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意图识别

Answer

意图识别是根据输入的内容决定后续环节的一种方式，类似于 if/else 。从输出看，其 reason 通常为英文。它可以被理解为简化版的大语言模型节点，为更精准识别，可优化选项，若不行可换大语言模型节点。

在自然语言处理领域，意图识别虽已被广泛讨论，但随着大型模型兴起，尤其在用作智能体的 Brain 模块时，承担了主要工作任务。其本质是对用户输入指令的分类任务，在单一或多智能体系统中都至关重要。通过如 Siri、小爱同学等常见智能助手的例子可更直观理解。大型模型执行意图识别任务主要基于大量数据训练得到的模型，可通过微调适应特定领域需求。

在 AI 搜索中，意图识别的关键作用是对用户提问进行分类，如分为导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类，但面临枚举无法穷尽的问题。对搜索意图分类可匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率，保证搜索结果个性化。目前主流实现方案主要通过提示词请求大模型完成识别，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。

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References

大雨：coze工作流节点大全

有点像if/else，它根据输入的内容决定走下一个环节。从它的输出来看，它的reason是英文的。可以简单理解为，它是一个简化版的大语言模型节点。为了更精准识别，可以采取的措看起来只有优化选项，让选项更精准，更凝练，实在不行换大语言模型节点。[heading2]问答节点[content]问答节点非常好解决了传统智能体交互的困扰，它的应用场景可以是不断打磨内容。比如我们让智能体设计一张图，但是不满意，希望基于它来修改，这个时候，就可以借助问答节点，配合循环和图像生成来做。再比如，让智能体不断修改文案，也可以是类似的方案。[heading2]变量节点：[content]用于读取或写入Bot的变量，方便在工作流中存储和传递数据。变量有2个方向，一个是设置变量，一个是获取变量，变量的名称要从智能体设置。否则会提示没有设置变量。非常适合在不同工作流之间传递信息。它内置的变量可以用来获取用户信息，通过经纬度获取城市，从而获取用户所在城市天气等[heading2]图像生成[content]根据不同模型，出现的效果也会不同，相同的提示词，出现的效果也会有所不同。另外有些模型需要参考图，有不同的参考方式传统图像流的大部分功能都已经迁移到插件中比如抠图功能[heading2]画板（海报，解决文字）[content]在画板编辑里面可以设置尺寸，把前面节点的内容都加入进来。小技巧，文字内容，点击上面的框无法移动，还是要点下面黑色字体那个才可以可以自动以画报大小，手工填写即可

AI Agent系列(二)：Brain模块探究

尽管意图识别在自然语言处理领域已经是一个被广泛讨论的话题，我们也已经通过各种规模较小的模型来处理这一任务。然而，随着大型模型的兴起，尤其是当这些大型模型被用作智能体的Brain模块时，它们在意图识别方面承担了主要工作任务。[heading3]6.1意图识别定义[content]那么，什么是意图识别呢？当用户输入指令，这些指令通过感知模块传递到Brain模块，Brain模块需要对这些指令做出反应。这个过程在本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。无论是在单一智能体架构还是复杂的多智能体系统中，意图识别都扮演着至关重要的角色。让我们通过一些具体的例子来更直观地理解意图识别。比如我们常用的Siri、小爱同学，以及其他手机品牌搭载的智能助手。当我们向它们发出指令时，它们能够做出相应的反应。在这个过程中，意图识别起到了关键作用。具体来说，大型模型在执行意图识别任务时，主要是基于前期通过大量数据训练得到的模型。这可以是专门针对意图识别任务训练的大型模型，也可以是通过在特定任务中进行微调来优化的模型。通过微调，可以使模型更好地适应特定领域的任务需求。

