场景内问答与查询分类字段清单，核心是把用户查询、对话上下文、场景约束、识别结果拆成一套结构化字段，不只是搜索引擎里的 query 文本、召回引擎类型，而是覆盖输入、解析分类、场景约束、上下文、策略路由、结果埋码全链路，方便上层问答服务做意图识别、路由分发、过滤条件组装、多轮对话维护；很多人做问答入口的时候只配置检索引擎相关字段，会丢失场景边界、用户身份、对话历史、业务约束这些关键信息，导致同一个问句在不同场景下给出错误答案，比如同样一句 “多久发货”，在商品导购场景和售后工单场景要走完全不同的知识库，靠场景、意图、实体、状态字段做区分，而不是只靠检索文本匹配；整套字段清单分为输入原始字段、NLP 解析分类字段、场景路由字段、对话上下文字段、业务控制字段、输出标记字段六大块，开发的时候按模块按需接入，根据业务场景勾选必填字段，字段值由分类模型、上游业务系统、对话管理模块共同填充，最终传给问答引擎或者多个下游分支服务，实现一问多路分发。
一、输入原始字段（用户侧原始输入信息）
这一层是原始请求内容，不做加工，用来溯源和兜底检索
| 字段名 | 字段说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| raw_query | 用户原始问句文本，不做改写 | 是 |
| query_type | 输入类型：文本 / 图片 / 语音转写 / 卡片指令 | 是 |
| query_id | 单次请求唯一 ID，全链路追踪 | 是 |
| request_time | 请求时间戳 | 是 |
| channel | 入口渠道：APP 内问答、客服弹窗、机器人、搜索框 | 否 |
| user_id | 用户唯一标识 | 否 |
| device_info | 设备、客户端版本信息 | 否 |
二、NLP 解析 & 查询分类核心字段（意图、实体、分类结果）
这部分就是查询分类模块产出的核心字段，是路由判断的主要依据
| 字段名 | 字段说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| main_intent | 一级主意图：导购咨询、参数问答、售后、比价、推荐、闲聊、规则咨询 | 是 |
| sub_intent | 二级子意图，细化分类，比如售后 - 退款、售后 - 查物流 | 否 |
| intent_confidence | 意图分类置信度，低于阈值走兜底策略 | 是 |
| entity_list | 抽取实体数组，包含实体类型、实体值，如品牌、sku、规格、订单号 | 是 |
| query_norm | 标准化改写 query，纠错、补全、同义改写后的标准问句 | 否 |
| query_attr | 查询属性标签：事实类、对比类、方案类、主观评价类、指令类 | 否 |
| sensitive_tag | 安全分类标签：正常、敏感、违规、需要转人工 | 是 |
三、场景路由字段（区分业务场景，控制问答边界）
这组字段用来绑定当前生效场景，解决相同问句跨场景歧义问题，也是容易被忽略的部分
| 字段名 | 字段说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| scene_id | 当前场景唯一编码，如商品详情页问答、订单售后场景、活动咨询场景 | 是 |
| scene_scope | 场景生效范围：单商品、店铺、平台通用、类目 | 是 |
| scene_bound | 场景约束黑名单，哪些问题不在本场景回答 | 否 |
| bind_resource_id | 场景绑定资源 ID：商品 ID、订单 ID、活动 ID | 否 |
| allow_engine_list | 允许调度的引擎列表：向量知识库、FAQ 库、商品检索、工单接口 | 否 |
四、对话上下文字段（多轮问答依赖）
单轮问答可以选填，多轮连续问答必须带上，用来补全省略的指代
| 字段名 | 字段说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| session_id | 对话会话 ID | 多轮必填 |
| turn_no | 当前对话轮次 | 多轮必填 |
| history_query | 历史用户问句列表 | 否 |
| history_answer | 历史回复内容 | 否 |
| refer_entity | 上文指代实体缓存，代词消解使用 | 否 |
五、业务控制字段（策略、限流、权限、召回规则）
