机器人不好用，第一反应是"模型不行"。实际排查下来，多数问题出在知识库。
知识库的条目应该是"一个问题 + 一个答案"，而不是一篇产品介绍。
错的写法：一条标题为"产品介绍"的条目，里面写了八百字。
对的写法：拆成"多少钱""包含哪些功能""和 XX 版有什么区别""支持私有化吗"四条。
客户问的是一个具体问题，机器人要给的也是一个具体答案。
客户不会说"贵司产品的计费模式"，他会说"怎么收费""一年多少钱""有没有便宜的"。
知识库的"问"要用客户的表达方式。可以内部用规范术语做标题，但"相似问法"必须写全口语版本。
同一个意思，客户有无数种问法。以"发货时间"为例：什么时候发货、几天能到、多久发出、今天买什么时候发、急用能加急吗。
每条知识至少配三到五种相似问法，覆盖率会明显提升。
有些问题机器人答不了。这种情况要明确说"这个问题我需要请同事帮您确认"，然后转人工。
最糟的处理是硬编一个答案。客户发现答错了，信任直接归零。
做法：为每个知识条目设置"适用条件"。条件不满足时，不回答，转人工。
知识库会腐烂。产品下架了、政策变了、价格调了，旧条目还在，机器人就会给出错误答案。
机制：每季度全量审一次，标记过期条目；每次政策变更时同步更新。
知识库没人负责，三个月就会变成垃圾场。
指定一个责任人（通常是客服主管），负责：每周看未命中问题、每月补充条目、每季度清理过期内容。
未命中率：客户问了但机器人没匹配到任何知识的比例。高于 20% 说明覆盖不够。
转人工率：机器人回复后客户仍要求转人工的比例。高于 50% 说明答案没用。
重复提问率：客户对机器人的回答再次追问的比例。高说明答得不准。
不要一开始就追求大而全。先把 Top 50 高频问题做透，覆盖 70% 的咨询量，再逐步扩展。贪多会导致每条都做得浅。
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