数据智能体
数据智能体
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数据智能体智能营销 Agent非结构化数据打标最佳实践证券行业会话内容标签挖掘
文档反馈
问问助手会话内容指用户与对象（如客服、智能助手、其他用户）通过语言或文字交互时，所产生的全部信息记录，是承载沟通意图、需求与反馈的核心载体。挖掘会话内容价值的核心是将非结构化的对话数据转化为结构化的业务洞察，基于结构化数据从多维度提取内容中的价值。本文为您介绍如何使用会话洞察功能，对AI会话助手的会话内容进行分析并生成所需标签。
某证券公司推出了AI股市助手用于客户的客服服务，期望通过对会话内容的分析，提炼出有效的标签信息，识别客户的可营销价值，提升客户的满意度。但目前会话内容数据量庞大，且凭经验猜测或基于用户画像人工分析客户的可营销价值，耗时高且易遗漏。
项目目标
当客户与AI股市助手进行对话时，系统需要对会话内容进行分析并输出成三个标签：
- 咨询意图：识别客户想了解什么金融知识（比如问基金收益、股票走势、政策新规等）。
- 操作意图：判断客户想办什么业务（比如改密码、设置定投、查看持仓等）。
- 客户情绪：感知客户当前心情（开心/平静/不满）。
步骤一 准备标签内容和会话样例
需要准备好标签的内容、结构，以及会话准备的格式。
确认好要输出的标签内容包括：标签名称、标签值、标签定义。其中标签值定义可简单可复杂，关键词并非必须撰写。需确保作为大模型提示词时，能准确识别标签值定义。
示例如下：标签分类
标签名称
描述
标签值
标签值定义
意图标签
咨询意图
识别客户在对话中表达出来对产品收益、市场分析、政策解读等相关的咨询意图
产品收益
客户询问特定投资产品的收益情况、历史表现或预期收益。比如出现如下关键词：收益率、回报、盈利、收益情况、XXXX.......（根据具体情况进行补充）
市场分析
客户询问市场行情、趋势分析、板块表现或宏观经济情况。比如出现如下关键词：证指数、创业板指、金融板块、XXXX.......（根据具体情况进行补充）
政策解读
客户询问金融政策、监管规定、税收政策或其他相关政策的解释和影响。比如出现如下关键词：证监会公告、交易所规则、税收法规、政策解读、监管政策、XXXX.......（根据具体情况进行补充）
行情解读
客户询问特定市场行情的解读、趋势分析或专业观点。比如出现如下关键词：行情解读、行情分析、行情走势、行情预测、XXXX.......（根据具体情况进行补充）
操作意图
识别客户在对话中是否有业务操作的意图，比如持仓调整、定投设置、风险评估等
持仓分析
客户咨询或寻求关于调整现有投资组合的建议。比如出现如下关键词：持仓分析、持仓调整、仓位管理、XXXX.......（根据具体情况进行补充）
定投设置
客户咨询或操作定期定额投资的设置、修改或取消。比如出现如下关键词：定投、定期定额、定期投资、自动投资、定投计划、XXXX.......（根据具体情况进行补充）
风险评估
客户询问投资风险评估、产品风险等级或个人风险承受能力。比如出现如下关键词：产品风险等级、客户风险等级、风险评估、XXXX.......（根据具体情况进行补充）
情绪标签
客户情绪
在对话中识别客户当前交流的情绪是正向、中性、负向。
正向
客户表达出的满意、高兴、期待、感谢等正面情绪。比如出现如下关键词：
盈利、赚钱、收益、涨、涨停、暴涨、大涨、满意、XXXX.......（根据具体情况进行补充）中性
客户表达出的平静、客观、询问等中性情绪。比如出现如下关键词：
了解一下、想知道、请问、咨询、查询、怎么样、如何、XXXX.......（根据具体情况进行补充）负向
客户语气态度差，对服务 / 产品/收益表达出不满意；比如出现如下关键词：亏损、亏钱、赔钱、跌、跌停、暴跌、大跌、崩盘、XXXX.......（根据具体情况进行补充）。
确认会话样例数据。
建议您按会话样例标准格式准备，标准格式如下：会话日期
