本文系统阐述大模型进行意图识别的原理与落地路径，核心在于以提示工程、RAG与指令微调将自然语言映射为“意图+槽位+路由”的结构化决策，并以混合式架构实现可控、可审计与高鲁棒性。文中给出方法对比、评测指标与数据策略，强调置信度与拒答机制、安全与合规要点，以及国内外产品生态的中立选择建议。最后预测函数化接口、MoE路由与多模态将推动意图识别从单点能力走向系统化工程与全链路任务完成率优化。

本文介绍了利用Python搭建智能对话系统的全流程，涵盖技术栈选型、本地轻量级系统搭建、生产级优化、多场景适配以及合规性保障等内容，结合Gartner和Forrester的权威报告，对比了不同轻量级预训练模型的性能，分享了使用LangChain、Transformers等工具的实践方法，并自然推荐了PingCode用于研发项目管理，最后预测了智能对话系统未来向轻量化、多模态和隐私保护方向发展的趋势。