我把客服录音按「情绪词」切了一遍，发现AI答非所问的全是带火气的那批

我直接说怎么做。

上个月整理客服语料做问句库，我一开始是按业务类型分的——售前、售后、物流、退换。分完跑AI应答测试，准确率卡在七成上不去，怎么调提示词都没用。

后来我把录音逐条过了一遍，发现一个问题：用户在问句里带的情绪词，我全给洗掉了。转写的时候为了「干净」，把「你们到底管不管」「都拖几天了」这种话都删成了「请问何时处理」。结果AI拿到的是一批太平的问句，答出来的口径也是四平八稳的，一放到真实对话里就答非所问。

我换了个切法：按情绪强度分三档——平静、催促、带火气。每档各抽30条，一共90条，重新喂给AI测应答。

数据很直接：

• 平静档，AI口径基本能对上，采纳率78%；
• 催促档掉到54%，AI还是按标准流程答，用户要的是「现在到哪一步了」；
• 带火气档最惨，只有31%，AI要么答得太官方，要么直接绕开问题讲政策。

我判断问题不在模型，在我喂的问句把情绪信息抹平了。AI没见过带火气的问法，自然不知道怎么接。

怎么改的：带火气那批，我不删情绪词，原样保留，但给每条问句标一个「用户真实诉求」字段。比如「都拖几天了」对应的诉求是「要一个明确时间点，不要流程说明」。AI应答口径按这个字段重写，要求先给时间点，再解释流程。

重测一轮，带火气档采纳率从31%拉到62%，翻了一倍。虽然还没到平静档的水平，但至少不再绕弯子了。

踩的坑说一个：一开始我把情绪词保留得太全，连脏话都留了，AI学了几句不该学的腔调，赶紧把脏话替换成占位符，只留情绪强度标记。

我的结论是，问句库不能只按业务分类，情绪维度得单独拉一列出来，不然测出来的采纳率是虚的，因为真实用户不按你的分类说话。

想问一句：你们做问句库的时候，情绪词是保留还是清洗掉？保留的话怎么防AI学歪？