搭建你的商品知识库

上一节看到 RAG 的疗效了。这一节干体力活：把你店里的资料，整理成 AI 查得到、查得准的知识库。

很多团队 RAG 上线后抱怨“答得还是不准”，查来查去，问题全在库里：Excel 直接导入、详情页整页塞入、FAQ 三年没更新。垃圾进垃圾出，检索技术再好也救不了烂资料。

建库就三件事：收什么、怎么切、怎么养。下面逐个说。

• 商品档案：每个 SKU 一页——参数、卖点、适用人群、禁忌、搭配建议。这是知识库的骨架。
• 政策文档：包邮规则、退换货政策、发票规则、活动说明。只放最新版，过期政策是幻觉的温床。
• 真实 FAQ：从客服聊天记录里挖高频问题 + 金牌客服的标准答案——这是最有价值的一类，别自己拍脑袋编。
• 对比与边界：A 款 vs B 款差异、“不适合什么人”——敢写“不适用”的库，才能养出敢劝退的客服。

切块（chunking）是建库最容易翻车的环节。切太大，检索不准；切太小，上下文丢光。对比感受一下：

##### ❌ 错误示范：整页塞入 / 乱切

【整块】连衣裙详情页全文 3000 字：面料、尺码、洗涤、模特信息、品牌故事…… 【乱切】……裙长 115cm，适合身高（断）160-175 穿……雪纺面（断）料透气……

整页塞：检索时噪音淹没重点。乱切：句子拦腰斩断，“适合身高 160” 后面接的是另一个 SKU 的内容，AI 直接张冠李戴。

##### ✅ 正确姿势：按“问答单元”切

【块 1】法式碎花连衣裙 · 尺码：S 码裙长 108cm 适合 155-165，M 码 112cm 适合 160-170，L 码 115cm 适合 165-175 【块 2】法式碎花连衣裙 · 面料洗护：雪纺，机洗需装洗衣袋，阴干不可暴晒

每块 = 一个完整语义单元 + 带商品名。AI 查到任何一块都能独立读懂，不怕上下文丢失。

• 切块口诀：一块答一问，块内自完整（带商品名），单块 100-300 字。
• 加标签：每块打上类目、SKU、场景标签，检索时先按标签过滤再匹配，准确率立升。

• 定责任人：知识库要有 owner，上新 24 小时内入库，改价改政策当天更新——谁运营店铺，谁运营知识库。
• 从客诉里补：每周看 AI 客服“答不上来/答错”的记录，那就是知识库的缺口清单，逐条补上。
• 定期清尸：下架商品、过期活动及时清除或归档——过期资料比没有资料更害人。