chatopera
如何提高知识库问题的命中精准度？在实际业务场景中，用户在发送了一些类似的问法，但并没有拿到想要的答案，反而是发送了其它问题的答案。
知识库优化需要上线后持续优化，主要是设置一个比较高的最佳回复阈值，比如 0.9。
然后，
1）使用聚类分析，比如每周一次，查看兜底回复和错误回复，补充到知识库问答对。
还有一个问题就是我设置的建议回复阈值是0.5，但是机器人建议回复的问题的阈值score并没有达到0.5，给用户发送的这两个问题得到的阈值分别是0.4和0.25，这是什么原因？
那么如何能定位到用户提的问题是机器人进行了兜底回复的呢，我看到聚类分析的文本文件没有看到机器人进行兜底回复的数据
首先，在聚类结果中，检查是否有这个文件：fallbacks.tsv.clust.txt； 该文件是兜底回复对应的用户的问题。
https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/howto-guides/chats/lattice.html
其次，您可以使用机器人控制台-对话历史，浏览对话历史，这个工具效率比较低，如果每天产生的数据量不大，也是可行的。
快速获得兜底回复的对话的用户发送的文本，这个部分，之后我们会继续优化，您有什么好的想法欢迎反馈，感谢。
还有这里是否存在建议回复阈值bug的问题呢？
还有一个问题就是我设置的建议回复阈值是0.5，但是机器人建议回复的问题的阈值score并没有达到0.5，给用户发送的这两个问题得到的阈值分别是0.4和0.25，这是什么原因？
您是在春松客服里用吧？ 在机器人平台的设置的阈值是默认的，但是春松客服里，也有环境变量控制，并且春松客服从接口传的值，优先级高。
参考文档：https://docs.cskefu.com/docs/work-chatbot/install
找到：
BOT_PROVIDER # Chatopera 机器人平台地址，支持私有部署，默认为 Chatopera 云服务 https://bot.chatopera.com
BOT_THRESHOLD_FAQ_BEST_REPLY # 最佳回复阀值
BOT_THRESHOLD_FAQ_SUGG_REPLY # 建议回复阀值
的部分。
是的，在用的是春松客服开源环境部署的，没有进行过环境变量的修改，都为默认值，我看到这里的建议回复阈值的默认值也是0.6，那为啥低于0.6的问题也会发送给用户呢
有两个可能：1）是 Chatopera 云服务有这个问题 BUG；2）是传递的参数，是比 0.6 低的。
为了明确是什么问题，您帮忙做一下，打印一下日志：
1）查看传入的阈值
https://github.com/cskefu/cskefu/blob/9454a4c9fd46f8d165f60f5d4f29f705dab66d40/contact-center/app/src/main/java/com/cskefu/cc/plugins/chatbot/ChatbotEventSubscription.java#L119
2）返回值，知识库的 score 到底是什么
https://github.com/cskefu/cskefu/blob/9454a4c9fd46f8d165f60f5d4f29f705dab66d40/contact-center/app/src/main/java/com/cskefu/cc/plugins/chatbot/ChatbotEventSubscription.java#L235
以上两处，使用 logger.info 或 断点调试，可以看看值是否正确。