意图识别（Intent Recognition）指通过大模型理解和判断用户表达的意图或目的。扣子工作流的意图识别节点可通过内置的大语言模型，对指定内容进行意图识别和分类，并根据分类流转至不同工作流分支处理。 本教程以售后客服工作流为例，通过意图识别节点对用户问题进行归类，并流转至不同知识库查询节点。另外，对于非售前或售后的咨询，统一转交人工处理。 效果演示 和售后客服工作流对话，其效果如下：

工作流设计 1. 开始节点收集用户问题。 2. 意图识别节点判断用户问题类型，并流转至不同分支处理。 售前咨询类问题，流转至售前知识库节点，知识库召回后输出。 售后类问题，流转至售后知识库节点，其中包含多项售后话术、场景问题，召回知识后输出。 其他类别的问题，统一流转至文本处理分支，输出统一的文案，引导用户转人工处理。

核心节点配置 核心节点配置如下：

节点名称

说明

示例

意图识别节点

将用户问题分为售前咨询或售后问题，每个分类提供典型示例作为分类的依据，帮助模型更精准地识别用户意图。其配置如下： 模式：选择完整模式。完整模式可设置系统提示词，提高意图识别的准确性，但可能会影响节点的运行速度。 模型：使用默认的豆包模型，你也可以按需选择效果更好的模型。 输入：开启会话历史，默认 3 轮；query 变量值设置为开始节点的输入参数 USER_INPUT。 意图匹配：设置两个分类，即售前咨询和售后问题。 系统提示词：

• 售前咨询：咨询类问题，例如对产品规格、性能、功能等方面的咨询。
• 售后问题：产品使用相关的问题，例如如何设置xxx、怎么开启xxx、；产品故障相关的问题，例如xxx配置不生效、错误码xxxx、没反应、报错、等等。

知识库节点

售前和售后问题分别流转到售前知识库和售后知识库处理，并直接输入给结束节点。知识库节点配置如下： 输入：沿用默认设置即可，Query 的变量值设置为开始节点的输入参数 USER_INPUT。 知识库：选择准备好的售前知识库。 搜索策略等配置：沿用默认配置即可。

大模型节点

大模型节点会基于知识库命中的知识，包装一个对外的话术，作为最终回复。其配置如下： 输入：设置以下两个输入变量： input：引用知识库节点的ouput。 USER_INPUT：引用开始节点的用户输入。 用户提示词：用户问题是，知识库检索结果是，你需要包装一个用户友好的话术，并回复用户。 其他选项维持默认设置即可。

文本处理节点

意图识别的兜底策略，对于未命中任何分类的意图，统一输出一段文案，指导用户提交工单或联系人工客服。 其配置如下： 输入：无需设置输入变量。 输出内容：非常抱歉，我只能回答售前咨询和售后问题。如果你对产品有任何使用问题或疑问，欢迎向我咨询！