我們最常被潛在客戶和用戶問到的問題之一是：「你們的意圖分類器在哪裡？」
我們沒有。而且，沒錯，這是我們刻意的。
Botpress 透過 LLM 來辨識使用者意圖。為什麼？如果你正在打造聊天機器人或AI 助理，這對開發者和用戶來說都好上好幾個層級。
我們對這個立場非常堅定，所以我想花幾分鐘解釋我們為什麼不使用意圖分類器。
重點整理：更容易開發、更準確、更簡單維護。
過去（LLM 出現前）的日子
（如果你已經熟悉意圖分類器是什麼、怎麼運作，可以直接跳過這一段。）
意圖分類器是一種根據訓練資料，將使用者輸入歸類到預先定義意圖的工具。
開發者必須為每個可能的意圖蒐集並標註大量範例，希望系統能將使用者輸入與這些範例對應起來。
舉例來說，對於一個電商聊天機器人，開發者可能會定義一個「查詢訂單」的意圖。範例語句可能包括：「我的包裹在哪裡？」「查詢我的訂單」、「你可以幫我查一下配送狀態嗎？」
本質上，他們是在手動輸入範例，訓練 AI 助理辨識使用者的意圖。沒錯，這些都要一個一個手動輸入。
幸運的是，隨著 LLM 技術的進步，這種手動將各種說法對應到意圖的需求幾乎消失了。
但還是有不少對話式 AI 平台還在用意圖分類器。為什麼？我們等等會說明。
意圖分類器的 4 個缺點
不只是流程冗長——意圖分類器有很多問題。以下是幾個：
1. 資料依賴性
意圖分類器非常依賴資料。每個意圖都需要大量且具代表性的使用者範例，才能準確運作。沒有這些資料，分類效果就會大打折扣。
而建立這些資料集非常耗時。開發者得花大量時間蒐集和標註範例——這絕對不是他們時間的最佳利用方式。
2. 延展性有限
意圖分類器也不適合擴充。每新增一個意圖，就得再蒐集資料並重新訓練模型，很快就成為開發的瓶頸。而且，隨著語言用法的變化，維護起來也很麻煩。
3. 語言理解能力差
意圖分類器缺乏真正的語言理解能力。它們難以處理語言的多樣變化，例如：
- 同義詞
- 改述句
- 語意模糊的表達
- 打錯字
- 不熟悉的口語用法
- 片段式輸入
它們通常也只會單獨處理每一句話，無法在對話中維持上下文。
4. 過度擬合
意圖分類器很容易過度擬合，只記住訓練範例，無法學習一般性的規律。
這代表它們對於看過的語句表現良好，但遇到新或不同的輸入就會出錯。這讓它們在專業應用上顯得非常脆弱。
LLM 更勝一籌的 6 個理由
LLM 幾乎解決了這些問題。它們能理解上下文和細微差異，開發者不需要大量訓練資料就能啟用。一個基於 LLM 的助理從建立那一刻起就能開始對話。
1. 零樣本學習能力
LLM 不需要範例來學習。它們龐大的預訓練讓它們已經能理解上下文、細節和意圖，無需開發者額外提供特定範例。
2. 理解細膩語意
LLM 在意圖分類器無法勝任的地方表現出色。它們能輕鬆解讀成語、諷刺和模糊語言。
它們在多元資料集上的大量訓練，讓它們能掌握人類溝通中細膩的語意，這是意圖分類器經常忽略的。
3. 更佳的上下文處理
LLM 不會遺漏對話內容。它們能記住之前說過的話，讓互動更自然、連貫。
這種上下文能力也有助於釐清語意模糊。即使輸入不明確或複雜，它們也能透過整體對話推敲出意思。
4. 可擴展性
LLM 在擴充性上完全勝出。它們不需要重新訓練就能處理新主題，因為對語言有廣泛的理解。
這讓它們一開始就能應對各種應用場景。對於多代理系統，選擇 LLM 而非意圖分類器是顯而易見的。
5. 彈性高
LLM 不依賴僵化的範本。它們的彈性讓回應更自然、多變，並能完美貼合對話情境。對使用者來說，這比脆弱的意圖分類器好太多。
6. 更少訓練資料
LLM 不需要特定任務的標註資料就能運作。它們的強大來自於大量多元文本的預訓練，不必依賴繁瑣標註的資料集。
如有需要，開發者也可以自訂 LLM以符合專案需求。例如，LLM 可以用極少量資料微調，快速適應特定產業或應用。
為什麼其他公司會使用意圖分類器？
這是個好問題。如果大型語言模型（LLM）在意圖分類上表現得這麼好，為什麼還有這麼多公司繼續使用意圖分類器呢？
答案其實不太好聽，也不太外交辭令：這是舊有技術的包袱。
多數公司有既得利益要繼續用意圖分類器。他們已經有大量用戶依賴這套系統，沒有理由要讓用戶離開他們打造的系統。
但 Botpress 是 LLM 優先
LLM 在辨識意圖上遠勝傳統意圖分類器。這也是我們在 2020 年徹底重寫，全面轉向 LLM 優先的原因。
我們知道更好的技術已經出現，與其抱著舊技術不放，我們選擇大膽前進。
我們會加入意圖分類器嗎？
不會。我們非常重視開發者和用戶的體驗。
意圖分類的未來
意圖分類器是過去的工具。這也是我們全力投入 LLM 的原因。
隨著 LLM 持續進步，基於 Botpress 打造的 AI 助理也會越來越強。我們已經準備好，也很期待持續提升對話式 AI 的標準。
如果你想打造由 LLM 驅動、彈性高的 AI 助理，歡迎立即在 Botpress 上開始開發。完全免費。
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