文章简介问题库是企业AI品牌测评的基础。问题设计得好不好直接影响测评结果的质量。本文介绍企业AI品牌测评中问题库的设计思路包括问题类型、覆盖场景和表述规范。目录一、问题库的作用二、问题设计原则三、问题类型与场景四、问题库结构设计五、验证与迭代六、总结一、问题库的作用问题库是企业AI品牌测评的数据采集工具。问题库决定了问什么、怎么问、问多少。问题库设计得好采集的数据就有价值。问题库设计得不好采集的数据就是垃圾。二、问题设计原则原则1覆盖多个场景不只问一个通用问题覆盖3-5个不同场景。原则2贴近真实用户问题要模拟真实用户的提问方式。原则3口径一致同一问题在不同平台保持表述一致。三、问题类型与场景通用型“推荐几个[品类]品牌。”目的了解品牌整体可见度。场景型“[具体场景]适合用什么[品类]”目的了解品牌在具体场景中的表现。条件型“[预算范围]以内推荐什么[品类]”目的了解品牌在特定条件下的表现。四、问题库结构设计CREATE TABLE question_bank (id BIGSERIAL PRIMARY KEY,category VARCHAR(100) NOT NULL,question_type VARCHAR(50) NOT NULL,question_text TEXT NOT NULL,scenario_tags JSONB,is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW());五、验证与迭代小范围测试问题库验证问题的回答率根据测试结果优化问题定期review和更新问题库六、总结问题库是企业AI品牌测评的基础。问题设计需要覆盖多个场景、贴近真实用户、保持口径一致。好的问题库需要持续迭代优化。