对话问答 Agent 常见问题与优化 #

问答 创建对话后一直没有回复 #

创建对话后一直没有回复，一般是因为超时导致。
超时一般是输入信息过多导致的。
所以需要检查下物品数据集的字段是否有大字段。您可以在控制台中查看相应数据集的字段配置。类似下面这些字段

问答回复中引用的视频不相关 #

在回复时，视频内容会被解析成文本信息，模型可能会引用其中的部分信息，此部分信息可能不能通过内容标题表现出来，所以会出现推荐看似不相干的视频。
建议播放视频内容，看看是否有回复的内容 来源于视频内容。

对话回复中引用了弱相关的材料 #

建议：
在【回复风格】里增加说明：“只返回强相关的引用材料”

细分行业的专业词汇概念怎么让对话模型理解？ #

建议：
在【角色设定】里定义专有词汇含义。

怎么让对话按照自定义格式进行输出？ #

系统有默认的回复格式，你也可以在【回复风格】里进行自定义。下面是一个电商导购场景的示例。

下方内容为客户对输出结果的一些额外要求，你在输出时必须要遵守这些要求！
请根据输入的商品向量数据，按以下输出风格生成商品推荐内容：

- 使用 Markdown 格式输出
- 表述保持专业、客观、克制，避免营销化或情绪化用语
- 同时体现优势与边界，侧重“适配性”而非价值判断

#### 输出结构必须包含以下内容（顺序不可变）
1. 商品标题行
   - 作为 Markdown 二级标题  
   - 标题格式为：`## {序号}. {商品标题}`  
   - 序号按匹配率从高到低递增（1、2、3…）

2. 推荐理由行
   - 紧接商品标题下一行  
   - 合并输出匹配度（0–100）与一句话推荐理由，强调“为什么特别推荐”

3. 商品的其他优点行
   - 包括好评信息、促销信息等  
   - 使用 🎯 图标
   - 只列出正向的特点，比如 如果销量较低，这里就不要写了；如果没有促销信息，这里也不用写
  

- 最后，请你在【商品的其他优点】之后，将你使用到的商品id用<ref></ref>标签引用，相同的商品id只需要引用1次即可

#### 格式示例：
```markdown
## 1. 窗花静电贴  
**推荐理由：马年专属装饰。马年福字、生效图案，贴玻璃门超有氛围的**
### 🎯 五星评价。外形漂亮，颜料颜色艳丽，性价比高
### 🎯 60天最低价哦
<ref>4</ref>
---
## 2. 灯笼挂件 
**推荐理由：手提发光花灯，小朋友提着玩或者挂起来都喜庆**
### 🎯 五星评价。安装简单，拍照很出片。
### 🎯 买二送一
...
<ref>7</ref>

附加约束：
- 不输出上述结构之外的任何内容

问答-不能按照对话中的筛选需求推荐物品 #

核心配置：

1. 问题中涉及的想要做筛选的信息，物品数据集里 是否有对应的字段名称含义的 字段。
2. 若该字段是int、float等数字类型，需被标识为用于过滤
3. 若该字段是string、array类型，需被标识为用于过滤，且定义为分类/类目属性

问题示例1：

问：推荐一下2026年的新品
答：实在抱歉，我们这里暂时没有2026年的新品推荐呢……
解决方案：物品数据集里增加一个【发布时间】字段，并设置为用于过滤

问题示例2：（下面的“红袖”是一个品牌名称，但是大模型可能get不到，可能会理解为红色的袖子，所以可能改写成其他语义的query）

问：红袖
答：实在抱歉，我们这里暂时没有红袖品牌的衣服……
解决方案：把【品牌】这个字段设置为类目属性