以「电商客服」为例：如何构造领域LLM微调数据集？

我们可能都思考过一个灵魂拷问：RAG和Prompt工程已经能解决很多问题了，为什么还需要做微调呢？

对于电商客服、医疗咨询等对专业度、合规性和品牌调性要求极高的场景，通用大模型会显得懂事但不够专业。🥸

如果只是想让模型临时回答几个问题，写好Prompt就够了；

但如果希望它长期、批量、稳定地遵守业务规则，并大幅降低推理成本，微调是必经之路。

这篇文章是基于电商客服这个高频、高并发、强业务逻辑的场景，拆解如何构建一个支持多轮对话、情绪识别和流程引导的高质量微调数据集。一共会分为以下三个部分～

• 为什么需要微调
• 如何构造高质量微调数据
• 数据不够怎么办呢

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为什么需要微调？

微调的第一步，不是急着去爬取数据，而是搞清楚为什么要微调。🧐

因为很多时候容易陷入为了微调而微调的误区。但为什么电商场景不直接用prompt或rag而用微调呢？

（1）特定风格和品牌人设

👉 Prompt很容易受模型温度和随机性影响。

多轮对话后，模型容易忘记最初的设定（比如忘记了“只能退款不能退货”的规则）。而微调是在权重层面固化了客服的「人设」和「纪律」，能保证成千上万次调用中，语气和口径的高度一致。

（2）严格的结构化输出

电商场景中，通常需要从用户对话中提取订单号、意图、情绪等信息，并输出为标准的JSON格式供API调用。

对于复杂的长对话，通用模型容易提取不全，或者输出的JSON格式出错（如逗号、引号问题），导致下游系统崩溃。

**👉 微调可以创建包含（原始对话、**目标JSON）配对的数据集，能让模型学会从非结构化文本到精确结构化JSON的映射，显著提升系统稳定性。

（3）成本与延迟的双重夹击

在电商大促期间，流量是海量的。

• Prompt模式：每次对话都要把长长的系统提示词（System Prompt）和几个示例（Few-shot）塞进上下文。Token数多，意味着推理费用高、延迟高，影响用户体验。
• 微调模式：模型已经“记住”了这些通用知识和话术风格。调用时，上下文极短，响应更快，且随着Token减少，边际成本显著降低。

一个推荐的组合方法

并不是说微调了就不用RAG。成熟的架构通常是：

• 微调基座：掌握通用话术、安抚情绪、SOP流程骨架。
• RAG（检索）：处理实时变动的信息（如今天的退货政策、用户的具体订单状态）。

👉 微调是为了换取后期低成本、高一致性与可控合规；RAG是为了解决知识的时效性和长尾问题。

在电商客服场景，大部分情况会 先小规模 prompt 验证 -> 收集日志 -> 微调主模型 -> RAG+规则做补充 这样可以既快又稳，也最符合成本效益。

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那么，如何构造高质量的电商客服数据集？

在电商客服场景下，一个标准的微调数据条目通常采用JSON格式，包含conversation（对话内容）、role（角色）、emotion（情绪标签）、以及context（上下文）等。👇

(虽然多轮对话本身就是上下文，但在某些需要预置背景（如订单详情已由API获取）的情况下，context字段会很有用处。)

{
"id": "dialogue_20251222_001",
"context": "场景:用户询问订单物流状态（可选）",
"conversation": [
{
"role": "用户",
"content": "你好，请问我的订单 12345 现在到哪了?",
"emotion": "焦急"
},
{
"role": "客服",
"content": "您好，我来帮您查询，请稍候。",
"emotion": "礼貌"
},
{
"role": "客服",
"content": "经查询，您的订单已离开深圳集散中心，预计明天送达。",
"emotion": "专业"
}
]
}

1、数据来源：从日志中淘金

起初拿到的数据大概率是几十万条原始的、脏乱差的客服聊天日志。那如何从这些日志中提炼出有用信息呢？

👇 这是一个标准化的pipeline：

Step 1: 筛选与切分

不是所有日志都有用。🙂‍↔️

剔除那些只有“在吗？”就没有下文的无效对话。将长达一小时的闲聊切分为聚焦于单一意图（如“查物流”或“退款”）的独立对话片段。

Step 2: 敏感信息脱敏（红线动作）

这是合规的底线。🚩

必须替换掉所有的PII（个人身份信息）。

例如：将“张三”替换为[姓名]，将“138xxxx”替换为[电话]。

👉 脱敏不能破坏句子结构，要用占位符替换，而不是直接删除，否则模型会学到残缺的句式。

宁可过度脱敏，也不要冒泄露隐私的风险。

Step 3: 归一化

真实用户打字很随意。需要适度调整语句，但不能过度。

• 纠错：明显的错别字要改（如“发货”打成“发活”）。
• 保留风格：语气词（“啊”、“呢”）、表情符号如果能体现情绪，可以适当保留（如“亲~”），或者转换为文本描述（如 [笑脸]）。
• 统一称呼：企业侧统一为“您”，消除不同客服人员的个人口癖。

2、数据集的核心构成：单轮 vs 多轮

一个高质量的客服数据集，不能只有简单的问答。建议的比例是：单轮对话占30%-40%，多轮对话占60%-70%。

(1) 单轮对话

主要用于解决无需追问的简单任务，如发票开具、政策查询。

用户： “我想查一下订单98765的物流。”
客服： “经查询，您的订单...预计明天送达。”

**👉 训练模型快速应答简单问题的能力，**强化知识准确性。

(2) 多轮对话

这是微调的重头戏。多轮对话考察的是模型「记忆历史信息」**和「**引导用户完成任务」的能力。

电商咨询往往是连续的。模型必须记住上文信息（如订单号），才能进行后续操作。

用户：“我的包裹怎么还没到？”
客服：“抱歉，请提供订单号。”
用户：“202304010001。”
客服：“查到了，目前在运输途中...”