工具：我做了一个 AI 搜索引擎

第一种方案会有枚举无法穷尽的问题，第二种方案主要问题在于大模型的识别准确度不够高。意图识别另一个关键作用，是对用户提问进行分类，比如可以把用户的搜索意图分为：导航类：用户希望找到特定的网站或网页。例如：搜索“ThinkAny”，是为了打开ThinkAny官网；信息查询类：用户希望找到某个问题的答案或关于某个事物的详细信息。例如：搜索“什么是AI搜索引擎”，是为了了解这类产品或这个行业；交易类：用户希望进行某种交易。例如：搜索“笔记本电脑”是为了找到电脑相关的产品信息和价格信息，并进入推荐的电商网站购买。本地信息类：用户希望根据特定地理位置查找本地信息。例如：搜索“附近的烤肉店”是为了找到附近的餐馆。还有其他一些分类，包括多级子分类。照样面临枚举无法穷尽的问题。对搜索意图进行分类，可以匹配更准的信息源和更好的回复提示词。比如搜索“笔记本电脑”，如果能提取出一个“shopping”意图，就可以挂载亚马逊/淘宝/京东等电商平台的信息源进行更小范围内的搜索，召回的信息会更加精准。同时也可以加载跟此类搜索意图匹配的提示词模板，来控制搜索后的大模型回答内容。意图分类是搜索前一个非常关键的步骤，可以很大程度提升检索召回率，通过不同的提示词模板总结输出，保证了搜索结果的个性化。目前主流的实现方案，主要是通过提示词，请求大模型完成识别。不管是成熟的大模型，还是微调的小模型，准确度都不够高。大模型提供的Function Calling能力也可以理解为一种意图识别。1.问题改写Query Rewrite

