体脂秤用户问题生成器

问题：体脂秤相关的问答测试数据从哪里来

体脂秤产品需要做客服问答、意图识别、RAG 检索评测、对话机器人回归测试。评估数据要覆盖 体重、BMI、体脂率、骨骼肌量 等 14 类指标，既要有“这个指标是什么意思”的科普问法，也要有“我上次的数据怎么样”这种带个人语境的刁钻问题。人工编写耗时且容易漏掉异常场景，比如缺主体、缺时间、单位错乱、一次问多个意图。

技能如何工作

Question Generator 从体脂秤用户的视角生成问题，流程分四步：

• 触发词匹配（严格模式）：只响应 BMI、体脂率、基础代谢率 等精确词汇，“什么是BMI”这类包含但不等于关键词的短语不会触发。
• 角色扮演生成：扮演体脂秤用户，每个关键词输出 42 个以上现实问题；遇到多个关键词按顺序扮演后统一归类。
• 分类整理：把问题归入科普类（指标测量/定义/范围/意义/原因/保健、热点话题、风控问题）与个性化问题（数据查询、数据分析、异常问题、含数据的问题）。除“多意图”异常外，每个问题只能有一个意图。
• CSV 输出：单关键词生成 {关键词}_问题表.csv，多关键词合并为 体脂秤指标_问题表.csv，保持 6 列（序号、一级分类、指标、二级分类、三级分类、问题内容），通过 generate_excel.py 脚本生成。

适用边界

• 输出的是问题而非答案，适合构建评测集、测试用例或 prompt 语料，不能当健康建议使用。
• 风控类问题包含疾病诊断、用药、“运动一定能降低指标”等敏感问法，用于压力测试时需配合安全策略过滤。
• 指标单位与取值范围（如 kg/m²、%、kcal/天）是分类异常问题的重要依据，越界数据会被优先归入异常类。
• 不涉及医学诊断，生成内容应提示用户咨询专业医师。