会话id
会话类型
会话开始时间
会话结束时间
用户id
用户名称
智能体id
智能体名称
会话内容
20250520
test2
1V1私聊
2025/5/20 12:40
2025/5/20 12:48
2
刘先生18888888888
1061XXXX5
遥遥领先-新人XX
2024-08-20 18:07:07_客户(刘先生18888888888)_修改交易密码
;2024-08-20 18:07:47_客服(遥遥领先-新人XX)_您好，一般情况下开户后普通账户和信用账户的交易密码是一致的，修改或重置交易密码时将会同时修改普通账户和信用账户的交易密码。注意
若您的会话数据无法直接使用，可使用可视化建模转化为VeCDP可用的格式数据集，具体操作请参见1 可视化建模。
步骤二 会话数据接入
- 登录VeCDP控制台，选择数据管理>数据连接。
- 在数据连接目录左上角，点击新建数据连接，选择本地文件 - Excel或CSV。
- 点击之后在本地文件中找到目标Excel/CSV文件，并点击打开。
- 当加载完成到100%时，就可以选择该文件中的sheet内容。点击下一步之后预览数据，并设置数据连接名称。预览完成即可点击确定，就完成了Excel/CSV的数据连接。
步骤三 新建会话档案
1 可视化建模
需通过可视化建模，将会话数据中的一条条message加工成一个标准的会话session（即一段对话）。
1.1数据接入
- 在VeCDP控制台的顶部导航栏选择数据管理>可视化建模。在左侧列表选择任务列表，点击新建>新建离线任务。
- 在新建任务页面左上方单击➕添加数据连接。选择刚才创建的数据连接
- 选择其中一个数据连接，并将其从左侧列表里拉入右侧面板。（示例：选择「会话档案」，将其拉入右侧。）
- 点击数据集，配置相关信息。
1.2数据清洗
点击数据集右侧+号，点击计算列。
计算列算子，支持自定义表达式，使用Spark函数处理上游字段并添加新字段。计算列的配置流程可以表格形式清晰展示新增的字段。点击添加，配置计算列名称和表达式。然后点击确定。
参数
示例
计算列名称
唯一会话ID
字段类型
自动
编辑表达式
concat(用户id,'_',会话id)点击数据预览，查看数据预览结果，确认数据结果。
点击计算列右侧的+号，点击计算列。再添加一个计算列，操作如上。
参数
计算列名称
计算列名称
编辑表达式
名称1
单行会话内容
string
concat_ws( '_', array( `时间`, CASE WHEN `角色` = 'user' THEN '客户 (刘先生 18888888888)' ELSE '客服 (测试客服)' END, `内容` ) )名称2
排序时间
自动
CASE WHEN `角色` = 'ai' THEN CAST(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(`时间`, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') + 1) AS TIMESTAMP) ELSE CAST(`时间` AS TIMESTAMP) END名称3
会话ID字符串
自动
cast(`会话id` as string)点击计算列右侧的+号，点击数据清洗>自由排序。
自由排序算子：选择某个排序字段，对全部数据或某种组合维度下进行排序，并可以选择根据排序截取前K值的数据，K即为截取的排序序号，如按照分数取前100名，100即为K值。 分组排序功能等同于采用窗口函数设置分区并排序的过程。详细信息可查看自由排序。配置自由排序算子的参数，并点击数据预览查看结果。
参数
示例
排序方式
分组排序
分组字段
会话Id
排序字段
排序时间
规则
升序
仅排序
关闭
截取前K值
1000
点击自由排序算子右侧的+号，点击数据清洗>聚合，并通过拖入字段配置聚合算子的参数，然后点击数据预览查看结果。
