AI的意图是什么？

就像动作背后的“意图”揭示了其背后的目的一样，AI中的意图揭示了用户与AI系统交互时要实现的特定目标。

特别是，AI中的意图是指AI系统了解用户输入背后的含义并确定它是问题，命令还是请求的能力。这种理解使AI系统能够适当有效地响应，从而根据用户的基本需求量身定制其行动。

这就是为什么认识意图是对话式AI代理，虚拟助手和搜索引擎的基本组成部分的原因，它使他们能够有效地理解，分类和满足用户需求。

意图在AI中的重要性

在我的研究中，我发现AI识别意图的能力很重要的原因有几个。

就像我之前提到的那样，通过理解意图，AI系统可以提供更相关和角色的响应lized。当您不必输入一千个查询即可在电子商务商店中找到产品页面时，互动变得更加顺畅，更令人满意，最终改善了用户体验。 根据我的经验，确定AI中的意图对于简化客户支持特别有用。当虚拟助手和帮助办公桌有意图认可时，企业可以节省时间和精力。这意味着更好的客户服务和提高客户保留率。根据我们的说法，我们有92％的受访者表示，实施AI改善了他们的响应时间，而83％的受访者表示，AI使响应客户请求变得更加容易。 确定意图还可以推动更高的参与度和转化率，尤其是在电子商务，数字营销和客户服务等行业中。例如，AI聊天机器人可以通过检测客户何时表现出对相关项目的兴趣来检测。 AI意图的类型

各种类型的AI意图解决问题TION：用户与AI系统互动时的目标是什么？尽管互动背后可能有很多意图，但是根据用户交互的主要目的和上下文对AI意图进行了广泛的分类。

不进一步的ADO，以下是AI意图的一些关键类型。

1。信息意图

下次您开放聊天时，询问天气预报是什么，或者如何为最好的朋友烘烤无麸质巧克力蛋糕时，AI将您的意图解释为信息。这是因为您的查询表明您打算寻求有关非常具体问题的知识或答案。在这种情况下，AI系统可以进入世界上最好的无麸质巧克力蛋糕食谱的挑剔。

？最近回顾了超过一百万个关键字的一项研究发现，超过96％的AI概述是针对信息用户意图的。

2。导航意图

顾名思义，导航inteNT是指用户希望找到特定网站，平台或资源的愿望。例如，当某人搜索“最近的星巴克”或“”时，他们不是在寻找一般信息或比较时，他们需要直接访问该目的地。这就是为什么这些搜索通常涉及品牌或域名。

在这种情况下，AI的角色是有效地指导它们。 AI系统，尤其是在搜索引擎和聊天机器人中，通过提供链接或直接访问请求的服务来识别和解决导航意图。

3。交易意图

当用户打算执行操作（例如进行购买或预订服务）时，AI系统将意图解释为交易。例如，当用户搜索“购买iPhone 15”时，系统会确定购买的意图，并可以将用户引导到相关的产品页面，甚至可以帮助用户启动购买过程。

我觉得这特别有趣由于目前引起了人们对“意图经济”的担忧，因此，AI现在可以理解，预测和操纵人类意图并将这些数据出售给最高投标者。该研究表明：“在意图经济中，LLM可以低成本，以较低的成本利用用户的节奏，词汇，年龄，性别，对无糊精的偏好，等等，等等，与经纪人的投标一起，以最大程度地提高实现可能性的可能性。给定的目标（例如，出售电影票）。”

4。支持意图

这种类型的AI意图与AI客户服务聊天机器人特别相关，并帮助桌子侧重于确定寻求帮助或解决问题的用户。

具有支持意图的用户查询看起来像是其中的任何一个：

我什么时候可以订单？ 如何重置密码？ 你能帮我跟踪我的包裹吗？ 我无法访问我的帐户。我应该怎么办？

AI系统旨在识别支持意图提供及时，相关的响应，以进行故障排除或指导用户，从而导致客户满意度提高。

根据基兰·弗拉纳根（Kieran Flanagan）的说法，“在AI世界中，支持是24/7。随着时间的流逝，它可能会有更好的体验，因为AI机器人可以一次拥有所有信息，在这里，个人支持代理人真的很难拥有所有这些信息。”

> AI意图的组成部分

虽然AI的类型是指用户与AI系统交互时要实现的目标或目标的类别，但AI的组成部分专注于准确解释和处理该目标所需的构件。我喜欢以这种方式考虑区别：AI的类型描述了原因，而其组件描述了如何。

识别和处理AI意图所涉及的关键组件包括：

1。用户输入（查询）

当用户发出查询（例如键入问题或说命令）时，该过程开始。此查询作为开始随后的一切。查询越清晰，系统就越容易找出用户的意图并提供准确的响应。

2。意图分类

收到查询后，系统确定其总体目的。用户是否寻求信息（信息意图）？他们是否试图完成特定的操作，例如购买新耳机（交易意图）？他们需要支持完成流程（支持意图）吗？ AI系统利用自然语言处理（NLP）技术和预训练的模型来对意图进行分类并将其映射到合适的响应中。

3。上下文意识

上下文意识是此过程的另一个重要组成部分，使AI可以考虑情况或历史信息以完善其理解。此“上下文”包括诸如一天中的时间，位置，甚至与系统的互动。

例如，如果您要求“预订表”，则系统需要上下文了解您是指餐厅预订还是会议室。没有上下文，系统可能会误解并给出错误的响应。使用上下文理解之类的方法，因此可以确保在进行的对话中，尤其是在多转话中的连续性和相关性。

4。实体识别

实体是用户输入中的特定信息，可为意图提供上下文。与上下文不同，实体识别不依赖历史记录或特定于用户的信息。它着重于从查询本身中提取基本细节以产生响应。

例如，在查询“跟踪我的耳机订单”中，此处的实体是“轨道”，“耳机”和“订单”，它们允许系统解释请求并将其与适当的操作匹配而无需更广泛的上下文或事先交互。

5。表达

也称为“话语”，这些是用户可以用查询的各种方式。这是常态为了使许多表达方式传达出相同的意图，但要表达出不同的表达方式。这就是为什么AI模型通常接受与不同意图类别相关的唯一表达式培训的原因，以确保他们能够准确理解和处理用户查询。

例如，用户可能会问：“我在哪里可以吃？”用户B只是输入“最近的餐厅”。尽管措辞有所不同，但在这种情况下是导航的意图是相同的。

AI是新的常规

在一个客户优先考虑便利，速度和Uber个性化的世界中，与几乎可以读取您的思想的AI系统进行互动不再是一个不错的选择。这是一个期望。

我认为，随着AI机器人在客户体验中变得越来越普遍，我认为，任何更少的事情都会令人失望或沮丧。能够训练自己的系统以满足这些期望的企业将有许多好故事要讲。