## 5.2 意圖處理 >本節主要介紹了如何擴展機器人的對話能力。我們通過意圖配置處理，例如必須詞典參數的配置和必須詞條的勾選，來滿足一些特定場景對話需求。本節列舉了買咖啡和報名信息收集兩個實用案例來講解意圖處理的作用。 意圖處理，是對話能力拓展的重要部分。通過意圖處理，一是可以豐富當前問答；二是可以對當前意圖涉及的部分信息，進行存儲、更新、甚至刪除等操作；三是意圖處理在一些情況下，意圖處理slotfilling可以代替暗號的功能。下面將逐一介紹。 ### 5.2.1 案例講解：買咖啡 這將用到意圖處理存儲對話關鍵信息 任務：做一個咖啡定點單機器人，完成顧客點單、機器人記錄給工作人員備餐和收銀的任務。 首先，我們在意圖中配置用戶說，如“我要買（幾）杯（什么）”，括號內容使用系統詞典代替：我要買@sys.number:num 杯@sys.any:coffee  機器人要與用戶確認訂單，就必須重復一遍用戶的指令，如何在機器人答中引用呢？這里就需要使用意圖處理了：在意圖處理中，系統會自動根據您引用的詞典生成意圖配置，請核對名稱、值、類型（引用的詞典名）是否與用戶說引用的一致。 這里表示杯數名稱和值都是num，屬于sys.number類型（系統詞典）； 這里表示咖啡的名稱和值都是coffee，屬于sys.any類型（系統詞典）。  配置好意圖處理后，就可以在機器人答中引用用戶說的內容啦。使用：“&”+“名稱”+"一個空格"，表示引用這部分內容：  保存后，我們來試一試：  此時的JSON中，“兩杯”“美式”被識別為：“2”、“美式”，記錄并引用到機器人答里。  “五杯”“卡布奇諾”被識別為：“5”、“卡布奇諾”，記錄并引用到機器人答中。 ### 5.2.2 案例講解：收集報名信息 這里將運用意圖處理的slotfilling功能 任務：做一個活動報名機器人，完成接受用戶報名、收集參賽者信息，供活動工作人員審核等的任務。 流程為：我要報名——>提供姓名——>提供年齡——>提供城市——>提供電話——>完成報名 首先，建立意圖：  第二步，在意圖處理中配置報名需要的四項信息：姓名、年齡、城市、電話，分別命名為：name、age、city、phone：  在每條信息添加相應的提示語：  最后，在機器人答編寫一句“總結”：  這里的“\n” 是換行符，不會在結果中顯示，在硬件端使用各類字符時請謹慎，防止tts將字符讀出。 整個流程的效果是這樣的：   最后一步收集完全部信息，JSON內容為：  可以看到我們已經把報名者的全部信息記錄下來了。 * * * * * Slotfilling：必須詞條，他的作用在于針對一些特殊場景，我們需要拿到重要的信息才會將流程進行下去，我們勾選這個參數配置，則會按順序執行，每個必須詞條的默認周期是三。