大规模意图检测：利用相关意图调优通用模型

准确预测客户支持请求的意图对于高效支持系统至关重要，可使客服人员快速理解消息并相应优先处理响应。尽管存在多种意图检测方法，但随着客户群扩大，维护独立的客户特定或行业特定模型可能成本高昂且不切实际。本文提出一种系统，通过将单一通用模型与每客户的相关意图列表相结合，有效将意图预测扩展至各类客户。我们的方法在最小化训练与维护成本的同时，为客户提供了个性化体验，并可无缝适应其相关意图的变化。此外，我们提出一种将客户相关意图用作模型特征的策略，该策略对生产环境中常见的客户相关意图变更具有韧性。最终系统相较行业特定模型展现出显著更优的性能，彰显了其灵活性与满足多样化客户需求的能力。