laravel 兜底路由

Laravel5.6兜底路由详解

在 Laravel 5.6 中,引入了兜底路由功能。所谓兜底路由,就是当路由文件中定义的所有路由都无法匹配用户请求的 URL 时,用来处理用户请求的路由,在此之前,Laravel 都会通过异常处理器为这种请求返回 404 响应,使用兜底路由的好处是我们可以对这类请求进行统计并进行一些自定义的操作,比如重定向,或者一些友好的提示什么的,兜底路由可以通过 Route::fallback 来定义:

Route::fallback(function () {
    return '我是最后的屏障';
});

这样,当我们访问一些不存在的路由,比如 http://blog.test/test/111,就会执行兜底路由中的处理逻辑,而不是返回 404 响应了。

转载于:https://www.cnblogs.com/sgm4231/p/10283405.html

<think>我们正在设计一个基于FastAPI和Transformers的多级意图识别服务,并需要设计默认兜底话术逻辑。兜底话术是指当用户的输入无法匹配到任何预设的意图时,系统应该给出一个合适的默认响应。 设计思路: 1. **多级意图识别流程**:通常,意图识别系统会有多个层级的意图分类。例如,第一级可能是大类(如:问候、咨询、投诉等),第二级在大类下再细分(如咨询产品、咨询价格等)。如果系统无法识别出具体的意图,就会触发兜底逻辑。 2. **兜底话术的触发条件**: - 所有层级的意图识别模型输出的置信度都低于某个阈值(例如0.5)。 - 或者,在意图分类的层级中,没有一个意图的置信度超过阈值。 3. **兜底话术的设计**: - 可以设计一个通用的提示,例如:“抱歉,我还没学会回答这个问题,您可以换个问法吗?” - 也可以根据不同的场景设计不同的兜底话术,例如在咨询场景下,可以引导用户到人工客服。 4. **实现步骤**: a. 在意图识别服务中,对每个层级的意图分类器设置一个置信度阈值。 b. 当某个层级的分类器输出的最高置信度低于阈值时,触发兜底逻辑。 c. 兜底逻辑可以是一个简单的字符串返回,也可以是一个更复杂的逻辑(例如,根据上下文选择不同的兜底话术)。 5. **在FastAPI中的实现**: - 我们可以创建一个FastAPI路由,接收用户的输入文本。 - 调用意图识别模型(可能是一个或多个模型)进行预测。 - 根据预测结果的置信度判断是否触发兜底话术。 下面是一个简化的代码示例,展示如何在FastAPI中实现兜底话术逻辑: ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import numpy as np from transformers import pipeline app = FastAPI() # 加载意图分类模型(这里以一级意图分类为例,实际可能有多级) intent_classifier = pipeline("text-classification", model="your_intent_model") # 设置置信度阈值 THRESHOLD = 0.5 class UserInput(BaseModel): text: str @app.post("/predict") async def predict_intent(user_input: UserInput): # 调用模型进行预测 result = intent_classifier(user_input.text) # 获取置信度最高的意图 top_intent = result[0] # 假设返回的是按置信度排序的列表,取第一个 if top_intent['score'] < THRESHOLD: # 触发兜底话术 return { "intent": "unknown", "confidence": top_intent['score'], "response": "抱歉,我暂时无法理解您的问题,请尝试换一种说法或联系人工客服。" } else: # 返回识别的意图和响应(这里简化,实际可能需要根据意图去获取响应) return { "intent": top_intent['label'], "confidence": top_intent['score'], "response": get_response(top_intent['label']) } # 根据意图获取响应的函数(示例) def get_response(intent_label: str) -> str: # 这里可以是一个字典,或者从数据库获取,或者调用其他服务 responses = { "greeting": "您好!请问有什么可以帮您?", "goodbye": "再见,祝您生活愉快!", # ... 其他意图对应的响应 } return responses.get(intent_label, "默认响应") ``` 6. **多级意图的兜底**: 如果是多级意图,我们可以在每一级都进行置信度判断。只要某一级没有达到阈值,就可以触发兜底。例如: - 第一级意图识别:输出一个意图A,置信度0.6(大于阈值),则进入第二级。 - 第二级意图识别:输出意图A1,置信度0.4(小于阈值),则触发兜底。 7. **动态兜底话术**: 为了提升用户体验,我们可以设计多个兜底话术,并随机选择一个,或者根据用户的历史对话、当前场景等选择不同的兜底话术。 8. **记录未知意图**: 在实际应用中,建议将触发兜底话术的输入记录下来,用于后续分析并改进模型。 注意事项: - 阈值的选择需要根据模型的实际表现进行调整。 - 兜底话术应友好且具有引导性,避免用户感到沮丧。 通过以上设计,我们可以在多级意图识别服务中有效地处理无法识别的用户输入,提供更好的用户体验。</think>在基于FastAPI和Transformers的多级意图识别服务中设计默认兜底话术逻辑,需要结合意图识别流程和API路由设计。以下是完整的实现方案: ### 设计思路 1. **多级意图识别流程**: ```mermaid graph TD A[用户输入] --> B(一级意图识别) B -->|置信度>阈值| C[二级意图识别] B -->|置信度不足| D[触发兜底话术] C -->|置信度>阈值| E[执行具体业务] C -->|置信度不足| D[触发兜底话术] ``` 2. **兜底触发条件**: - 任何一级意图置信度低于阈值(如<0.5) - 所有意图置信度总和低于阈值 - 识别结果不在预设意图列表中 ### 具体实现 #### 1. 定义兜底策略模型 ```python # schemas.py from pydantic import BaseModel class FallbackConfig(BaseModel): confidence_threshold: float = 0.5 max_retries: int = 2 responses: list = [ "您能换个说法吗?", "这个问题我还需要学习,请描述更详细些", "正在为您转接人工客服..." ] ``` #### 2. 