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Quando um usuário final grava ou diz algo, o que é chamado de expressão do usuário final, o Dialogflow compara a expressão com as frases de treinamento de cada intent para encontrar a melhor correspondência.
A correspondência de uma intent também é conhecida como classificação de intent.
Este documento descreve os fatores usados para fazer correspondência com uma intent.
Algoritmos de correspondência
O Dialogflow usa dois algoritmos para fazer a correspondência das intents: correspondência de gramática baseada em regra e correspondência de ML.
O Dialogflow testa simultaneamente os dois algoritmos e escolhe o melhor resultado.
A tabela a seguir lista os prós e contras desses algoritmos:
Menos preciso do que a correspondência gramatical para agentes com frases de treinamento no modo de modelo.
Confiança na detecção de intent
Ao pesquisar uma intent correspondente, o Dialogflow pontua possíveis correspondências com uma confiança de detecção de intent, também conhecida como pontuação de confiança.
Esses valores variam de 0,0 (completamente incerto) a 1,0 (completamente certo).
Sem considerar os demais fatores descritos neste documento, depois que as intents são pontuadas, há três resultados possíveis:
Se a intent de pontuação mais alta tiver um índice de confiança maior ou igual à configuração de Limite de classificação de ML, ela será retornada como uma correspondência.
Se nenhuma intent atingir o limite, será feita a correspondência com uma intent de fallback.
Se nenhuma intent atingir o limite e nenhuma intent de fallback estiver definida, não será feita a correspondência com nenhuma intent.
Prioridade da intent
É possível definir prioridades para intents.
Quando duas ou mais intents correspondem à mesma expressão do usuário final com pontuações de confiança semelhantes, a prioridade é usada para selecionar a melhor correspondência.
Caso contrário, a pontuação de confiança da correspondência da intent será mais importante que a prioridade.
Conectores de conhecimento
Os conectores de conhecimento complementam as intents definidas.
Eles analisam documentos de conhecimento, como perguntas frequentes, para encontrar informações relacionadas a expressões do usuário final.
Se uma intent definida e um documento de conhecimento forem possíveis correspondências, a confiança de cada correspondência e a preferência de resultados de conhecimento serão usadas para determinar a correspondência selecionada.
Context
Embora os contextos estejam ativos, é mais provável que o Dialogflow corresponda às intents configuradas com contextos de entrada que correspondem aos contextos ativos no momento.
Intents de fallback
As intents substitutas têm a prioridade mais baixa de correspondência de intent.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-18 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."]]
