Coze意图识别任务配置指南：大模型参数调优提升分类速度

在Coze平台进行意图识别（Classification）这类任务，且输出仅为“1到6”这样一个数字时，“速度”与“稳定性”是核心优化目标。大模型生成内容通常是按Token逐个预测的，输出内容越短，生成速度越快。如果采用默认的通用参数配置，如过大的输出长度或较高的随机性，会显著增加模型生成冗余内容或“过度思考”的风险，从而导致响应延迟。

针对这种特定场景，通过精细化调整模型参数，可以有效提升性能。以下是关键的优化配置方案。

一、核心模型参数调整

为了获得最佳的速度与稳定性，请对照配置面板调整以下关键参数：

• 最大回复长度 (Max Tokens) [最关键的调整项]

  • 建议值： 10 (或 20，遵循越小越快的原则)
  • 原因： 输出仅为1-6的数字，理论上只需1-2个Token。默认的 4096 是为生成长文本设计的，若模型受到提示词干扰开始输出解释性语句（例如：“用户意图是类别1”），过大的长度限制会允许其持续生成，极大增加延迟。将上限强制设置为10以内，模型一旦生成有效数字后便会被截断停止，这是提升响应速度最直接有效的方法。

• 生成随机性 (Temperature)

  • 建议值： 0.1 或 0.2
  • 原因： Temperature参数控制输出的随机性。对于分类任务，我们需要模型输出稳定、确定的结果。将该值调低，可以大幅降低模型“胡思乱想”的概率，使其更倾向于选择最高概率的Token（即数字），从而提高输出的稳定性和一致性。这在对人工智能应用的准确性要求较高的场景中尤为重要。

二、优化指令（Prompt）

除了参数调整，清晰明确的系统指令同样关键。在指令中应直接强调输出格式要求：

• 明确指令： 在系统Prompt中清晰写明“请直接输出1-6之间的数字，不要有任何其他解释、前缀或后缀。”
• 示例说明（Few-shot）： 可以提供一两个输入输出的例子，让模型更准确地理解任务格式。

通过结合严格的参数限制与清晰的指令，可以引导模型“直奔主题”，避免不必要的计算开销。这种针对特定任务（如分类、信息提取）的算法思想，在大模型工程化应用中非常有效。

需要注意的是，以上建议针对输出结构简单、固定的任务。如果任务复杂度变化，需重新评估参数设置。