聚合：通过分组实现明细数据的聚合计算。参数
示例
分组
唯一会话ID
聚合
- min：时间
- max：时间
- collect_list：单行会话内
- max：用户id
排序字段
/
排序规则
升序
点击聚合算子右侧的+号，点击计算列。配置计算列的参数，并点击数据预览查看结果。
参数
计算列名称
计算列名称
编辑表达式
名称1
用户名称
自动
'刘先生 18888888888'名称2
智能体id
自动
lpad(cast(abs(hash(`唯一会话iID`)) % 100000000 AS string), 8, '0')名称3
智能体名称
string
'测试客服'名称4
会话类型
自动
'1v1私聊'名称5
用户_ID_STR
自动
upper( translate( lower(substring(md5(`唯一会话iID`), 1, 9)), '0123456789abcdef', 'ABCDEFGHIJKLMNOP' ) )名称6
开始时间
自动
`min_时间`名称7
结束时间
自动
`max_时间`名称8
会话时长
自动
2点击计算列右侧的+号，点击计算列。配置计算列的参数，并点击数据预览查看结果。
参数
计算列名称
计算列名称
编辑表达式
名称1
会话内容汇总
自动
regexp_replace( regexp_replace( regexp_replace( concat_ws("", `collect_list_单行会话内容`), '"', '' ), '<[^>]*>', '' ), '[\r\n]+', '' )
1.3配置大模型算子（可选）
说明
若您使用会话洞察任务提取标签，该步骤可省略。具体操作可参见步骤四 新建会话洞察任务。
点击计算列右侧的+号，点击特色专区算子>火山方舟大模型。
配置大模型算子的提示词和用户输入，详情可参见火山方舟大模型。
提示词示例如下：# 角色 你是一个专业的智能客服会话标注助手，能够精准高效地分析客户与智能体之间的对话内容，并根据预定义的标签体系为对话打上准确的标签。对于任何输入的对话内容，你都必须迅速且准确地以JSON格式返回标注结果。 ## 技能 ### 技能 1: 咨询意图识别 1. 仔细分析对话内容，识别客户表达的咨询意图，包括产品收益、市场分析、政策解读、行情解读、股票分析、理财配置、基础知识等。 2. 对于模糊或复合的表达，通过上下文分析和关键词识别，确定最主要的咨询意图。 ### 技能 2: 操作意图识别 1. 分析对话内容，识别客户是否表达了业务操作的意图，如持仓分析、定投设置、风险评估、交易操作、开户、销户、其他账户管理等。 2. 通过客户的表述、提问和请求，准确判断其操作意图类型。 ### 技能 3: 情绪状态识别 1. 通过客户的用词、语气和表达方式，判断客户的情绪状态是正向、中性还是负向。 2. 综合考虑对话的整体情境和语境，确定客户的主要情绪倾向。 ## 标签体系 ### 咨询意图 可能的值： - 产品收益：客户询问特定投资产品的收益情况、历史表现或预期收益 - 市场分析：客户询问市场行情、趋势分析、板块表现或宏观经济情况 - 政策解读：客户询问金融政策、监管规定、税收政策或其他相关政策的解释和影响 - 行情解读：客户询问特定市场行情的解读、趋势分析或专业观点 - 股票分析：客户询问特定股票的分析、评估或投资建议 - 理财配置：客户询问个人财务规划、资产配置建议或长期投资策略 - 基础知识：客户询问金融基础知识、产品工具等 -其他：不属于上述分类的，可以归为其他 ### 操作意图 可能的值： - 持仓分析：客户咨询或寻求关于调整现有投资组合的建议 - 定投设置：客户咨询或操作定期定额投资的设置、修改或取消 - 风险评估：客户询问投资风险评估、产品风险等级或个人风险承受能力 - 交易操作：客户咨询或进行买入、卖出、转换等交易操作 - 开户：客户咨询或操作新账户的开立、注册流程及相关要求 - 销户：客户咨询或操作账户注销、删除等 - 账户管理：客户咨询或操作修改等账户管理事项 -其他：不属于以上意图的属于其他。 ### 客户情绪 可能的值： - 正向：客户表达出的满意、高兴、期待、感谢等正面情绪 - 中性：客户表达出的平静、客观、询问等中性情绪 - 负向：客户语气态度差，对服务/产品/收益表达出不满意 ## 输出格式 - 以json格式进行结果输出 示例: { "咨询意图":<产品收益、市场分析、政策解读、行情解读、股票分析、理财配置、基础知识、其他）>, "操作意图":<持仓分析、定投设置、风险评估、交易操作、开户、销户、其他账户管理、其他>, "客户情绪":<正向、中性、负向> } 对于任何输入的对话内容，你必须以下面的JSON格式返回标注结果： ## 限制 1. 仅处理与金融投资服务相关的对话内容，拒绝处理其他无关内容。 2. 严格按照给定的JSON格式输出结果，不得有任何偏差。 3. 对于无法明确判断的咨询意图或操作意图，可以输出"其他"。 4. 不要在JSON输出之外添加任何额外解释或说明。 5. 每个对话可以有多个咨询意图和操作意图。 6. 客户情绪必须有一个值，不能为null。 ## 示例 ### 示例1 **输入**: ``` 客户: 这个基金最近的收益率怎么样？我看它去年表现不错，想了解一下近期的分红情况。 智能体: 您好，这只基金近3个月收益率为XX%，近6个月为XX%。去年确实表现优秀，全年收益达XX%。最近一次分红是在上个月15日，每份派息XX元。 客户: 好的，谢谢你的解答，信息很详细。 ``` **输出**: ```json { "咨询意图": "产品收益", "操作意图": “其他”, "客户情绪": "正向" } ``` ### 示例2 **输入**: ``` 客户: 我想买入100股贵公司推荐的那只股票，请问现在可以下单吗？ 智能体: 您好，目前是交易时间，可以立即下单。请问您是要买入哪只股票呢？ 客户: 就是昨天分析师推荐的那只XX股，代码XXXXX。 智能体: 明白了，您是要购买XXXXX股。目前该股票价格为XXXX元/股，您确认要以市价购买100股吗？ 客户: 是的，确认购买。 ``` **输出**: ```json { "咨询意图": “其他”, "操作意图": "交易操作", "客户情绪": "中性" } ``` ### 示例3 **输入**: ``` 客户: 最近市场波动很大，我想了解一下XX板块的整体表现如何？ 智能体: 您好，近期XX板块确实波动较大。过去一个月，XX板块整体下跌了XX%，但细分来看，XX和XX相关个股表现较为稳健，分别上涨了XX%和XX%。市场分析师普遍认为，随着政策支持和基本面改善，XX板块中长期仍有较好表现机会。 客户: 明白了，那我现在的XX股持仓需要调整吗？我主要持有的是XX和XX件类股票。 ``` **输出**: ```json { "咨询意图": "市场分析", "操作意图": "持仓分析", "客户情绪": "中性" } ```参数
示例
用户输入
${会话内容汇总}
并行度
1
超时时间
180000ms
重试次数
1
请求间隔
1000ms
补全异常处理
终止任务
点击测试执行，在测试执行结果栏中查看输出结果。
点击火山方舟大模型算子右侧+号，点击字段设置，勾选所需字段。然后点击数据预览，查看数据结果。
1.4配置数据输出
点击字段设置右侧的+号，点击输出>输出到数据集。
点击新建数据集，进行相应配置。详情请参见输出到数据集。
参数
示例
CDP应用
普通数据集
类型
ClickHouse
数据生命周期
保留最近365天
分区
默认
集群
rangers
排序键
row_id
分片字段
row_id
抽样字段
row_id
1.5执行任务
- 点击右上角的测试执行，根据执行结果调试任务，任务调试完成后，保存任务配置。
- 点击左上角返回可跳转到任务详情。返回可视化建模页面，点击当前任务的运行，可以手动运行。
2 数据档案
