微信AI搜索通过上下文窗口、结构化特征提取和用户身份区分三步精准识别意图：先拼接最近3～5轮用户输入为context；再用关键词+实体双路匹配及设备账号信号交叉验证；最后按已登录用户历史行为或游客规则动态分类。
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微信AI搜索需要准确识别用户输入背后的真实意图，比如同一句“查快递”可能是查自己的物流、帮家人查单号、或是想了解快递公司客服电话。
用上下文窗口捕捉连续对话意图
在小程序或微信内嵌搜索页中，用户常会发起多轮追问，例如先搜“天气”，再问“明天呢”，此时不能孤立看待第二句。需将最近3～5轮对话历史拼接为context字符串，传给意图识别模型。
注意：context必须剔除系统提示词和无关日志，只保留用户原始输入与明确反馈（如“不是这个”“换个城市”）。否则模型会被噪声干扰，把“换个城市”误判为新意图而非修正指令。
这一步操作起来很简单，直接把wx.getStorageSync('chat_history')里最近的user消息数组取出来，用\n分隔合并即可。
提取结构化特征辅助意图分类
方法一：关键词+实体双路匹配
对用户query做分词后，同步运行两路规则：① 匹配预设意图关键词表（如“怎么查”“在哪看”“能不能”倾向“操作类”）；② 用正则或NER模型抽取出数字、单号、人名、地名等实体（如“SF123456789CN”“北京朝阳区”）。
当“查快递”+“SF123456789CN”同时出现，意图置信度直接拉到0.92；若只有“查快递”无单号，则降级为“通用查询”类，触发引导式追问。
方法二：设备与账号信号交叉验证
从wx.getSystemInfoSync()获取platform（ios/android）、model（iPhone 14/小米13），结合wx.getAccountInfoSync().miniProgram.envVersion（develop/trial/release）生成设备指纹；再叠加wx.getStorageSync('openid')（已授权）或visitorId（未授权游客，按时间戳+随机数生成）。
【游客visitorId必须在首次进入时立即生成并存入storage，否则后续无法关联行为序列】
同一设备指纹下，连续3次搜索都含“医保”“报销”“门诊”，即使没登录，也标记该visitorId为医疗高频用户，后续默认优先返回医保局官网链接而非百科解释。
区分已登录用户与游客的意图权重策略
第一步：判断当前是否有有效openid
调用wx.checkSession() → 失败则走游客流程；成功则读取wx.getStorageSync('userInfo').openid。
第二步：查用户历史行为库
向后端发送请求：/intent/profile?openid=oxXxX1234567890abcdef&last7d_actions=3，后端返回该用户近7天搜索TOP3类目（如“外卖→32%、团购→28%、电影→19%”）。
第三步：动态调整意图分类阈值
若用户历史外卖占比＞30%，且当前query含“附近”“今天”“配送费”，则直接跳过泛意图识别，强制归入“外卖即时下单”分支，响应速度提升400ms。
第四步：游客意图兜底处理
对无openid的请求，启用轻量级本地规则引擎：检测query是否含明确动词（查/订/买/退）+ 明确宾语（快递/电影票/酒店），满足则走高确定性路径；否则返回带选项的卡片式交互（例：“您想查的是：① 快递物流 ② 快递网点 ③ 快递价格？”）。
