把AI答案里的「质保两年」答成「终身保修」，我翻出合同原文才找到病根

上周帮一个做工业电源的老客户排查FAQ，出了个挺有意思的岔子。他们官网FAQ写的是「质保两年，非人为损坏免费换新」，结果AI问答里答成了「终身保修」。客户急了，说这要是被采购方截图发出去，合同都没法签。

我第一反应是去查内容缺口——是不是网上有第三方页面乱写？翻了二十多条引用源，没有，全都指向他们官网。那就不是外部污染，是自家FAQ的表述让模型做了过度归纳。

我把那段FAQ逐条拆开喂给AI实测，发现问题出在两个地方。

第一，原文是「核心部件质保两年，其他部件质保一年」，但「核心部件」四个字后面跟了个括号，列了七八个器件名。模型读到括号就晕了，直接略过限定条件，抓了句首的「质保」和句尾的「免费换新」，拼出来一个「终身保修」。这跟早年厂里老师傅带徒弟一个道理——图纸上标了「除A、B、C外」，新来的只看见大标题，装配全装反。

第二，FAQ的问答对结构太松。问题写的是「保修政策是怎样的？」，答案却是一大段叙述，没有把「两年」「一年」「终身」这几个词放在同一句里做明确否定。模型没看到「不提供终身保修」这种显式边界，自然就往宽了解释。

我改了两处。一是在FAQ答案开头加了一句硬边界：「本产品不提供终身保修，具体如下」，把否定前置。二是把括号里的器件清单拆成表格，每个器件一行，对应质保年限。改完重跑同一批问句，连续三天答案都稳在「两年/一年」，没再漂。

说句实在的，这事跟工具没多大关系。我用的就是最土的办法：把官网FAQ原文复制出来，一条一条问AI，看它怎么答，再对照原文找偏差。采样也就三十来条问句，花了一个下午。真正费劲的是判断——到底是内容本身有缺口，还是问答匹配偏了。前者要补内容，后者只要改表述结构。这次是后者，但很多同行一上来就加词、铺量，把简单问题搞复杂了。

还有个细节值得记一笔：他们FAQ页面用的是折叠面板，答案默认收起。我怀疑抓取时只拿到了问题没拿到答案，才导致模型靠猜。后来把关键答案改成默认展开，顺手在结构化数据里补了「warrantyDuration」字段。这两步哪步起了作用，我没法拆开验证，也不打算神化哪个字段，只能说边界写清楚总归没坏处。

最后抛个问题给各位：你们遇到AI把限定条件吃掉、答案往宽了解释的情况，是先改原文表述，还是先在结构化数据里加约束字段？我这边的样本还太少，想听听大家实测下来的规律。