在VeCDP控制台的顶部导航栏选择数据管理>数据档案管理，点击会话档案页签。
点击新建数据档案，选择会话档案，支持创建多个，在编排页完成相关配置。
参数
参数说明
参数示例
会话档案
会话档案每天获取数据集最新分区的数据，请保证最新「数据集分区」包含全部会话档案的属性特征。
会话档案
数据集
下拉选择可用的数据集注册成为VeCDP可被查询使用的数据档案。
1.只能选择VeCDP应用与数据档案类型匹配的数据集。
2.只允许例行定时更新/实时更新的数据集。
3.为了查询加速，注册不同类型数据档案时可能会存在部分数据集不可用，需要做ETL处理。数据集_2
数据档案名称
自定义，不超过100字，允许中英文、数字、下划线。
数据接入
数据档案描述
自定义。
XX数据接入
关联主体
选择数据档案挂在哪个主体下。
人
会话数据来源
下拉进行选择，可选择企业会话-单聊、智能体、语音会话。
智能体
分区增量更新
每天分区存储增量数据。若需查询最近7天某个业务含义日期（如订单创建时间是分区日期）的数据，需要跨分区查询。
分区增量更新
会话ID
会话唯一标识字段，如果原会话有一段对话的唯一标识便采用原ID若没有，是经过数据处理聚合的新ID。
'唯一会话ID'
会话类型
会话类型:如企微会话-单聊、语音外呼-A渠道等，采用系统定义的枚举值，字段类型为string。
string
主体OneID
目标主体的OneID字段。
'max_用户id'
客户ID
用于保存客户ID段。
'用户_ID_STR'
客户名称
用于保存客户名称的字段。
'用户名称'
客服ID
用于保存客服ID字段。
'智能体id'
客服名称
用于保存客服name的字段。
'智能体名称'
会话内容
用于保存一段完整的对话内容的字段。
'会话内容汇总'
会话开始时间
用于保存一段对话的第一条消息发送时间的字段。
'min_时间'
会话结束时间
用于保存一段对话的最后一条消息发送时间的字段。
'max_时间'
会话持续时长
用于保存这段会话持续时长的字段。
'会话时长'
时间分区
字段类型为date。
'p_date'
字符型属性
用于保存string类型的属性字段。
/
数值型属性
用于保存int类型的属性字段。
/
浮点型属性
用于保存float类型的属性字段。
/
步骤四 新建会话洞察任务
在VeCDP控制台的顶部导航栏选择更多>会话洞察>会话质量评估。
在会话质量评估页面，点击新建任务。
填写任务名称、数据档案和数据日期，然后点击下一步。
参数
说明
示例
任务名称
自定义名称。
数据接入
任务更新类型
目前仅支持离线会话评估。
离线会话评估
任务更新方式
支持手动更新或定时更新（定时更新可按天、周、月设置），默认选中手动更新。
手动更新
数据档案
可单选全部主体下的会话档案，一个档案最多可被 5 个任务关联。
选择上一步设置的会话档案，数据接入
数据日期
选择任务读取的数据范围，可选择动态日期或固定日期；也可选择单个日期。
单个日期
动态日期
固定日期
单个日期
选择新建应用，可以选择从已有的应用中复制也可以从模板中新建，也可以点击智能推荐应用，输入会话评估目标，系统会推荐对应的应用。新建完成后，点击确定。具体操作可参见Step6：会话质量评估。
本文场景需要创建3个应用：情绪识别、咨询意图、操作意图。创建完成新的应用之后，点击编辑，修改提示词和结构化输出配置。
三个应用的提示词和结构化输出配置示例如下：情绪识别：
结构化输出配置：
参数
示例
字段名称
emotion
字段类型
枚举
枚举值
正向、负向、中立
描述
情绪识别
是否需要理由
开启
理由描述
清晰说明判断整体情绪的依据，引用对话中的关键语句或语义
提示词：
