大模型的知识检索功能确实有其局限性，毕竟，模型训练时的数据不可能覆盖全宇宙所有的知识，更新也不是实时的。这要求咱们得更加机智，多角度来解决问题。

而且，你得考虑到，知识检索的局限性不单单是数据更新的问题，还有理解和应用知识的深度。举个例子，就像程序员跨界去做互联网思维的创业一样，大模型也需要学会跨界，这意味着模型不仅要能检索知识，还要学会如何结合不同领域的知识来解决问题。这可能需要模型具备更强的跨领域整合能力，也就说，模型在检索到相关信息后，还得能灵活运用这些知识解决实际问题。这里面涉及的，不光是信息的抓取，还包括理解、整合、创新等多个层面。引入意图识别机制的确是提升知识检索系统准确度的一大杀手锏。

引入意图识别(进行检索前需要判断用户的意图)，就像是做好了市场调研，明白了用户的真正需求。当然了，有时候客户自己也说不清楚想要什么，不仅要做好意图识别，还要搭建起一个能够获取结构化数据的桥梁，大模型可以使用function calling 通过调用外部接口, 将补充信息传递给 ChatGPT, 再借助 ChatGPT 强大的内容理解能力, 输出更加符合预期的结果。

这样，大模型在面对不同的意图时，就能像有经验的老司机一样，知道该走哪条路，不会盲目地只靠向量相似度比较就决定方向。这种方式实际上也是一种降维打击，你先通过意图识别把复杂的问题简化，然后针对性地调用相关函数，精准高效地获取数据，再利用大模型的强大综合处理能力，提供给用户满意的答案。

这不仅仅是技术上的进步，更像是通过技术理解和满足用户需求的一种智慧体现。简而言之，这就是利用技术手段，深入挖掘用户意图，通过结合不同的工具和方法，以求达到最优效果的过程。这种做法，无疑能够极大地提升知识检索系统的可用性和用户满意度。