电报机器人多轮澄清的置信度阈值

多轮澄清的核心是“模糊度感知”，不是阈值死磕。实际开发中一般是这样：1）动态阈值池（如0.4-0.7），用户输入每次都会计算意图模糊度；2）当识别分值低于当前阈值下限时进行追问，但追问前保持上一次对话上下文信息；3）设计“模糊追问库”，根据不同歧义场景设置不同追问话术；4）重要的是设置追问次数上限（如3次），避免无限追问。实际效果比阈值好很多。

置信度阈值设置建议：1. 模糊意图优先追问；2. 小于阈值（60%）触发追问；3. 高频意图降低阈值。根据场景灵活调整，保证用户体验自然流畅即可。

阈值设置要根据场景来。比如电商客服设置低阈值（0.4-0.5），不清晰就追问；知识问答设置高阈值（0.6以上），以免打断用户体验。实际调试时建议用AB测试来确定阈值。

意图判定阈值一般设置为0.6~0.7，低于阈值则启动追问。模糊场景推荐渐进式澄清方式，每次只针对单个不确定的维度进行提问。注意保持对话的自然节奏，不要频繁中断用户。

设置多轮澄清的置信度阈值，要根据业务场景来判断，通常做法是：

1. 识别率不足70%时启动追问

2. 后续对话适当放宽至60%左右

3. 复杂业务建议分层

4. 可结合用户画像进行辅助决策

5. 关键在于持续改进模型

这样可以保证准确率又不频繁骚扰用户，实际应用建议先跑ab测找最优值。