实现多级意图识别服务 ```python # services/intent_service.py from transformers import pipeline from typing import Dict, Tuple class IntentRecognizer: def __init__(self): self.primary_classifier = pipeline( "text-classification", model="bert-base-uncased" ) self.secondary_classifier = { "order": pipeline(model="order_intent_model"), "payment": pipeline(model="payment_intent_model") } def predict(self, text: str) -> Tuple[str, float]: # 一级意图识别 primary_result = self.primary_classifier(text)[0] if primary_result['score'] < FALLBACK_THRESHOLD: return ("fallback", primary_result['score']) # 二级意图识别 domain = primary_result['label'] if domain in self.secondary_classifier: secondary_result = self.secondary_classifier[domain](text)[0] if secondary_result['score'] < FALLBACK_THRESHOLD: return ("fallback", secondary_result['score']) return (f"{domain}.{secondary_result['label']}", secondary_result['score']) return (domain, primary_result['score']) ``` #### 3. FastAPI路由集成兜底逻辑 ```python # main.py from fastapi import FastAPI, HTTPException from services.intent_service import IntentRecognizer from schemas import FallbackConfig import random app = FastAPI() recognizer = IntentRecognizer() fallback_config = FallbackConfig() # 存储用户对话状态 user_sessions = {} @app.post("/recognize") async def intent_recognition(text: str, session_id: str): intent, confidence = recognizer.predict(text) # 兜底触发逻辑 if intent == "fallback" or confidence < fallback_config.confidence_threshold: session = user_sessions.setdefault(session_id, {"fallback_count": 0}) session["fallback_count"] += 1 # 重试次数超限 if session["fallback_count"] >= fallback_config.max_retries: del user_sessions[session_id] return {"response": fallback_config.responses[-1]} # 随机选择兜底响应 return {"response": random.choice(fallback_config.responses[:-1])} # 重置会话状态 if session_id in user_sessions: del user_sessions[session_id] return {"intent": intent, "confidence": confidence} ``` #### 4. 动态配置管理端点 ```python @app.post("/update_fallback") async def update_fallback(config: FallbackConfig): global fallback_config fallback_config = config return {"status": "success"} ``` ### 关键优化点 1. **上下文感知兜底**: ```python # 在会话管理中添加上下文 user_sessions[session_id]["last_inputs"] = [text] + user_sessions[session_id].get("last_inputs", [])[:2] ``` 2. **动态话术生成**: ```python # 使用LLM生成个性化兜底响应 def generate_fallback_response(context): prompt = f"用户连续不理解:{'|'.join(context)},生成引导话术" return llm_generate(prompt) ``` 3. **置信度校准机制**: ```python # 根据领域动态调整阈值 domain_thresholds = {"order": 0.4, "complaint": 0.6} current_threshold = domain_thresholds.get(domain, fallback_config.confidence_threshold) ``` ### 性能考虑 1. 使用Redis存储会话状态替代内存字典 2. 对Transformers模型进行ONNX量化加速 3. 兜底话术响应添加缓存机制 ### 测试用例 ```python # 测试脚本 def test_fallback(): # 低置信度输入 response = client.post("/recognize", json={"text": "asdfghjkl", "session_id": "test1"}) assert "换种说法" in response.json()["response"] # 连续触发兜底 client.post("/recognize", json={"text": "xxx", "session_id": "test2"}) response = client.post("/recognize", json={"text": "yyy", "session_id": "test2"}) assert "转接人工" in response.json()["response"] ``` 此设计通过多级置信度检测、会话状态管理和动态响应生成,实现了鲁棒的兜底机制。当意图识别失败时,系统会根据对话历史提供渐进式引导,在保持用户体验的同时收集改进数据[^1]。
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