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unknown and m[confidence] 0.7: cand m # 否则用 LLM if not cand: cand l # 统一做槽位填充与校验 slots extract_slots(text) merged {intent: cand[intent], slots: slots} if not validate_schema(merged[intent], merged[slots]): # 修复或降级为澄清 merged {intent: ask_clarification, slots: {}} # 最终兜底若仍不确定给出澄清话术 if merged[intent] in [unknown, ask_clarification]: merged[clarify] 您要查询订单物流吗可回复“订单号xxxxxx”。 debug {rule: r, ml: m, llm: l} return merged, debug试跑示例思路演示输入帮我看看订单号2025103230111到哪了rule_engine 命中 query_order 并提取 order_id2025103230111直接胜出融合后输出{intent: query_order, slots: {order_id: 2025103230111}}再看长尾问法输入我上次买的东西发货了吗规则未命中订单号ML 可能 0.78 命中 query_order若阈值通过ML 胜否则由 LLM 兜底给出 query_order并提示缺少 order_id 的澄清。工程落地小贴士RunnableParallel 并发LangChain 中把 rule、ML、LLM 封装成 Runnable 并行执行节省 60% 尾延迟注意设置超时与降级。RAG 检索源FAQ 与“物流相关问题”单独建索引检索 top-k2~4拼接到 LLM 提示提升理解稳定性。白名单提示词草稿示意“你是意图分类器只能从列表中返回一个 intent[query_order,refund,change_address]。若不确定返回 ask_clarification。以 JSON 输出{intent: ...}。不要编造列表外意图。”Schema 与容错pydantic 定义 slots 结构LLM 输出先过 JSON 解析与字段校验失败则触发一次“结构修复”提示再不行就澄清。日志与指标记录每路的 confidence、耗时、命中率按意图出混淆矩阵关注“误杀与误放”建立回放平台做离线对比和 A/B。成本控制把规则与 ML 放在前面减少 LLM 触发频率对长文本可先摘要对重复问题用缓存命中 key标准化后的文本签名。六、总结多策略融合的意图识别流水线能在速度、精度、覆盖率之间取得稳定平衡高频问题“弹指即达”主流问法“稳准”长尾表达“能兜住”。再叠加 RAG、白名单、Schema 校验和全链路日志既聪明又可控真正让系统“听懂”人话。适用场景智能客服工单分流、物流进度、售后策略语音助手通用问答 任务型指令对话机器人电商、出行、本地生活、教育咨询等如果你已经有一套单模型的方案建议按本文顺序做平滑演进先把高频规则前置再上一个可灰度的 ML 分类器最后接入带白名单与 RAG 的 LLM 兜底。三步走效果会肉眼可见地提升。七、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】