阿里云面试官问：AI 客服测到什么程度，才敢放给真用户？
很多团队拿一个分数当底气：评测集 100 条判过 92 条，92 分，够高了，发。上线没几天却还是被用户问翻——分数没骗人，是样本骗了你。这一课把“敢放”的标准从分数换成题的来源。
先把术语翻成人话
eval：用样本验系统
badcase：真实翻车样本
一、面试现场
面试官提问
“AI 客服测到什么程度，才敢放给真用户？”
这题看似在问“测多少分能上”，实际考你敢上线的依据：分不分得清“顺眼样本”和“风险样本”——前者挑来证明系统能行，后者故意逼系统暴露弱点。
**直接回答：**敢不敢放不看分数，看题从哪来：集子里留没留会翻车的题。
为什么不看分数？92 分只对集子里这 100 条负责——线上把你问翻的问题，多半根本不在这 100 条里。别急着修没过的那 8 条，先问这 100 条当初是谁出的、从哪来的。
自己人挑的顺眼样本能证明 demo 漂亮，证明不了系统扛得住真实用户。该故意留在集子里的，是让系统难受的题：口径冲突、资料缺失、边界条件、历史 badcase、线上抽样。
一条样本要不要进 eval，只看一件事：它会不会逼系统暴露弱点，而不是它看起来多典型。
二、大多数人怎么答的
典型翻车回答
“先找 20 条典型问题，模型答得不错就上线。”
**它的有效区间：**早期 demo 阶段能快速发现明显问题，也方便团队建第一版基线。
**天花板在这里：**这 20 条是团队自己挑的、自己最会答的，分数自然越跑越高；可线上用户不按你的题库提问。来源太单一，分数越高反而越危险。
三、深度解析
要留下会翻车的题，前提是能判定它翻没翻车，所以每条样本要记清六项，最关键的是 source（题从哪来）和 must_not（什么算翻车）。六项都用同一个例子：电商客服 AI，用户问跨店满减之后能退多少钱。
source · 从哪来
别写“典型问题”，写线上退款工单 #20260706-18
intent · 真实想解决什么
别写“问退款”，写“想知道跨店满减后能退回多少钱”
context · 带入的资料
别写“相关文档”，写“订单金额、优惠规则版本、售后政策片段”
expected · 期望行为
别写“回答正确”，写“说明退款口径、引用政策、不编造金额”
must_not · 绝不能出现
别写“不要乱答”，写“不能承诺自动退款、不能覆盖人工审核”
severity · 翻车严重度
别写“高”，写“最高档 P1：错误金额会触发客服升级”
一条样本就能分出自嗨和上线。“请总结这段政策”只测摘要能力；换成“政策缺一段、工具返回金额和文档口径冲突，用户问实退多少”——它才能测出模型会不会拒答、会不会澄清、会不会硬编一个金额。
第一版别追求大而全，一种示意配比是：高频真实 40% + 线上 badcase 30% + 边界/权限/缺资料 20% + 人工挑战 10%。这不是拍脑袋：Anthropic 讲评测集的官方文档，第一条原则就是照真实任务分布设计评测、别漏边界情况——恰好是顺眼样本最缺的两样。
**我的判断：**与其把集子扩到 200 条，不如先凑 20 条小而硬的集；每个线上 badcase 修完都要入集，否则同一类坑还会回来。
四、面试官追问链
三个追问都在戳同一件事：别把 eval 讲成静态题库。
追问 1
没有线上数据怎么办
先从客服工单、销售问答、产品验收样例和自己构造的挑战题起步。但这套自编集有保质期：上线拿到真实流量后，第一批线上抽样进来，就该替换掉大部分自编题。
追问 2
开放题怎么标答案
判分锚点在 must_not 那一侧，不在 expected。开放题的“好答案”天然列不完：答得简短、答得啰嗦、先澄清再回答，都可能算对。
但绝不能出现的行为是有限的：编金额、越过人工审核，写下来就那么几条。两个人能不能打出同一个分，看 must_not 写没写死。
追问 3
样本多久更新
按事件走，别按日历走：线上出一次 badcase，修完当次就入集。但集子只进不出，早晚膨胀到没人愿意跑——连续几轮稳过的老题要降权，挪进抽样池。
五、实战场景
一个匿名项目复盘（我没有实测，数字是脱敏示意）：旧集子只有 20 条，大半是产品经理手写的标准问法，分数一直很好看。他们没有急着扩条数，而是先改来源比例。
STEP 1 · 逐条标来源
把 20 条打开，一条条问它从哪来：线上抽的、客服工单里的，还是产品经理坐工位上编的。
↳ 数出自嗨占比
STEP 2 · 按缺口补真实来源
缺什么补什么：翻工单找真实高频问法，捞回修过的线上 badcase，再补几条权限、缺资料的边界题。手写题不用删，降权当基线。
↳ 来源结构补齐
STEP 3 · 重跑，看掉在哪几条
用新集子重跑一遍，别只看总分，把掉分样本单独拎出来，看集中在哪一类来源。
↳ 定位到最先翻车的来源
这次怎么验
真正起作用的，是“会翻车的题”留没留在集子里，不是用了哪套评测平台。改完分数从 92 掉下来是好消息——eval 开始暴露真实风险。
六、本课总结
一句话总结
Eval 不是挑好题，是留下会翻车的题。
面试锦囊
**先说：**敢不敢放不看分数，看样本来源；来源单一，分越高越危险。
**再说：**优先收真实高频、线上 badcase、边界权限样本，别只挑顺眼题。
**最后：**每个线上 badcase 修完入集，防同类坑复发。
你的 AI 客服现在敢放给真用户吗——评测集里有几条是真会翻车的 badcase，还是全是顺眼题？
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