不参与语义理解，用来控制下游引擎的行为，不属于检索引擎本身
| 字段名 | 字段说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| auth_level | 用户权限等级，控制能否查看内部业务信息 | 否 |
| filter_condition | 下游检索统一过滤条件，从实体解析生成 | 否 |
| rerank_strategy | 指定重排策略：优先商品、优先 FAQ、优先官方文档 | 否 |
| limit_count | 召回条数上限 | 否 |
| fallback_strategy | 无结果兜底策略：转人工、返回通用话术、切换引擎 | 否 |
六、输出标记字段（分类结果回写、埋点评估）
问答引擎处理完成后回填，用于数据分析、模型迭代
| 字段名 | 字段说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| final_route_engine | 最终命中的处理引擎 | 否 |
| is_answer_hit | 是否成功命中答案 | 否 |
| answer_type | 答案类型：结构化参数、FAQ 文本、商品卡片、工单表单 | 否 |
| annotate_label | 人工标注回写标签，用于分类模型样本 | 否 |
七、字段使用落地步骤清单
- 先确认业务场景，定义 scene_id、scene_scope、允许的意图集合，划定问答边界
- 接入分类模型，输出 main_intent、sub_intent、entity_list、intent_confidence
- 拼接上下文字段，完成代词、省略内容的消解，生成标准化 query_norm
- 根据 scene_id + 主意图 + 实体，自动组装 filter_condition，选择 allow_engine_list
- 下发给下游一个或者多个问答 / 检索引擎，按 rerank_strategy 合并结果
- 回填输出标记字段，上报埋点，用于后续分类模型迭代优化
【相关 FAQ】
问题 1：场景内问答与查询分类字段清单，为什么不能只配置检索引擎相关字段？
回答 1：场景内问答与查询分类字段清单如果只配置检索引擎字段，缺少场景 ID、意图、实体、上下文这些分类字段，相同问句在不同业务场景会路由到错误知识库，无法处理指代、歧义、跨场景区分，问答准确性会大幅下降。
问题 2：场景内问答与查询分类字段清单里 main_intent 和 query_attr 的区别是什么？
回答 2：场景内问答与查询分类字段清单中 main_intent 是业务动作分类，用来路由到导购、售后等不同服务；query_attr 是问句属性分类，标记这条查询是事实类、对比类还是评价类，用来调整答案组织形式，二者用途不一样。
问题 3：搭建场景内问答入口，场景内问答与查询分类字段清单哪些属于必选字段？
回答 3：场景内问答与查询分类字段清单里 raw_query、query_id、main_intent、intent_confidence、scene_id、scene_scope、sensitive_tag 属于基础必选字段；session_id、history_query 这类上下文字段，只做多轮对话时才需要补充。
问题 4：场景内问答与查询分类字段清单中的 entity_list 字段，会直接传给检索引擎吗？
回答 4：场景内问答与查询分类字段清单的 entity_list 一般会解析转换为 filter_condition 过滤条件，随请求传给检索引擎，用来缩小召回范围，实体本身原始列表也会保留在入参里给问答逻辑使用。
【参考资料】
[2026-09-14]（企业知识空间：RAG 检索增强问答服务能力说明）阿里云帮助中心
[2026-09-08]（Viking AI 搜索电商问答意图与过滤字段配置最佳实践）火山引擎开发者文档
[2026-07-07]（电商问答意图分类体系 EQA 介绍）Amazon Science
[2026-06-12]（Query 理解与意图分类模块字段设计规范）字节开发者文档
[2026-03-15]（检索增强问答系统入参结构设计方案）阿里云开发者社区
【免责声明】
本文是场景内问答与查询分类字段清单的技术方案科普解读，字段清单属于通用设计参考；不同平台问答引擎、大模型 Agent、知识库系统的入参规范存在差异，字段命名、必填规则、路由逻辑需要结合自身平台接口文档调整；本文不构成上线标准，正式上线前需要针对自身场景做意图标注、灰度验证。