随笔记录
意图识别 + 围栏
2026-8-27 diaba


企业知识库:意图识别 + 围栏(安全围栏 / 边界围栏)




先厘清概念




  • 意图识别:判断用户想问什么、该不该走知识库检索、要不要拒绝、要不要走业务接口


  • 围栏(Guardrail,护栏 / 边界管控):拦截越界问题,防止 RAG“答非所问、越权回答、幻觉、跑出知识库范围、违规内容”,分为前置围栏、检索围栏、生成围栏、后置围栏






一、RAG 意图识别:4 种主流实现方案



RAG 里的意图识别核心目标不是分类闲聊,而是决策路由:




路由分支:
1️⃣ 查询知识库 (RAG)|2️⃣ 调用工具 / 业务 API|3️⃣ 闲聊,不走知识库|4️⃣ 拒绝回答




方案 1:Prompt‑Based 大模型意图识别(最常用、上手最快)



工作流程



用户 query → 发给一个轻量 LLM(也可以用主模型),输出结构化 JSON 意图结果。



输出字段设计(标准模板)


{
"intent_type": "rag_query|chat|api_call|reject",
"topic": "产品售后问题",
"need_retrieval": true,
"retrieval_filter": {"product_id":"A001"},
"confidence": 0.95,
"reason": "用户询问售后保修政策,知识库包含该内容"
}


意图枚举定义



表格

































intent_type

含义

路由动作

rag_query

知识库问题

进入向量检索→召回文档→生成答案

chat

闲聊、问候、情绪对话

直接模型回答,跳过检索

api_call

需要实时数据(订单、余额)

调用后端接口,不走知识库

reject

违规、超出业务范围

直接拒绝,不走 RAG



优点:开发快、不用标注样本;缺点:高并发成本高、偶发不稳定。适合中小项目。




参考系统提示词(可直接复制)


你是RAG路由意图分类器。
任务:判断用户问题是否属于本企业知识库可回答范围。
知识库范围:公司产品手册、售后政策、收费标准、常见问题。
禁止回答:时政、娱乐、无关闲聊、内部未公开数据。

输出严格返回JSON,不要多余文字:
{
"intent_type": "rag_query/chat/api_call/reject",
"need_retrieval": true/false,
"confidence":0~1小数,
"reason":"简短理由"
}


方案 2:轻量分类模型(小模型意图识别,高并发首选)



用文本分类模型:BERT/ERNIE、text‑cnn,做二分类 / 多分类




优点:速度快、成本低、延迟稳定;缺点:需要标注数据集。




适合高流量线上生产环境。




方案 3:关键词 + 规则引擎(前置快速过滤)



适合简单场景:黑名单词、触发词
例:命中【订单号】→路由 API;命中【你好、谢谢】→闲聊。




一般只做第一层前置过滤,不能单独当意图识别。




方案 4:Query‑Rewrite + 语义向量召回匹配(语义意图)



计算用户 query 和 知识库文档标题 / 问题库的向量相似度。





缺点:容易误判;适合和意图模型配合使用,不能单独作为围栏




工业级推荐链路(标准生产流水线)




用户 Query
→1. 规则黑名单过滤(前置围栏)
→2. 意图识别(LLM / 小分类模型)
→3. 路由:
・reject →拒绝
・chat →直接回答
・api_call →调用接口
・rag_query →向量检索→重排→围栏校验→生成答案






二、RAG 围栏(Guardrail)完整体系:四层围栏架构



围栏本质:把回答锁死在知识库边界,防止越界、幻觉、违规、泄露




四层围栏:前置围栏、检索围栏、生成围栏、后置围栏




1)前置围栏(用户提问阶段,最优先)



目标:拦截坏问题,还没走检索就拒绝 执行时机:意图识别之前。



管控内容:




  1. 违规内容:色情、暴力、敏感提问


  2. 越界领域:知识库只回答产品问题,用户问股票、历史


  3. 攻击提示词:Prompt 注入、越狱指令



实现方式:




示例护栏 Prompt


如果用户问题不在【XX产品知识库】范围内,直接回复:
"抱歉,我无法回答该问题,请咨询产品相关问题。"
禁止编造知识库不存在的内容。


2)检索围栏(召回阶段,最关键的 RAG 围栏)




RAG 最常见坑:召回无关文档,然后模型顺着无关文档胡说;或者召回不到内容,模型凭空幻觉。 检索围栏 = 管控召回质量,只允许召回匹配的内容




检索围栏手段清单




  1. 相似度阈值围栏 向量召回时,设置最低相似度分数。




例:相似度 < 0.75,判定【知识库无相关资料】,放弃检索,直接返回无答案,禁止大模型编造


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