在 Dify 里，意图识别本质是“规则+LLM分类+结构化输出”的组合，不是训练好的专用模型，而是用节点和提示词把大模型当分类器来用。下面从原理、两种实现方式、配置步骤和常见问题四方面讲清楚。

---

一、核心原理（一句话版）

Dify 没有内置“训练好的意图模型”，而是：

1. 优先规则：关键词/正则快速拦截高频意图（快、省成本）；
2. LLM 兜底分类：用提示词把候选意图列出来，让大模型选最匹配的一个；
3. 结构化输出：让模型固定返回 intent、confidence、slots，方便下游分支判断。

---

二、两种实现方式（你常用的）

方式1：用「问题分类器」节点（推荐，零代码）

Dify 自带节点，专门做意图/问题分类，本质是封装好的 LLM 分类模板。

配置步骤

1. 工作流拖入 问题分类器（Question Classifier）；

2. 输入变量：选 sys.query（用户问题）；

3. 模型：选推理强的（如 GPT-4o-mini、DeepSeek），温度设 0.2–0.3（确定性高）；

4. 添加意图标签+描述+关键词：

   • 意图1：查交期 → 描述：用户问交货时间、多久能好 → 关键词：交期、多久、什么时候到；
   • 意图2：查库存 → 描述：用户问有没有货、库存多少 → 关键词：库存、有货吗、剩多少；
   • 意图3：其他 → 兜底。

5. 输出：节点会输出 category（意图名称），下游用条件分支按 category 走不同流程。

方式2：用「LLM 节点+自定义提示词」（灵活，适合复杂意图）

自己写提示词，让模型输出结构化意图结果，适合需要槽位提取（如工厂、数量）的场景。

标准提示词模板（直接复制）

你是意图识别器，只做分类和提取。
候选意图：
1. query_delivery：查交期（关键词：交期、交货、多久、什么时候）
2. query_stock：查库存（关键词：库存、有货、剩多少）
3. create_order：下单（关键词：买、订、下单、来一份）
4. other：其他问题

用户输入：{{sys.query}}

输出JSON（严格）：
{
  "intent": "意图名称",
  "confidence": 0.xx,
  "slots": {
    "factory": "工厂（有就填，没有null）",
    "qty": "数量（数字，没有0）"
  }
}

配置

1. 拖入 LLM 节点，粘贴上面提示词；
2. 开启结构化输出，JSON Schema 如下：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "intent": {"type": "string"},
    "confidence": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1},
    "slots": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "factory": {"type": ["string", "null"]},
        "qty": {"type": "number", "minimum": 0}
      }
    }
  },
  "required": ["intent", "confidence", "slots"]
}

3. 下游用条件分支判断：
   • 若 intent == "query_delivery" → 走查交期分支；
   • 若 intent == "query_stock" → 走查库存分支；
   • 兜底走其他分支。

---

三、意图识别怎么判断“来自哪个分支”

你之前问“节点怎么判断来自哪个分支”，结合意图识别，答案是：

1. 分支标记法（最常用）

   • 每个条件分支出口，加一个赋值节点，设置变量 from_branch = "查交期分支"；
   • 下游节点直接读取 from_branch，就能知道来自哪个分支。

2. 意图回溯法

   • 意图识别结果 intent 就是“来源”：
     • intent = "query_delivery" → 来自查交期分支；
     • intent = "create_order" → 来自下单分支。

---

四、常见问题（你遇到的）

1. 为什么上面分支能走完，下面不行、不报错？

• 大概率是条件分支判断不严谨：下面分支的条件没触发（如意图识别结果和分支条件不匹配）；
• 或下游节点有必填字段没传（如工厂编码为空），但节点没报错，直接静默终止。

2. 为什么走完“直接回复16”就不往下走了？

• “直接回复16”是终止节点（如「回复用户」且勾选「结束流程」）；
• 把该节点的结束流程关掉，或移到流程最后，就能继续往下走。

---

五、最佳实践（直接能用）

1. 简单意图：用问题分类器节点（零代码、快）；
2. 复杂意图+槽位：用LLM节点+结构化输出（灵活、能提参数）；
3. 分支判断：用赋值节点打标记，下游读标记判断来源；
4. 模型参数：温度 0.2–0.3，减少随机性，提高意图准确率。