# 客户情绪识别专家 ## 角色定位 你是一位专业的客户情绪识别专家，具备从对话文本中精准分析客户情绪及情绪转折的能力，能够基于语义和上下文提供准确的情绪判断。 ## 任务目标 根据提供的对话文本，完成以下分析: 1.判断客户在对话中的情绪状态(正面/中性/负面) 2.识别对话过程中的情绪转折点及其原因 3.输出结构化情绪分析结果 ##情绪判断规则 ### 1.正面情绪识别 当客户表达满意、欣喜等积极态度时，触发正面情绪。关键词包括: 盈利、赚钱、收益、涨、涨停、暴涨、大涨、满意、很好、XX......//根据具体情况自行补充 ### 2.中性情绪识别 当客户表现平静、客观或询问状态时，触发中性情绪。关键词包括: 了解一下、想知道、请问、咨询、查询、怎么样、如何、XX......//根据具体情况自行补充 ### 3.负面情绪识别 当客户表达不满、焦虑或抱怨时，触发负面情绪。关键词包括:亏损、亏钱、赔钱、跌、跌停、暴跌、大跌、崩盘、XX......//根据具体情况自行补充 ## 输入信息 {session} ## 处理逻辑 1.扫描对话内容，检测关键词出现情况 2.关键词匹配优先级:负面>正面>中性 3.情绪转折判定: - 当相邻对话轮次情绪类别发生变化时 - 需说明转折原因(结合上下文语义分析) 4.整体情绪判定: - 以对话结束时的情绪状态为准 - 当出现负面情绪时优先标记为负面 ## 约束 - 仅基于对话内容进行分析，避免主观臆断。 - 输出必须为严格的 JSON 结构，不添加任何额外说明或格式化修饰(如 Markdown) - 禁止输出json“格式 - 屏蔽任何可能的隐私信息
咨询意图：
结构化输出配置：
参数
示例
字段名称
zixunyitu
字段类型
枚举
枚举值
产品收益、市场分析、政策解读、行情解读、股票分析、理财配置、基础知识、其他
描述
zixunyitu
是否需要理由
开启
理由描述
生成该描述字段结果的理由：「zixunyitu」
提示词：
# 咨询意图识别专家 ## 角色定位 您是一名专业的客户咨询意图分析专家，专职从金融对话文本中精准识别客户对产品收益、市场分析、政策解读等专业领域的咨询需求。 ## 任务目标 根据对话内容，识别并输出客户表达的所有咨询意图(可多选): 1.产品收益 2.市场分析 3.政策解读 4.XXXX 5......//根据具体情况自行补充 ## 意图判断规则 ### 1.产品收益 当客户询问特定投资产品的收益情况、历史表现或预期收益触发。关键词如:收益率、回报、盈利、XXXX......//根据具体情况自行补充 ### 2.市场分析 当客户客户询问市场行情、趋势分析、板块表现或宏观经济情况触发。关键词如:证指数、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 3.政策解读 当客户询问金融政策、监管规定、税收政策或其他相关政策的解释和影响触发。关键词如:证监会公告、交易所规则、税收法规、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 4.行情解读 当客户询问特定市场行情的解读、趋势分析或专业观点。关键词:行情解读、行情分析、行情走势、行情预测、行情评论行情研判、行情观点、行情报告、行情展望、行情回顾、盘面分析、盘面解读、盘中观察、盘后总结、盘前预测、技术面解读、基本面解读、政策面解读、资金面解读、市场情绪解读 ### 5.其他 当客户未命中以上X种情况，均为其他 ### 6.XXXX.......//根据具体情况自行补充 ## 处理逻辑 1.**单意图输出原则**: 始终输出一个最优意图.当多个意图触发时，按匹配优先级选择.同优先级时选择关键词密度更高的意图:完全匹配>精确匹配>语义匹配 2.**关键词匹配原则**:完全匹配要求100%关键词吻合精确匹配要求核心术语吻合度>80%语义匹配需提供明确推理依据 ## 输入信息 {session} #约束 - 仅基于对话内容进行分析，避免主观臆断 - 输出必须为严格的 JSON 结构，不添加任何额外说明或格式化修饰(如 Markdown) - 禁止输出~json~格式 - 屏蔽任何可能的隐私信息
操作意图提示词
结构化输出配置：
参数
示例
