意图分类节点用于根据意图描述智能分类匹配，选择其中一个链路执行。通过配置多个意图分类，模型将根据输入内容判断最匹配的意图，并执行对应的下游分支。支持单选和多选两种模式，适用于智能客服、意图路由、多场景处理等场景。
使用示例
意图分类节点根据用户输入智能识别问题类型，自动路由到对应的处理分支。例如在智能客服场景中，根据用户问题是产品咨询、售后服务还是投诉建议，分别连接到不同的专业大模型节点进行针对性处理。
节点接入
方法 1：使用 + 按钮添加
- 将鼠标悬停在画布上任意节点上（如开始节点），节点右侧自动显示 + 按钮。
- 点击 + 按钮，在弹出的节点列表中选择逻辑意图分类，节点将自动添加到画布并与上游节点建立连线。
方法 2：从节点库拖拽添加
- 在左侧节点库中选择逻辑意图分类。
- 拖拽节点到画布合适位置，从上游节点边缘拖拽连线到意图分类节点。
核心配置
输入变量
输入本节点需要处理的变量，用于识别需要处理的内容。
| 参数名 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 输入变量 | 是 | 用于意图分类判断的输入文本或变量引用。 |
模型配置
用于执行意图分类任务的模型。支持专用意图分类模型、通义千问系列模型、第三方模型（如 DeepSeek），实际支持的模型请以控制台为准。
点击模型选择器右侧的配置按钮，勾选启用后，可设置以下参数：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| 最长回复长度 | 1024 | 模型输出的最大 token 数量。 |
| top_p | 0.80 | 控制输出的多样性，值越大结果越多样。 |
| temperature | 0.70 | 控制输出的随机性，值越大结果越随机。 |
| enable_thinking | 开启 | 启用模型的深度思考模式，输出推理过程。 |
| thinking_budget | 4000 | 思考模式下，思维链的最大输出tokens数量。 |
| result_format | message | 结果返回格式。 |
| enable_search | 关闭 | 启用联网搜索功能。 |
意图分类
配置需要模型判断的意图，模型将根据不同的意图描述匹配后续链路。点击添加意图按钮添加新意图，最多支持 60 个，默认包含其他意图分支，当模型判断输入的所有意图分类均不满足时执行该分支。
意图模式
选择意图匹配的输出模式，决定模型返回单个意图还是多个意图。
| 模式 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 单选模式（默认） | 从所有意图中挑选最匹配的一个 | 输入通常只对应一个明确意图的简单场景。 |
| 多选模式 | 从所有意图中挑选所有匹配的 | 一个输入可能同时匹配多个意图的复杂场景。 |
思考模式
选择意图分类的思考模式，影响分类的准确性和速度。此思考模式是意图分类节点专用配置，用于控制意图识别过程是否输出推理过程，与大模型节点的模型参数配置中的思考模式（enable_thinking）不同。
| 模式 | 推理过程 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 快速模式（默认） | 不输出推理过程，thought字段为空。 | 简单意图分类、实时性要求高的场景。 |
| 效果模式 | 输出逐步思考过程，thought字段包含推理细节。 | 复杂意图分类、准确性要求高的场景。 |
记忆
默认关闭。开启后模型将记住对话历史，支持多轮对话场景。
| 缓存类型 | 说明 |
|---|---|
| 本节点缓存 | 模型只记住本节点内的对话历史。需配置记忆轮次（1-50，默认 3），一次输入+输出为一轮。 |
| 自定义缓存 | 模型记住全局的上下文信息。需选择上下文变量，如内置变量 historyList。 |
提示词
为意图识别模型提供额外的要求或约束，可以输入更多限制条件或提供更多案例，从而使模型的分类结果更符合要求。
| 参数名 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 提示词 | 否 | 支持直接输入文本或引用前置节点变量。推荐通过提供具体的分类案例，引导模型将相似输入归类为对应意图。 |
节点输出
意图分类节点具有两个核心输出，既能作为逻辑控制节点实现智能分支路由，也能作为数据节点向下游传递识别结果。
分支路由
根据识别的意图自动执行对应分支：
- 单选模式：执行匹配意图对应的分支。
- 多选模式：执行所有匹配意图对应的分支。
- 未匹配任何意图时：执行其他意图分支。
变量输出
输出意图识别结果供下游节点使用，进行进一步的逻辑判断或内容生成。例如：大模型节点可引用意图结果，在提示词中说明具体意图类型。
单选模式：
| 输出变量 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| result | Object | 意图分类结果对象。 |
| result.subject | String | 命中的意图名称，对应配置的意图描述。 |
| result.thought | String | 思考推理过程，快速模式下为空，效果模式下包含推理细节。 |
| 输出变量 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| result | Object | 意图分类结果对象。 |
| result.subjects | Array<String> | 命中的所有意图名称数组。 |
| result.thought | String | 思考推理过程。 |
常见用法
意图分类节点具有两个核心输出，既能作为逻辑控制节点实现智能分支路由，也能作为数据节点向下游传递识别结果。
| 配合节点 | 说明 |
|---|---|
| 意图分类节点 → 多个大模型节点 | 根据不同的意图分支，连接不同的大模型节点进行针对性处理。 |
| 意图分类节点 → 中间节点 → 变量处理节点（聚合分组模式） | 在意图分类节点的多个分支后使用变量处理节点的聚合分组模式，自动选择执行分支产生的有效值输出，避免下游节点接收到空值导致报错。 |
常见问题
如何提高意图分类的准确性？
- 优化意图描述：使用简洁明确的描述，避免重叠和歧义。
- 添加提示词：提供分类案例和限制条件，引导模型正确分类。
- 选择合适模式：复杂场景使用效果模式，简单场景使用快速模式。
- 调整模型：推荐使用意图分类模型、通义千问 Max 系列模型。