高阶技巧：「流程引导类」对话设计

这是区分聊天机器人和业务Agent的关键。

需要构造流程引导型数据，让模型学会一步步带着用户走。

👇 一个典型场景：退换货流程

在原始日志中，经常会看到用户说“我想退货”，然后客服像挤牙膏一样问单号、问原因。在构造数据时，可以将这种引导标准化：

Round 1:
用户：商品有点问题，我想退货。
客服：很抱歉给您带来不便。请问商品还在吗？具体是什么质量问题？（安抚+确认状态）
Round 2:
用户：在的，鞋底开胶了。
客服：明白了，这属于质量问题。我们需要您的订单号来登记。（定性+索要信息）
Round 3:
用户：订单号是 202303250015。
客服：收到。接下来请您：1)将商品放入原包装；2)贴上退货码；3)交给快递员。退货码稍后短信发送给您。（指令清晰的SOP引导）

对于以上这种复杂的业务（如退货、换货、投诉），可以先画出流程图。确认问题 -> 核对信息 -> 给出方案 -> 结束语。每一轮数据都要对应流程图上的一个节点。

并且不能只造顺利的数据。还要加入用户中途反悔、没有订单号、不符合退货条件等异常分支，来训练模型的鲁棒性。

👉 通过训练这种数据，模型能学会在复杂业务流程中保持条理清晰，既引导用户，又能灵活应对中间的打断。

3、赋予灵魂：情绪识别标签的嵌入

区别于冰冷的机器，金牌客服的核心在于共情。🥰

微调是注入这种能力的最佳时机。

（1）建立情绪标签体系

在数据集中，为每一条用户消息打上情绪标签：

• 中性：50%的场景，如正常咨询。
• 困惑：15%的场景，用户不懂规则。
• 不满：20%的场景，轻微抱怨，如“怎么这么慢”。
• 愤怒：10%的场景，激烈言辞。这是训练的重点。
• 焦急：5-10%，如“明天就要用”。
• 满意：5%，收尾感谢。

（2）标签的嵌入方式

可以采用JSON字段嵌入：

{
"role":"用户",
"content":"我的包裹怎么还没到?!",
"emotion":"愤怒"。
}

训练时，这就是在告诉模型：“当输入带有[愤怒]特征时，你的输出应该是[安抚+高效解决]”。

👇 模型将隐式学习到：

• 遇到愤怒 -> 先道歉，再查单。
• 遇到焦急 -> 强调时效，使用“马上”、“立即”等词汇。
• 遇到满意 -> 礼貌致谢，祝生活愉快。

这是提升客户满意度的秘密武器。😎

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但是，数据不够怎么办？（蒸馏与增强）

在项目冷启动阶段，我们可能没有那么多真实日志。这时需要依靠合成数据和数据增强。

1、合成数据

方案A：专家标注（高成本、高质量）

• **来源：**线上问答摘录（如知乎、小红书）、机构内部咨询记录。
• **流程：**双人标注 + 主审终审。确保业务错误率 < 1%。

👉 核心场景的标准数据，用于固化模型质量。

方案B：知识蒸馏（低成本、规模化）

利用GPT-5、DeepSeek等超强模型作为教师，生成大量对话数据，再教给小模型。

比如可以让GPT扮演用户和客服，生成多样的对话。

Input: “你是一名有20年经验的资深客服...请针对电商客服处理退货场景，生成5个常见问答...”。

**👉 大致流程类似：**Query池 -> 批量Prompt -> GPT生成 -> 规则过滤（去重、去敏感词） -> 专家抽检 -> 存入训练集

有了高质量的种子数据，接下来就可以解决「量」和「泛化」的问题了～

2、数据增强策略

最常见的做法是举一反三：

• 同义改写：用大模型把一句话变出5种说法。例如“没货了”可以改成“库存已售罄”、“暂时缺货”。
• 情景替换：把“手机退货”的对话模板，替换实体变成“衣服退货”，修改相应的属性（如“屏幕碎了”变成“拉链坏了”）。
• 情绪转换：把一个原本温和的咨询，改写成愤怒的质问，看看模型（或人工）如何调整回复。这能极大地丰富负面样本的数量。
• 引入噪音：刻意加入少量拼音、拼写错误，模拟真实用户的输入环境，提高模型的抗干扰能力。

此外还要监控数据集的分布，避免数据偏科。🤕

• 场景平衡：不能全是“退货”，要有“售前咨询”、“物流查询”、“投诉”等，比例要符合业务实际（如物流占20-30%，售后占20-25%）。
• 情绪平衡：虽然真实场景愤怒很少，但训练集中必须超采样愤怒样本，否则模型在实战中遇到真正生气的用户会不知所措。

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最后

在AI应用落地的深水区，模型往往不是瓶颈，数据才是。

构建一个行业微调模型，本质上是将专家的经验（标注数据）、公开的知识（通用语料）和模型的推理能力（蒸馏） 串联成一个闭环。

对于PM而言，掌握微调不仅仅是理解技术原理，更是掌握一种定义模型行为的能力。

理解如何用数据让模型准确地按照规定意图、风格和逻辑去服务用户。希望这个电商客服的例子可以帮助到你们～☺️

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