把产品FAQ从列表改成问答对，AI答售后问题的准确率翻了倍

我直接说怎么做。上个月我们把官网产品详情页里的FAQ从无序列表改成了标准问答对，就是每个问题用H3标出来，答案紧跟一段话，再加个简短的结论句。改之前AI答“保修期多久”这种问题经常胡扯，改之后跑同一批问句，准确率从54%干到89%。

背景是这样：我们卖工业配件，售后问题占客服进线的六成。以前FAQ是运营随手写的列表，比如“保修：一年；退换：7天无理由”。AI抓过去就乱拼，有客户问“电机烧了保修吗”，AI答“7天无理由退换”，气得客户直接投诉。我让团队把过去12个月客服聊天记录里的高频问题拉出来，一共137个，按购买前、购买中、售后分成三组，每组只留被问超过20次的问题，最后剩31个。每个问题改写成用户的口语问法，答案第一句必须是直接结论，后面再补条件。

改完上线两周，我拿同一批50条问句跑AI回答，保修类准确率从54%到89%，退换类从61%到92%。最关键的是，AI开始引用我们FAQ里的原句了，以前它都是自己编。

踩过的坑：一开始我们把答案写得太全，一段话塞了五个条件，AI反而抓不住重点。后来砍到一句话结论加最多两个条件，效果才起来。还有个细节，问题里最好带上产品型号，比如“XX型号电机保修多久”，AI匹配得更准。

你们有没有试过把FAQ改成问答对？改完有没有跟踪AI引用的具体段落？我想看看别人家的数据口径是怎么定的。