Rasa 3.x 学习系列-摆脱意图：一种新的对话模式
在2019年的一篇文章中，Alan Nichol写道 ：是时候摆脱意图了。一年后，Rasa发布了Rasa中的第一个无意图（或“端到端”）对话模型。现在，我们宣布迈出了一个重要的步伐，将LLM的强大功能带入Rasa的对话管理中。
首先，意图非常有用。语言的一个显著特征是人类可以理解从未被说过的句子，比如几年前的这个标题：
当我们定义意图时，我们创建代表人们与我们的机器人交互时可能会说的各种东西的bucket。我们将理解语言无限可能的问题简化为将用户消息分配到正确的bucket中。
意图有帮助，但也是瓶颈
让我们实事求是：意图是虚构的，实际上并不存在。人们不是按意图思考的，而是说出他们内心的想法。将AI助手从原型提升到真正优秀的产品，我们遇到的许多挑战都源于假定每个用户消息都必须符合意图的僵化思维。
随着对话型AI产品的成熟，意图提出了不同的挑战：
- 在引导新的助手时，提前定义意图耗时且容易出错
- 在扩展团队规模时，知道哪条消息属于哪个意图会成为巨大的负担
- 在改进机器人时，强行添加新意图变得越来越困难
幸运的是，最近的大型语言模型（LLMs）的进展改变了我们处理对话接口的方式。ChatGPT
