机器人上线第一个月，解决率四成是常态。能不能提上去，取决于有没有做系统性的优化。
导出最近一周所有"机器人未匹配到知识"的会话，按出现频次排序。
通常会发现：前二十个问题占了未命中量的一半以上。这二十个问题就是第一优先级的优化对象。
每条知识按这个结构写：
关键：相似问法直接从真实聊天记录里复制，不要自己想象客户会怎么说。
除了未命中，还有一类更隐蔽的问题：机器人答了，但客户继续追问或者直接要求转人工。
导出这类会话，逐条看机器人答了什么、客户为什么不满。
常见原因：
这一天的工作量最大，但收益也最大。
看转人工数据：客户在第几轮转的人工、因为什么转的。
如果大量客户在第二轮就转人工，说明第一条回复没解决问题；如果在第五轮才转，说明机器人绕了太久。
调整方向：把明显该转的场景提前转，把能答的场景答透。
从历史会话里抽 100 条真实问题，逐条测试机器人现在的回答。
记录三个数：命中率、答案正确率、客户是否还需要追问。
这三个数就是优化效果的量化结果。
每周：看未命中 Top 10，补充知识。
每月：全量检查一次过期知识（价格、政策、活动）。
每季度：重构一次知识结构，合并重复条目，调整分类。
解决率提升最快的动作，往往不是"加更多知识"，而是"删掉错误的知识"。
一个过期答案造成的伤害，远大于十个未覆盖的问题。因为未覆盖时机器人会说"我帮您转人工"，而过期答案会让客户做出错误判断。
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