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AI平台意图理解模型不准确

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发布时间: 2025-5-6 08:37

正文摘要:

请问在应用流编排中,采用意图理解模型后,根据意图理解进行逻辑条件,两种意图理解模型均不准确,该如何解决。

回复

冰窟蚂蚁 发表于 2025-5-6 19:46
是不是提示词要写,提示词写好,模型温度不用调整
当代牛马 发表于 2025-5-6 09:32
你好!
可以按照以下步骤来尝试提升意图理解结果:
1.意图理解大模型更换为非推理模型(如Qwen 2.5);
2.意图理解大模型的提示词进行更准确的限定:例如,如果用户意图为咨询企业的业务,则输出“企业介绍”,如果用户意图为咨询技术方案,则输出“技术方案”。
如有疑问,可以进一步反馈您的具体配置,我们再进行问题定位和优化。
王红伟94 发表于 2025-5-6 09:28
你好!
可以按照以下步骤来尝试提升意图理解结果:
1.意图理解大模型更换为非推理模型(如Qwen 2.5);
2.意图理解大模型的提示词进行更准确的限定:例如,如果用户意图为咨询企业的业务,则输出“企业介绍”,如果用户意图为咨询技术方案,则输出“技术方案”。
如有疑问,可以进一步反馈您的具体配置,我们再进行问题定位和优化。
王老师 发表于 2025-5-6 09:17
遇到意图理解模型不准确的问题,可以考虑以下几个方面来解决:

数据增强:确保训练模型的数据集足够大且多样化。如果现有数据集较小或不够全面,可以通过数据增强技术(如生成对抗网络GANs、数据合成等)扩充数据集。
特征工程:重新审视和优化用于训练模型的特征。有时候,选择更合适的特征或者创建新的特征可以帮助模型更好地捕捉到关键信息。
模型调优:尝试调整现有模型的超参数,比如学习率、批次大小、层数等。也可以尝试不同的模型架构,找到最适合当前任务的模型。
集成学习:将多个模型组合起来使用,以获得更好的预测性能。例如,可以使用bagging、boosting等方法,结合不同模型的优点,提高整体的意图理解准确性。
错误分析:仔细分析模型的错误类型,找出常见错误模式。这有助于针对性地改进模型,比如通过添加特定类型的训练样本或者调整模型结构。
领域适应:如果模型在某些特定领域的表现不佳,可以考虑进行领域适应(domain adaptation),即利用目标领域的少量标注数据微调模型,使其更适合该领域。
用户反馈机制:建立一个有效的用户反馈循环,让用户能够报告模型误解的情况。这些反馈可以用来进一步训练和优化模型。
持续学习:随着时间推移,用户的意图可能会发生变化,因此构建一个支持持续学习的系统是非常重要的。这意味着模型需要定期更新以反映最新的用户行为和偏好。
针对您提到的应用流编排中采用意图理解模型后逻辑条件判断不准的问题,可以从上述几个方面入手,特别是关注于如何提升模型对特定应用场景的理解能力。同时,考虑到实际应用场景的复杂性,可能还需要结合业务逻辑和用户体验来进行综合优化。