Intent-Erkennung (Intent Recognition)
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Was Intent-Erkennung ist
Ein Intent ist das Ziel hinter einer Nachricht. „Was kostet der Pro-Plan?“, „Wie teuer ist Pro im Monat?“ und „preis pro??“ sind unterschiedlich formuliert, haben aber dieselbe Absicht: eine Preisfrage. Intent-Erkennung ordnet solche Formulierungen dem dahinterliegenden Ziel zu.
Oft kommt die Entitätserkennung hinzu. Sie zieht Details aus der Nachricht, etwa einen Produktnamen, ein Datum oder eine Bestellnummer.
So funktioniert sie
Es gibt zwei gängige Ansätze:
- Klassische Intent-Klassifikation: Ein Team legt eine feste Liste von Intents an, schreibt Beispielsätze dafür und trainiert einen Klassifikator. Jeder Intent führt zu einer vorgeschriebenen Antwort oder einem Ablauf. Das ist berechenbar, braucht aber laufende Pflege, und Nachrichten ohne passenden Intent landen bei einer Standardantwort.
- Auswertung durch ein Sprachmodell: Ein großes Sprachmodell liest die Nachricht im Kontext und leitet das Ziel ohne vordefinierte Liste ab. Es kommt mit neuen Formulierungen und mehreren Absichten in einer Nachricht zurecht und wird über Anweisungen gesteuert statt über eine feste Zuordnung.
Beispiel
Ein Besucher schreibt auf der Website eines Softwareanbieters: „Wir sind 12 Leute, gibt es einen Teamrabatt und kann ich das vorher testen?“ Die Nachricht enthält zwei Absichten, eine Preisfrage und eine Testfrage, dazu eine Entität: Teamgröße 12. Ein klassischer Bot erkennt womöglich nur eine Absicht. Ein Sprachmodell kann beide Teile beantworten und mit der Teamgröße auf den passenden Plan verweisen.
Warum das für Business-Chatbots wichtig ist
Erst wenn die Absicht richtig erkannt wird, wird aus einem Chat ein hilfreiches Gespräch. Sie entscheidet, ob der Bot aus der Wissensdatenbank antwortet, ein Kontaktformular anbietet, ein Tool aufruft oder zugibt, dass er nicht helfen kann. Absichten sind auch ein Vertriebssignal: Fragen zu Preis oder Verfügbarkeit deuten oft darauf hin, dass jemand kurz vor einer Entscheidung steht.
Intent-Erkennung bei intoCHAT
Bei intoCHAT musst du keine Intent-Liste anlegen. Das Sprachmodell liest jede Nachricht im Kontext und entscheidet nach deinen Anweisungen, wie es antwortet. Für die Lead-Erfassung entscheidet der Agent mit dem KI-Auslöser selbst, wann er das Lead-Formular zeigt, anhand deiner Beschreibung eines guten Leads. Alternativ nutzt du Regeln, die das Formular bei bestimmten Stichwörtern oder nach einer festen Zahl von Nachrichten einblenden. Auch wann eine deiner eigenen API-Aktionen aufgerufen wird, entscheidet der Agent anhand dessen, was der Besucher fragt.