使用向量距离检测用户意图变化，涉及比较用户输入随时间变化的语义相似度。核心思想是将每个用户消息表示为高维空间中的一个向量（嵌入），并测量连续或相关向量之间的距离。如果两个向量之间的距离超过预设阈值，则表明意图可能发生了变化。例如，在聊天机器人对话中，用户可能先询问账单问题，然后突然切换到技术支持。通过将这些消息编码为向量并计算它们的相似度（例如，使用余弦距离），您可以识别主题何时发生了显著变化。
为了实现这一点，首先使用预训练模型（如 Sentence-BERT、Universal Sentence Encoder 或 OpenAI 的文本嵌入模型）将用户消息转换为嵌入。这些模型将文本映射到能够捕捉语义含义的向量。接下来，计算当前消息向量与之前消息向量之间的距离。余弦相似度是一种常用指标——它测量向量之间的夹角，值越低（越接近 0）表示相似度越高。例如，如果用户的第一条消息（“我如何重置密码？”）与下一条消息（“我的订单状态是什么？”）之间的余弦距离为 0.8，这个较大的距离表明意图从账户帮助转向了订单跟踪。您可以跟踪最近消息滑动窗口内的距离，以考虑逐渐的上下文变化。
实际考虑因素包括选择合适的嵌入模型、设置适当的阈值以及处理噪声。例如，客户支持机器人可能会使用较低的阈值（例如，余弦距离 0.3）来标记细微变化，而新闻摘要工具则可以容忍较大的距离。使用真实数据进行测试至关重要：收集样本对话，计算距离，并调整阈值以平衡误报（标记非变化）和漏报（遗漏实际变化）。此外，将向量距离与其他信号结合（例如，关键词匹配或基于序列的模型（如 LSTM））可以提高准确性。例如，距离突然升高并伴随“取消”等关键词，可能会优先处理与订阅相关的意图变化。像 scikit-learn 或 FAISS 等工具库可以在大规模场景下简化向量比较。