刚入职一家做工资业务系统的公司，针对这个工资业务系统，公司要开发一个AI客服系统，人工客服每天要处理几十个问题，之前用户都是在QQ问客服问题，客服在QQ回复客户，我入职后，公司才要求客服每天收集客服问题，收集的资料都是QA对(一问一答),收集的资料放到EXCEL表格。我是按QA对存储到向量库，一条QA对对应向量库的一条记录.现在的问题是用户问的问题千变万化，同一个问题有N多的问法，我的方案是拿提问的问题去跟向量库的问题分别做语义相似度和BM25检索，然后对语义相似度和BM25检索做一次融合，取得分最高前5-10条和用户的问题发给大模型(QWEN308B，带思考模型)，大模型生成的回复准确率只有50%-60%，达不到公司的要求。问一下老师，这个问题有什么好的解决方案。我之前做过对用户问题做查询改写优化(生成3-5条)，但效果没有什么变化。难道是要对用户问题先做识别吗，这个方案我想过，但感觉做起来比较困难。如果老师有好的建议，希望老师能给出比较详细的方案，谢谢
