微信客服实体标注，要把用户原话中的具体片段对应到既定业务字段，同时保留否定、用途和必要语境。千问办公可用AI整理授权会话中的型号与时间表达，辅助准备样本；规范值是否正确、是否代表客户当前选择，仍需按业务定义审核。
机器人知道客户想预约，仍可能把下周当成这周，把希望咨询的时间当成安装时间。前者涉及请求类型，后者涉及原话里哪个片段表示什么信息。两类样本都需要，但不能只给整句贴上预约标签，就认为具体业务值也准备好了。
Google Dialogflow的实体说明将实体类型用于规定如何从用户表达中提取数据，并区分系统类型与自定义类型。团队可据此理解日期、时间与自有产品型号的区别；实际标注格式仍按自己使用的机器人方案确定。
开始前由业务与对话设计人员共同明确：
同一个词可以在不同业务中扮演不同角色。不要先把聊天里所有数字都摘出来，再随意塞进数量、型号或日期；先知道字段要回答什么问题，才有可检查的标注。
知你AI助手可查询授权客户、历史会话与消息。负责人限定允许整理的微信客服范围及相关事项，先找回真实表达，再补足理解对象所必需的上下文。正式型号表、字段定义和规范值由团队另行提供，不从过往客服答复中猜出产品目录。
千问办公支持自定义MCP及远程连接，按双方当前认证与授权要求接入后，可以提出：“依据我给出的字段定义，整理这些最小授权片段。保留用户原句，标出准确原文片段、实体类型、候选规范值及依据；否定、多个候选和时间参照不足的单列。只准备草稿，不训练、不发消息。”
尽量保留原文中的字词和位置。若要给字符起止位置，先约定从零还是从一计数、是否包含末位，再用确定性工具复核，避免中文标点或表情导致位置错开。共享材料只留任务必需的片段，去除无关身份与联系方式。
下图为当前MCP连接后台布局示意。实体样本由AI客户端整理，不是知你内置的实体训练页面。
完整虚拟输入如下，型号名与表达均为演示：“不是M2，我想了解M3。周六方便咨询，安装时间还没定。”团队提供的虚拟目录确认M3是有效型号；会话没有给出周六所参照的具体日期。
| 原文片段 | 字段与候选值 | 语境说明 | 审核动作 |
|---|---|---|---|
| M2 | 型号提及 | 明确否定，不是当前需求 | 按规则保留否定状态 |
| M3 | 咨询型号，对应M3 | 当前想了解，尚非购买决定 | 核实规范值 |
| 周六 | 希望咨询时间 | 缺具体日期参照 | 保留原文，日期待问 |
| 还没定 | 安装安排状态 | 没有可提取的安装日期 | 不填入周六 |
这个输出的价值，是让下游人员看出模型究竟从哪段文字取得了什么，而非只给出型号M3、时间周六的一行结果。若机器人只接收规范日期，先完成必要澄清，再按实际日期规则处理，不能用生成当天替代客户说话当天。
可继续让AI检查：“哪些值出现在客服建议中而非客户表达？哪些简称有两个可能含义？哪些原文片段跨越了否定词，导致意义改变？”每个争议回到同一段上下文，由人员处理标签定义或保留待定。
下图为AI客户端辅助标注与审核流程，使用虚拟语料，非后台页。
审核结果可分为可用、需澄清、定义待修改。可用样本保留原文与规范值的对应依据；难例说明缺什么条件，不为了凑齐字段而补值。多人审核时先用一小组共同样本对齐规则，再扩充不同自然问法，避免把模型批量改写当成真实表达覆盖。
知你AI助手帮助查回会话语境，AI客户端准备标注草稿。样本格式转换、训练、独立验证与上线由团队实际使用的工具完成。修改字段定义后，定位受影响样本再复查，别让旧规范值悄悄混进新一版材料。
意图说明用户想做什么；实体标注说明原句中的哪段文字表示哪类具体信息。
不能，要保留否定、比较和咨询语境，再按业务定义审核。
先核对说话时间、业务语境和日期规则，参照不清时保留原文并澄清。
需要，先统一索引规则，再用确定性工具检查片段和位置一致。
这里查询会话并整理样本；训练与发布通过团队实际机器人流程完成。
实体样本从字段定义开始，保留原句片段、规范值依据与必要语境，再处理否定和歧义。先选两类经常抓错的业务信息，让AI准备草稿、人员统一审核，用能解释清楚的样本支撑后续机器人工作。
如果客服机器人总能识别要咨询，却容易抓错型号或时间，可以了解知你AI助手官网，用AI从最小授权会话准备可审核的业务实体样本。
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