在小文智能交互场景设计时，非常重要的一个环节就是对意图及其样本的训练。根据场景的不同，用户在交互时可能表达的意图也就不同，同时由于各地方言，说话习惯的不同，对同一意图的表达方法也会千奇百怪。因此，就需要我们用好小文交互的意图训练功能，从而提高AI的智能度，以达到更好的外呼效果。

传统的意图训练模式，无非是场景设计师预先将用户可能说的话加入该意图的样本，并在测试及生产中逐步添加更多样本，虽然简单，但效率较低且工作量大，那么是否有更加高效的意图完善方案呢？答案就在小文智能！

云意图库：

顺应大数据时代的发展，小文智能也推出了“云意图库”这一功能。所有开放下载权限的用户使用的意图都会被上传至云服务器，用户在新增意图时，可以搜索对应的云意图，选择相对更加准确，且样本更多的意图，直接添加到自己的场景中。当然，为保证用户隐私，用户也可在个人中心修改自己的项目权限。

如图，选择好自己需要的意图后，用户可直接将其同步至自己的场景，同时也可对其进行增改。

全局卷云：

莎士比亚说：“一千个读者就有一千个哈姆雷特。”一千个用户当然也有一千种方法去表达意图。一味使用他人的意图库，自然也就很难将AI的识别度提高到理想的程度，而传统方法查看一个个话单对样本进行归类又非常低效，因此，小文智能推出了“全局卷云”这一全新功能。

用户可以在全局卷云中，对选定时间内所有用户的回答进行分类，并可按照分值排序，将识别准确的样本批量添加到意图库中，以此实现更加高效的意图训练。

同时，用户也可以通过反卷云，将匹配度不高的意图从意图库中批量进行筛选并移除。

全局交叉标注：

当然，若用户对以上方案都不满意，并且想要省时省力提高场景智能度，也可以通过付费使用“全局交叉标注”功能，由小文智能的客服为用户进行交叉标注，且由于标注采用多人同时进行，会自动筛选准确率较高的样本，无须担心单个客服出现标注失误的情况，可大大提高样本的准确度及数据量。