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跌倒行为识别
胶囊网络在跌倒行为识别方面具有一定的应用潜力。Hinton 老爷子首先提出了胶囊网络的基础概念，胶囊的输出通常为某个特征的概率及特性，这个概率和特性被称为实例化参数，代表着网络的等变性。这种等变性使得网络能够有效识别姿势、纹理和变化。比如，用 CNN 模型识别人脸时可能会将眼睛和鼻子位置颠倒的图片识别为人脸，但胶囊网络的等变性会保证特征图中位置的信息。 胶囊网络中的 Transforming Autoencoders 是第一个被发表的胶囊网络，其提出是为了增加网络识别姿态的能力，主要目标不是在图像中做物体识别，而是从输入图像中提取姿态然后以原始姿态输出变换后的图像。向量形式的胶囊首次在此被提出，其输出的向量既代表特征存在的概率又含有实例化参数。 胶囊可分为不同层级，低层的叫初级胶囊，高层的叫高层胶囊。低层胶囊从像素中提取姿态参数并创建部分整体的层次结构，通过对部分的识别得到对整体的识别。低级别胶囊所代表的特征必须具有正确的空间关系，才能在高层激活高级别胶囊。例如，让眼睛和嘴巴用较低水平的胶囊表示，如果它们的预测一致，一个代表人脸的高水平胶囊会被激活，从而模型能做出正确的判断。Hinton 在 2011 年的论文中介绍了这种方法的一个简单例子。
2025-04-08
艺术字体识别
以下是关于艺术字体识别的相关信息： 艺术字生成方面： 模型选择图片 2.1，输入提示词（可参考案例提示词）。 案例提示词如：金色立体书法，“立冬”，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风；巨大的春联，金色的书法字体，线条流畅，艺术美感，“万事如意”；巨大的字体，书法字体，线条流畅，艺术美感，“书法”二字突出，沉稳，大气，背景是水墨画；巨大的奶白色字体“柔软”，字体使用毛绒材质，立在厚厚的毛绒面料上，背景是蓝天。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA MJ 新发力v6.0 文字生成效果测试中关于字体测试的结论： MJ 能绘制多种字体的文字，但几乎完全不可控。 MJ 无法直接指定字体，无法判断和识别衬线、无衬线等字体种类。 MJ 倾向输出美术字、艺术字体、手写字体，且一定程度上能够通过画面风格判断合适的字体使用。 常见的节日祝福、日常用语、常见单词的书写较为稳定，能够生成效果很好的艺术字体。 结合 MJ 常见的使用场景来看，其字体自由生成的效果十分适合用于插画、艺术创作、设计灵感启发等等（局限性为只支持英文）。 在【SD】隐藏在光里的秘密，AI 造字光与影的艺术中： 画面感觉好但文字光感不强时，可锁定随机种子，将 lightingBasedPicture 模型的终止时机由 0.6 提高到 0.7，使文字更好识别，但要把握好平衡。 如需最新的 controlnet 模型，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。
2025-03-31
有没有识别诈骗的AI工具？
目前有一些识别诈骗的 AI 工具，例如： GPTCHA：这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具，能够拦截可疑电话，并用虚拟声音与呼叫方聊天，直到确认电话合法且安全。您可以通过 http://gptcha.ai/ 了解和使用。 在银行领域，也有利用 AI 检测欺诈的系统，例如相关研究《Artificial Intelligence in Banking Industry:A Review on Fraud Detection,Credit Management,and Document Processing,ResearchBerg Review of Science and Technology,2018》中提到的相关应用。
2025-03-29
图像识别模型
图像识别模型通常包括编码器和解码器部分。以创建图像描述模型为例： 编码器：如使用 inception resnet V2 应用于图像数据，且大部分情况下会冻结此 CNN 的大部分部分，因为其骨干通常是预训练的，例如通过庞大的数据集如图像网络数据集进行预训练。若想再次微调训练也是可行的，但有时仅需保留预训练的权重。 解码器：较为复杂，包含很多关于注意力层的说明，还包括嵌入层、GRU 层、注意力层、添加层归一化层和最终的密集层等。 在定义好解码器和编码器后，创建最终的 TF Keras 模型并定义输入和输出。模型输入通常包括图像输入进入编码器，文字输入进入解码器，输出则为解码器输出。在运行训练前，还需定义损失功能。 另外，还有一些相关模型的安装配置，如 siglipso400mpatch14384（视觉模型），由 Google 开发，负责理解和编码图像内容，其工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将其编码成特征向量。image_adapter.pt（适配器）连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）负责生成文本描述。
2025-03-28
以水稻主要物候期遥感识别为主题，生成一篇论文大纲
以下是以水稻主要物候期遥感识别为主题的一篇论文大纲示例： 一、引言 1. 研究背景与意义 2. 国内外研究现状 3. 研究目的与内容 二、水稻物候期相关理论与遥感技术基础 1. 水稻物候期的定义与特征 2. 常用的遥感技术及原理 3. 遥感数据的类型与特点 三、水稻主要物候期的遥感特征分析 1. 不同物候期水稻的光谱特征 2. 多时相遥感数据在物候期识别中的应用 3. 影响遥感识别的因素 四、水稻主要物候期遥感识别方法 1. 基于光谱特征的识别方法 2. 基于植被指数的识别方法 3. 机器学习与深度学习在物候期识别中的应用 五、实验与结果分析 1. 研究区域与数据获取 2. 实验设计与流程 3. 识别结果的精度评估 4. 结果分析与讨论 六、结论与展望 1. 研究成果总结 2. 研究的局限性 3. 未来研究方向与展望 以上大纲仅供参考，您可根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-21
图片上文字识别与提取
以下是关于移动端图片视觉处理中图片上文字识别与提取的方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：运用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提高图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割： 采用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离，常用分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测： 在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别： 对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理： 根据需求进行后处理，如去除残余噪点、填补文字区域空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）： 若有足够数据，可采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法： 对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可采用并行计算、硬件加速等方法提升算法效率。 