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Wenn ein Endnutzer etwas schreibt oder sagt, also einen Endnutzerausdruck "produziert", vergleicht Dialogflow den Ausdruck mit den Trainingsformulierungen für jeden Intent, um die beste Übereinstimmung zu finden.
Die Zuordnung eines Intents wird auch als Intent-Klassifizierung bezeichnet.
In diesem Dokument werden die Faktoren beschrieben, die zum Zuordnen eines Intents verwendet werden.
Zuordnungsalgorithmen
Dialogflow verwendet zwei Algorithmen, um Intents zuzuordnen: regelbasierter Grammatikabgleich und ML-Abgleich.
Dialogflow testet gleichzeitig beide Algorithmen und wählt das beste Ergebnis aus.
In der folgenden Tabelle sind die Vor- und Nachteile dieser Algorithmen aufgeführt:
Algorithmus
Vorteile
Nachteile
Regelbasierter Grammatikabgleich:
Sowohl bei einer kleinen als auch einer großen Anzahl von Beispielen für Trainingsformulierungen genau.
Weniger genau als Grammatikabgleich für Agents mit Trainingsformulierungen im Vorlagenmodus.
Intent-Erkennungskonfidenz
Bei der Suche nach einem übereinstimmenden Intent bewertet Dialogflow potenzielle Übereinstimmungen mit einer Intent-Erkennungskonfidenz, die auch als Konfidenzwert bezeichnet wird.
Diese Werte reichen von 0,0 (vollständig unsicher) bis 1,0 (vollständig sicher).
Ohne Berücksichtigung der anderen in diesem Dokument beschriebenen Faktoren gibt es nach der Intent-Bewertung drei mögliche Ergebnisse:
Wenn der Intent mit der höchsten Bewertung einen Konfidenzwert größer oder gleich der Einstellung für den ML-Klassifizierungsschwellenwert aufweist, wird er als Übereinstimmung zurückgegeben.
Wenn keine Intents den Schwellenwert erfüllen, wird ein Fallback-Intent zugeordnet.
Wenn kein Intent den Schwellenwert erreicht und kein Fallback-Intent definiert ist, wird kein Intent zugeordnet.
Intent-Priorität
Sie können Prioritäten für Intents festlegen.
Wenn zwei oder mehr Intents mit demselben Endnutzerausdruck mit ähnlichen Konfidenzwerten übereinstimmen, wird die beste Übereinstimmung anhand der Priorität ausgewählt.
Andernfalls hat der Konfidenzwert für die Intent-Zuordnung einen höheren Stellenwert als die Priorität.
Wissensconnectors
Wissensconnectors ergänzen definierte Intents.
Sie parsen Wissensdokumente (z. B. FAQ), um zu Endnutzerausdrücken passende Informationen zu finden.
Wenn ein definierter Intent und ein Wissensdokument jeweils potenzielle Übereinstimmungen zurückgeben, erfolgt die Auswahl der Übereinstimmung anhand des jeweiligen Konfidenzwerts und der Einstellung für Wissensergebnisse.
Kontext
Während Kontexte aktiv sind, gleicht Dialogflow mit größerer Wahrscheinlichkeit Intents ab, deren konfigurierte Eingabekontexte den derzeit aktiven Kontexten entsprechen.
Fallback-Intents
Fallback-Intents haben die niedrigste Priorität für die Intent-Zuordnung.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eDialogflow uses both rule-based grammar matching and ML matching algorithms to compare end-user expressions with intent training phrases, selecting the best result from both.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIntent detection confidence scores, ranging from 0.0 to 1.0, determine if an intent is matched, with higher scores indicating greater certainty and if none are met, a fallback intent or no intent at all will be returned.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIntent priority is used to choose the best match when multiple intents have similar confidence scores, but otherwise, the confidence score is the primary factor in intent matching.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eKnowledge connectors, which parse knowledge documents, can be matched alongside intents, and the match confidence along with knowledge result preferences will be used to determine which match will be returned.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eContexts increase the likelihood of matching intents with input contexts that correspond to currently active contexts, while fallback intents have the lowest priority for intent matching.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Intent matching\n\nWhen an end-user writes or says something,\nreferred to as an *end-user expression* ,\nDialogflow compares the expression to the\n[training phrases](/dialogflow/docs/intents-training-phrases)\nfor each intent to find the best match.\nMatching an intent is also known as *intent classification*.\nThis document describes the factors used to match an intent.\n\nMatching algorithms\n-------------------\n\nDialogflow uses two algorithms to match intents:\n*rule-based grammar matching* and *ML matching*.\nDialogflow simultaneously attempts both algorithms\nand chooses the best result.\n| **Note:** ML matching can be [disabled for an intent](/dialogflow/docs/intents-settings#disable-ml), but this is rarely a good option.\n\nThe following table lists the pros and cons of these algorithms:\n\nIntent detection confidence\n---------------------------\n\nWhen searching for a matching intent,\nDialogflow scores potential matches with an *intent detection confidence* ,\nalso known as the *confidence score*.\nThese values range from 0.0 (completely uncertain) to 1.0 (completely certain).\nWithout taking the other factors described in this document into account,\nonce intents are scored,\nthere are three possible outcomes:\n\n- If the highest scoring intent has a confidence score greater than or equal to the [ML Classification Threshold](/dialogflow/docs/agents-settings#ml) setting, it is returned as a match.\n- If no intents meet the threshold, a [fallback intent](/dialogflow/docs/intents-default#fallback) is matched.\n- If no intents meet the threshold and no fallback intent is defined, no intent is matched.\n\nIntent priority\n---------------\n\nYou can set\n[priorities](/dialogflow/docs/intents-settings#priority)\nfor intents.\nWhen two or more intents match the same end-user expression\nwith similar confidence scores,\npriority is used to select the best match.\nOtherwise, the confidence score for intent matching\nis more important than priority.\n\nKnowledge connectors\n--------------------\n\n[Knowledge connectors](/dialogflow/docs/knowledge-connectors)\ncomplement defined intents.\nThey parse *knowledge documents* (for example, FAQs)\nto find information related to end-user expressions.\n\nIf a defined intent and a knowledge document are both potential matches,\nthe match confidence of each and the\n[knowledge results preference](/dialogflow/docs/knowledge-connectors#settings)\nare used to determine which match is the selected match.\n\nContext\n-------\n\nWhile\n[contexts](/dialogflow/docs/contexts-overview)\nare active, Dialogflow is more likely to match intents that are configured with\n[input contexts](/dialogflow/docs/contexts-input-output#input_contexts)\nthat correspond to the currently active contexts.\n\nFallback intents\n----------------\n\n[Fallback intents](/dialogflow/docs/intents-default#fallback)\nhave the lowest priority for intent matching."]]
