本申请涉及一种问题数据的意图分类方法和装置。所述方法包括：获取待分类的目标问题数据；对目标问题数据进行向量化处理，得到与目标问题数据对应的向量化结果；利用向量化结果从向量数据库中分别匹配得到在每种预设的意图类别下的相似样本数据；根据目标问题数据、相似样本数据以及相似样本数据对应的意图类别标签，生成第一提示语料；将第一提示语料输入至第一大语言模型，得到第一大语言模型生成的与目标问题数据对应的意图分类结果。采用本方法能够利用向量召回的方式选取得到与目标问题数据相似度较高的相似样本数据，为第一大语言模型学习问题数据的意图分类提供了强有力的参考消息，从而有助于第一大语言模型输出更精确的意图分类结果。