一句话结论：准确率低别怪大模型，90%的问题出在知识库、切片、prompt这三个环节。把这三步调好，准确率能从50%提到90%。
很多人说"AI答得不好"，但到底有多不好？拿100个真实客户问题去测：
不测就不知道问题在哪。
这是最关键的一步，占准确率影响的60%。
知识库喂进去后，系统会切片。切得好不好，占准确率影响的25%。
| 切片大小 | 问题 | 效果 |
|---|---|---|
| 太大（>2000字） | 一段里有多个主题，AI抓不住重点 | 答非所问 |
| 太小（<200字） | 上下文不够，AI不知道在说什么 | 回答不完整 |
| 切在中间 | 一句话切成两半 | 逻辑断裂 |
Prompt占准确率影响的15%。
"你是{公司名}的AI客服。请只根据提供的知识库内容回答客户问题。如果知识库中没有相关信息，请说'这个问题我帮您转人工客服'，不要编造答案。回答要简洁，不超过3句话。"
客户问的问题，知识库里面有没有相关内容？检索能不能找到？
解决：加同义词词典，或者用更好的向量模型。
别一上来就用最大最贵的模型。大部分客服场景，7B模型就够了。模型只占10%的影响。
刚上线50-60%正常，优化1个月后80%以上合格，90%以上优秀。低于50%说明知识库有问题，别上线。
拿100个真实客户问题去测，答对的占比就是准确率。别凭感觉，要量化。答错的问题要分类：知识库没有、检索没找到、还是模型答错了。
提升有限。90%的准确率问题出在知识库和RAG链路，不是模型。换模型前先把知识库和切片调好。很多公司花几十万换模型，结果准确率只涨了5%。
80%以上就可以上线。剩下20%的问题让人工兜底。别等100%，永远做不到。上线后边用边优化，准确率会越来越高。
按上面三步优化，2-4周就能从50%提到80%。关键是每周花1小时看答错的问题，持续补知识库。
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