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Coding
知识库健康度检测
Try it对比 FAQ 知识库与金牌客服对话记录，识别口径不一致、过时内容、缺失条目，生成差异报告与优化建议。反馈与定制联系:zenobiazizi.skills@foxmail.com
What it does
通过对比 FAQ 知识库与金牌客服实际对话，发现知识条目与真实服务口径的差异，帮助团队及时更新知识库。
The skill document
知识库健康度检查
通过对比 FAQ 知识库与金牌客服实际对话，发现知识条目与真实服务口径的差异，帮助团队及时更新知识库。
Quick Start
- 准备 FAQ 知识库文件（支持 .xlsx, .xls, .md, .txt, .csv）
- 准备金牌客服对话记录文件（同上）
- 使用
scripts/read_file.py将文件转换为文本 - 将转换后的文本输入，执行对比分析
资源
scripts/read_file.py- 读取多种格式文件并转换为纯文本
When to Use
- 定期审核知识库时效性
- 新政策上线后验证知识库同步情况
- 质检发现客服口径偏离时追溯根因
- 培训新员工前确保知识库准确
Workflow
- 读取文件：使用
scripts/read_file.py将 FAQ 文件和对话记录转换为文本格式。 - 解析 FAQ：从 FAQ 文本中提取每条知识条目（问题+标准答案），建立索引。
- 解析对话：从对话文本中提取每轮交互（客户问题+客服答复），按话题聚类。
- 对比分析（核心）：
- 口径一致性：对比客服答复与 FAQ 标准答案，检查是否完全一致、部分偏离或矛盾。
- 过时检测：识别 FAQ 中提及但对话中不再使用或已废止的政策/流程。
- 缺失检测：发现对话中频繁出现但 FAQ 未覆盖的新问题。
- 模糊/不完整：判断 FAQ 答案是否过于笼统，无法指导实际对话。
- 生成报告：
- 差异报告：列出每条 FAQ 条目的健康状态（正常/不一致/过时/缺失/模糊），附证据引用（对话摘录）。
- 建议清单：按影响程度（高/中/低）排序，提出具体修改建议（如更新话术、补充新条目、删除废止内容）。
分析原则
- 以对话为事实基准：金牌客服的话术代表当前最佳实践，FAQ 应与之对齐。
- 定量+定性：统计每条 FAQ 在对话中的命中率、匹配度，同时通过语义理解判断实质差异。
- 覆盖度评估：计算对话中涉及的话题被 FAQ 覆盖的比例，识别知识盲区。
输出要求
提供两份 Markdown 文档：
1. 📋 差异报告
- 按 FAQ 条目编号/标题列出，包含：
- 条目原文
- 健康状态（✅一致 / ⚠️不一致 / 🕒过时 / ❌缺失 / 🔍模糊）
- 具体说明（引用对话证据）
- 影响评估
2. 💡 优化建议清单
- 按优先级（高→中→低）排列
- 每条建议含：操作类型（更新/新增/删除/细化）、目标条目、具体修改内容、预期效果
安全与数据规范
- 数据脱敏：上传前建议去除客户隐私信息（姓名、电话、订单号等）。
- 文件大小：建议单个文件不超过 10 MB。
- 依赖：
scripts/read_file.py需 pandas、openpyxl，安装命令：pip install pandas openpyxl
约束
- 文件读取：必须使用
scripts/read_file.py读取文件，保证格式统一。 - 不编写代码：直接输出分析结果，不展示中间推理过程。
- 客观公正：基于实际对话内容判断，不臆造差异。
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