8. 移动端集成： 将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现试卷拍照去除书写笔迹的功能。可使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 在 AI 拍立得的工作流中，也涉及到图片文字的提取，其核心处理能力交由阿里云百炼大模型平台端执行，该模型系统集成了多模态的大模型以及垂直领域的小模型，也包含了知识库和插件的能力，处理链条涵盖了从图片的识别与理解、图片文字的提取，再到将文字与场景内容相结合，同时也能够支持风格化重构和输出的整个过程。在 0 基础手搓 AI 拍立得的工作流中，实现图片文字提取的步骤包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息等。
2025-03-20
意图识别
意图识别是根据输入的内容决定后续环节的流程，有点像 if/else 。从输出看，其 reason 通常为英文。可以简单理解为是一个简化版的大语言模型节点，为更精准识别，可优化选项使其更精准凝练，不行的话可换用大语言模型节点。 在自然语言处理领域，意图识别已被广泛讨论。随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，承担了主要工作任务。当用户输入指令，通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需做出反应，本质上是一种分类任务，区分用户具体意图，在单一或多智能体系统中都至关重要。通过如 Siri、小爱同学等常见智能助手的例子可更直观理解。大型模型执行意图识别任务主要基于前期大量数据训练得到的模型，可通过微调适应特定领域需求。 在 Manus 多智能体通用任务系统中，意图识别从用户输入中提取关键词和任务类型，引导用户补充信息以明确需求。
2025-03-12
产品经理在设计AI产品功能时候，需要设计意图识别吗？怎么设计呢
产品经理在设计 AI 产品功能时，需要设计意图识别。以下是关于意图识别的相关内容： 意图识别的定义：当用户输入指令，这些指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需要对这些指令做出反应。这个过程在本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。无论是在单一智能体架构还是复杂的多智能体系统中，意图识别都扮演着至关重要的角色。 意图识别的实现方式： 1. 通过准备特定于任务的数据集，然后利用这些数据对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。这个过程涉及到在预训练模型的基础上进一步训练，以调整模型参数，使其更适应特定的任务需求。 2. Prompttuning，这种方法不需要对模型的参数进行大规模调整。而是通过精心设计的提示词来引导模型，使其能够识别和响应用户的意图。这种方法的优势在于其灵活性和快速适应性，能够在不改变模型参数的情况下，迅速适应新的任务或领域。 这两种方法各有优缺点：微调能够提供更高的准确性，但需要较多的训练数据和计算资源；而提示词调优则在创造性和灵活性方面表现更为突出。 在使用大型模型进行意图识别时，需要注意一些潜在的问题： 1. 由于意图识别在智能系统中扮演着守门人的角色，如果其准确性不足，整个系统的后续环节，包括记忆、规划和反思等，都可能受到影响，无法正常发挥作用。 2. 在落地设计时，意图识别通常与特定的业务场景紧密相关，如果脱离了具体的业务需求，意图识别将失去其实际意义。因此，在设计意图识别系统时，必须将其与业务需求紧密结合，确保其能够准确地理解和响应用户的需求。如果意图识别脱离了业务背景，那么可能不如利用模型的泛化能力去执行更基本的意图识别任务。 以下是一个使用 prompt 来设计意图识别的例子：在上述使用提示词进行意图识别的例子中，提示词对用户的指令进行了分类，以识别不同的意图。然后，根据这些识别出的意图，系统执行相应的动作。最终，系统会输出一个 JSON 格式的结果，这通常包含了对用户指令的解析和响应。 在未来的 AI 学习产品中，除了拥有大模型之外，还需要拥有其他的基础设施，包括但不仅限于具备学习任务规划能力的小参数规模模型、意图识别模型、多模态交互模型、搜索引擎、既有的知识库等等。
2025-03-06
有生成示意图的好工具么？
以下是一些生成示意图的好工具： 1. Creately： 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro： 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net： 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-12
意图识别如何通过提示词实现
通过提示词实现意图识别通常有以下几种方式： 1. 准备特定于任务的数据集，对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。但此过程需要较多训练数据和计算资源。 2. 使用 Prompttuning 方法，通过精心设计的提示词来引导模型识别和响应用户意图。这种方法具有灵活性和快速适应性。 3. 对用户的指令通过提示词进行分类，以识别不同的意图，然后根据识别出的意图执行相应动作，最终输出 JSON 格式的结果。 4. 对用户提问进行分类，如分为导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，匹配更准的信息源和更好的回复提示词。例如搜索“笔记本电脑”，提取出“shopping”意图，挂载相关电商平台信息源进行更小范围搜索，并加载匹配的提示词模板控制大模型回答内容。 5. 利用大模型提供的 Function Calling 能力进行意图识别。 但目前主流的实现方案，不管是成熟的大模型还是微调的小模型，准确度都不够高。
2025-02-11
举例说明，意图和FAQ训练的区别
意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如，在一个客服场景中，用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习，模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题，以及相应的准确回答。 总的来说，意图训练更注重对用户目的的分类和理解，而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。
2025-01-13
意图和FAQ最明显的区别是什么
意图和 FAQ 最明显的区别在于：意图通常指的是用户行为背后的目的或期望，它更侧重于理解用户的深层需求和动机。而 FAQ（常见问题解答）则是预先准备好的一系列常见问题及其对应的标准答案，主要用于快速回答用户可能提出的一般性问题。 总的来说，意图关注的是挖掘用户潜在的想法和目标，FAQ 则是针对常见问题提供现成的解答。
2025-01-13