本文详细介绍了大模型应用中的意图识别技术，包括基础方法(规则、深度学习、大模型)和进阶方法(大模型应用、Prompt优化、TOP N召回、向量检索)。文章强调提升准确率的关键在于分类体系的正交性和各子分类的足够样本，并通过微调和召回策略可实现高精度分类。为处理大量分类场景，提出了先召回TOP N再排序的两阶段方法，并结合向量模型微调进一步提升效果。

定义：Agent或者大模型应用中，意图识别经常是一个关键的问题。意图识别往往是一个分类任务。在智能汽车的智能助手中，就是对用户在驾驶中意图的分类，比如关闭空调，换一首歌，导航等。在电商客服任务中，意图识别往往是用户意图的分类，比如咨询属性，售后退款等。

一）基础方法：

基于规则：通过规则，如包含某个字符串，或符合某个正则表达式，规则方法比较直接，但召回率和准确率比较难提升；

基于深度学习：基于bert做一个分类器，这个优势是模型比较小，延时低，劣势是需要调模型，比较复杂；

基于大模型：基于大模型，写一个prompt直接分类，参考下面的例子；

例子：“你是一个电商任务下的意图分类器，你需要基于用户的query做出合理的分类。分类的种类有：类型1；类型2；类型3…

二）进阶方法：

大模型的方法：由于LLM具有强大的语义表征能力，在多个NLP任务中已经比传统的NLP方法提升了很多，基本上颠覆了传统NLP任务的方法。由此到了今天，大部分NLP任务可以优先选择大模型作为基础的解决工具。

Prompt优化：通过常用的prompt优化方法，比如语句简单清晰等，可以让模型指标有一定的提升；

增加召回：

如果分类数量少，比如10个以内，那么直接让LLM分类，准确率会比较高。如果分类有500个以上，参考上面的prompt例子，这个时候prompt会比较长，大模型对着500个分类的感知可能会比较弱。

TOP N召回：先基于用户意图，通过上面提到的深度模型或者向量检索，召回TOP N个最相关的（比如50个），然后让大模型对50个分类进行排序，这个时候效果会有比较大的提升。

向量检索模型：可以用开源的模型，比如BGE，GTE等；

向量模型微调：如果效果不好，还可以基于领域内的样本，对模型进行微调，往往也会有很好的提升；

三）提升准确率关键点：

分类关键问题：任何分类问题，如果要做到准确率95%以上，其实有两个关键问题：1）分类体系足够清晰；2）每个子分类有足够的样本；

分类体系：分类体系关键是要符合独立正交的原则，也就是各个子分类之间不要有交叉；比如一个分类体系是“工程师/男人/理发师”，这里“男人”这个分类和“工程师/理发师”都会有交叉。好的分类是“工程师/理发师/公交司机”这样。这部分是很多算法同学特别容易忽略的，非常影响效果。

足够样本：如果分类体系足够正交，每个子分类下有足够的样本就是第二个关键点。通过LLM自动化标注或者人工标注得到足够高质量样本。

模型微调：用上述样本对LLM进行微调，再结合前面的召回思路，整体上肯定可以实现分类达到一个非常高的准确率。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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