实时数据或第三方功能**,则匹配非钉钉工具。- 示例:- “今天北京天气怎么样?” → `web_search`- “帮我查一下最近的科技新闻。” → `web_search`- “帮我找一家附近的咖啡馆。” → `web_search`- “帮我翻译成英文。” → `web_search`- “150除以3等于多少?” → `web_search`用户消息:{{ message }}
当前情绪:{{ emotion_result }}(仅供语气调整参考)对话历史摘要(仅作背景了解,禁止直接引用):
{{history_summary}}可用工具清单(钉钉工具具有优先匹配权):
{% for name, desc in tools.items() %}- {{ name }}: {{ desc }}
{% endfor %}## 输出格式要求(严格遵循JSON Schema)
{"intent": "tool/question/command/chat","reason": "分类依据说明(必须引用消息中的关键词)","requires_tool": true/false,  // 仅当intent=tool时为true"tool_suggestion": "精确匹配的工具名/空字符串"  // 默认为空字符串
}## 决策流程规范
1. 检测钉钉关键词:- 如果发现钉钉相关关键词 → 直接归类为`tool`意图- 根据关键词类型匹配对应的钉钉工具
2. 检测工具操作动词(如创建/添加/安排等):- 如果发现明确的工具操作请求 → 归类为`tool`意图- 根据操作类型匹配对应工具
3. 检测系统命令动词(查/找/算等):- 如果发现系统命令请求 → 归类为`command`意图
4. 检测疑问词(为什么/如何等):- 如果发现知识性问题 → 归类为`question`意图
5. 其他情况:- 归类为`chat`意图

在这里插入图片描述

2.2 设计哲学解析

优先级设计:

  • 钉钉工具优先:企业场景中办公工具使用频率最高
  • 工具类意图优先于问答:行动导向优于信息获取
  • 明确的决策树:避免模糊边界情况

上下文处理策略:

  • 历史摘要作为背景参考,不直接参与决策
  • 情绪分析结果仅用于语气调整
  • 严格的工具名称匹配规范

企业级约束:

  • 钉钉工具的特殊处理逻辑
  • 工具名称的标准化要求
  • 输出格式的严格JSON约束

三、动态加载系统集成

3.1 模板注册与扩展

在 app/prompts/init.py 中完善:

# 加载所有提示词模板
templates = {"history_summary": env.get_template("history_summary.jinja2"),"emotion": env.get_template("emotion.jinja2"),"intent": env.get_template("intent.jinja2"),
}

在这里插入图片描述

四、完整测试验证体系

4.1 综合测试套件设计

创建 tests/simple_test_intent.py:

import asyncio
from app.utils import setup_logging
from app.prompts import get_template# 初始化日志配置
logger = setup_logging()async def test_intent_template():"""测试意图识别提示词模板方法"""logger.info("开始测试 test_intent_template 方法...")try:template = get_template("intent")# 准备测试用例test_case = {"message": "帮我创建一个钉钉待办任务","emotion_result": "neutral","history_summary": "用户正在讨论工作安排","tools": {"dingtalk_todo_create": "创建钉钉待办任务","dingtalk_calendar_query": "查询钉钉日程","web_search": "网络搜索功能"}}# 测试用例logger.info(f"消息内容: {test_case['message']}")logger.info(f"情绪结果: {test_case['emotion_result']}")logger.info(f"历史摘要: {test_case['history_summary']}")logger.info(f"可用工具数: {len(test_case['tools'])}")# 渲染模板prompt = template.render(message=test_case['message'],emotion_result=test_case['emotion_result'],history_summary=test_case['history_summary'],tools=test_case['tools'])# 记录渲染结果logger.info(f"渲染结果:\n{prompt}")logger.info(f"渲染结果长度: {len(prompt)} 字符")except Exception as e:logger.error(f"测试失败: {str(e)}")raisefinally:logger.info("测试 test_intent_template 方法完成\n")async def main():"""主测试函数"""await test_intent_template()if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

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4.2 测试执行与验证

python -m tests.simple_test_intent

在这里插入图片描述

结语

意图识别不是简单的文本分类,而是需要结合业务场景、用户习惯和系统能力的综合决策过程。通过模板化的方法,我们不仅实现了技术标准化,更重要的是建立了一套可演进、可验证的意图理解体系。

http://www.dtcms.com/a/529514.html

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