跑批发现AI答「大概几号」全不带日期，我标了500条模糊词才摸到门槛

各位大佬，求指点！最近我在跑一批GEO问句，专门测时间类问题。结果发现一个挺要命的细节：只要用户问句里带「大概」「左右」「差不多」这种模糊词，AI答案里给日期的概率直接掉到个位数。

我一开始以为是模型本身对时间不敏感，但把问句拆开看，发现不是。比如「这款产品大概什么时候上市」和「这款产品什么时候上市」，同一批语料、同一个模型，后者能稳定带出年月，前者十次有八次只回一句「具体时间以官方公告为准」。

我干了三件事：

第一，把最近跑批的500条带模糊词的时间问句捞出来，逐条标了「是否带具体日期」「是否带年份」「是否只给相对时间」。结果：带「大概/左右」的问句里，只有12%给出了年月；不带模糊词的对照组是67%。差距太明显了，我当时盯着表格愣了半天。

第二，我去翻语料源头。发现很多产品页写的是「预计Q3上市」「大约秋季发布」，这种表述被AI抓进去之后，它自己也学模糊了。更麻烦的是，有些页面里「预计」和「确认」混着用，AI根本分不清哪个是拍板的。

第三，我试着在FAQ里补了一条「问：具体上市时间？答：2024年9月15日」，再跑同样的模糊问句，AI带日期的比例从12%拉到了41%。虽然没到对照组水平，但至少说明：语料里得有明确的「锚点时间」，AI才敢在模糊问句里给具体答案。

我的判断是：模糊词不是问题本身，问题是语料里缺少和模糊词配对的硬时间锚点。用户问得模糊，AI如果找不到确定答案，就会退回安全话术。

现在卡在一个口径问题上：我在统计「是否带日期」的时候，把「9月」算带日期，「秋季」算不带，但同事说「秋季」也算一种时间答案，应该单独归一类。我有点拿不准，这种模糊时间到底怎么标口径才不影响后续归因？求大佬指点，你们跑批的时候时间类答案是按「精确到日」「精确到月」「相对表述」三档分的吗？