字段名称
operation_intention
字段类型
枚举
枚举值
持仓分析、定投设置、风险评估、交易操作、开户、销户、账户管理、其他
描述
客户的操作意图识别
是否需要理由
开启
理由描述
客户操作意图识别的理由
提示词：
# 操作意图识别专家 ## 角色定位 您是一名专业的金融业务操作意图分析专家，专职从客户对话中精准识别持仓分析、定投设置、风险评估等X类业务操作需求。 ## 任务目标 根据对话内容，识别并输出客户表达的所有操作意图(可多选) 1.持仓分析 2.定投设置 3.风险评估 4.XXXX.......//根据具体情况自行补充 ## 意图判断规则 ### 1.持仓分析 当客户咨询或寻求关于调整现有投资组合的建议触发。下关键词:持仓分析、持仓调整、仓位管理、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 2.定投设置 当客户咨询或操作定期定额投资的设置、修改或取消时触发。关键词:定投、定期定额、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 3.风险评估 当客户询问投资风险评估、产品风险等级或个人风险承受能力时触发。关键词:产品风险等级、客户风险等级、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 4.交易操作 当客户咨询或进行买入、卖出、转换等交易操作触发。关键词:买入、卖出、申购、赎回、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 5.开户 当客户咨询或操作新账户的开立、注册流程及相关要求触发。关键词:账户开立、开户、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 6.销户 当客户操作账户关闭时触发，关键词:账户注销、删除 ### 7.其他账户管理 当客户咨询或操作修改等管理事项触发。关键词:账户修改、密码重置、资料变更、XXXX.......//根据具体情况自行补充 ### 8.其他 当未命中前7种规则的其他情况，均为其他操作意图 ## 处理逻辑 1.**单意图输出原则**: - 始终输出一个最优意图 - 当多个意图触发时，按匹配优先级选择 - 同优先级时选择关键词密度更高的意图:完全匹配>精确匹配>语义匹配>其他 2.**关键词匹配原则**: 完全匹配要求100%关键词吻合 精确匹配要求核心术语吻合度>80% 语义匹配需提供明确推理依据 ## 输入信息 {session} ## 约束 - 仅基于对话内容进行分析，避免主观臆断 - 输出必须为严格的 JSON 结构，不添加任何额外说明或格式化修饰(如 Markdown) - 禁止输出~json~格式 - 屏蔽任何可能的隐私信息
配置完成之后，在应用界面点击调试，输入会话内容进行调试，若不符合业务需求，可修改上一步的提示词和结构化输出，直到提示词能满足业务的需求，再点击保存。
在VeCDP控制台的新建任务页面，点击下一步，然后点击测试，对整个任务进行测试评估，然后点击完成。
- 在会话质量评估页面，点击该任务操作栏的查看结果。
- 评估结果会输出至VeCDP的数据集中，点击结果输出后侧的数据集名称，可自动跳转查看。也可在点击运行结果页签，筛选单个业务日期，下载结果。
- 在会话质量评估页面的数据概览中，可清晰地查看到标签的丰富度、空值率、覆盖情况。
- 在会话质量评估页面的运行结果中，查看到标签提取的结果，点击详情，可查看大模型打出标签的原因。
通过火山引擎智能营销Agent产品，可以对对话数据进行识别，客户意向识别和情感识别准确率均达到90%以上，在行业内处于领先水平，较人工识别的效率高1倍+。捕捉客户意向与情感，驱动精准业务动作，根据挖掘的标签可以帮助企业动态优化客户跟进策略，生成个性化推荐方案，形成从数据解析到业务转化的智能决策闭环。