按照您的描述，一定要使用多个意图。这是正确的方法。

还要考虑添加尽可能多的发音，因为您的短语非常复杂（超过12个单词）。

这取决于您的其他意图/用例以及您要实现的复杂程度。对于您的示例，似乎您将有很多“问题”物品。在这种情况下，我会提出一个“帮助”意图，并使键盘/屏幕/ wifi /局域网成为一个实体列表（也许可以将其称为部件）。然后，在您的代码中，在确定帮助意图之后，您可以查找零件。这样可以节省您不必为多个意图重复“我对{Part}有问题”和“请对{part}进行帮助”之类的时间。唯一需要注意的是，为了使实体列表更准确，我将在每个列表项的“同义词”中键入尽可能多的错字。实体列表非常易于使用，任何匹配项都将被标识为实体中的一项

只有一个意图或数量非常有限，这意味着您仅将LUIS用于“实体”检测-这反过来会导致关键字检测，并且最终会得到没有NLP /语义文本分析但需要付费的解决方案一个。

具有多个意图似乎很好-您可以在一个Luis应用程序中拥有500个意图。

谈论示例“屏幕问题”和“键盘问题”-根据我们的经验，我会为一种模板寻求一种答案。无论意图如何，都可以在Luis中将诸如“屏幕”或“键盘”之类的关键字检测为一个实体，并基于它们可以在专用于特定意图的自定义模板中填充一些自定义“通配符”。

最后但并非最不重要的一点是，不要忘记在“无”意图中填充与迄今为止定义的意图相似但无效的句子。请参阅“余额中不包含无意图。该意图应包含应用程序中总发音的10％”。here。