意图识别是构建可靠人机交互系统的核心技术，其意义在于通过精准判断用户需求，为后续处理提供确定性基础。
尽管大型语言模型（LLM）具备强大的生成能力，但其输出可能生成错误、矛盾甚至违规信息。在金融、医疗、法律等监管严格领域，直接使用 LLM 结果可能引发合规风险，甚至导致重大经济损失或法律纠纷。
因此，多数严谨系统仍采用传统分层架构：首先通过意图识别技术解析用户输入的核心诉求（例如判断用户是查询账户余额、还是咨询理财问题）；随后根据预设规则执行对应业务流程，调用专门的数据接口或知识库进行响应。
这种架构的优势在于：意图识别环节可过滤无效请求并拦截高风险输入，处理环节则通过结构化流程确保合规性与结果可靠性，既发挥人工智能的辅助作用，又通过分层设计规避技术不确定性带来的潜在危害。
因此，意图识别仍然是构建智能系统非常重要的一环。
团队早会，轮到他更新昨日的工作内容。
如往常一样，他保持着端正的坐姿，双手放在桌子下面。转头面向电视会议屏幕，身体往前倾。
“嘿嘿嘿”，他短暂地停了约有 0.5 秒钟，咧着嘴，“嘿嘿嘿”。
“我昨天没什么更新，在整理交接的文档。”他停了约有 1 秒钟，“但我这边也没有人可以交接。”
“我这边今天最后一天了，以后的测试就靠大家自己了。”
会议室很安静，一点声音也没有。一秒，两秒。
主持人终于切换到下一个人。
明天，他的座位就空了，每次早上一到办公室的时候都能见到的身影从明天开始就见不到了。
明天，他的座位就空了，经常下班还能瞥见到的忙碌的身影从明天开始就见不到了。
以后，非工作时间的会议也总是能保持准时参加的身影也见不到了。
他没有做过数据开发，但是对新技术很有兴趣。项目刚开始，正是需要有能力的开发人员加入的时候，他加入了团队。
将数据实时接入数据平台可以提升数据导入性能。当前已经有一个实现，但是性能问题很突出。在数据量激增时，延迟会变得很高。他接受了这个挑战。
“搭建一套环境，重现这个性能问题，应该就能解决。”团队初步确定了思路。数据开发用到了很多技术，Oracle、OGG、Kafka、StreamSet、Kudu等等，对于他而言，都是全新的。
早上送完人回到家，快两岁的小孩子已经起床穿好了衣裳，家里人正在准备早餐。
“要吃饼饼”，小孩子指着一袋子蛋卷说。看看给他准备的牛奶马上就要好了，就对他说，“我们先喝牛牛好不好，喝完牛牛再吃饼饼”。小孩子一改以往得不到就吵闹的样子，嘴上说着“喝完牛牛再吃饼饼”，往摇奶器那边走过去。
数据治理并不是一个新的概念，但由于国内信息化起步较晚，这个话题直到最近几年才在国内各大公司中引起广泛讨论。数据治理具体是什么，我们真的需要数据治理吗？为了更清楚的了解数据治理是什么，我们先参考一下业界都是怎么说的。
作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。
从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。
ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。
ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。
这是此系列的第二篇，ChatGPT使用的技术概览。
作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。
从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。
ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。
ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。
这是此系列的第三篇，ChatGPT使用的Transfomer模型。
作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。
从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。
ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。
ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。
这是此系列的第六篇，突破ChatGPT的知识限制。
作为一个一直对AI技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的15、16年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。
从去年OpenAI发布ChatGPT以来，AI的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。
ChatGPT的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解ChatGPT技术原理的普通开发者们有帮助。
ChatGPT本身就具备很丰富的知识，所以ChatGPT自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助ChatGPT来学习ChatGPT。
这是此系列的第五篇，ChatGPT的自动优化。