要让人工智能客服更加聪明，不会答非所问，需要从多个方面进行改进和优化。以下是一些建议：
1. 数据预处理和清洗：确保提供给人工智能客服的数据是准确、完整且无歧义的。这包括对文本数据的去重、纠正拼写错误、处理缺失值等。通过数据清洗，可以减少因数据质量问题导致的误解或答非所问的情况。
2. 上下文理解能力：人工智能客服应该具备一定的上下文理解能力，能够根据对话历史和当前的对话内容推断出用户的意图。这可以通过自然语言处理（nlp）技术实现，如使用词嵌入、句法分析等方法来理解用户的问题。
3. 知识库更新和维护：定期更新知识库中的信息，确保人工智能客服能够回答最新的问题。同时，要确保知识库中的答案是准确的，避免出现误导性的回答。
4. 多轮对话管理：设计智能客服系统时，应考虑如何处理长对话。可以使用对话管理策略，如前向引用、后向引用等，来确保对话的连贯性和准确性。
5. 反馈机制：建立有效的反馈机制，让用户能够提供关于人工智能客服回答质量的反馈。这些反馈可以帮助系统学习和改进，提高回答问题的准确性。
6. 个性化设置：允许用户根据自己的需求和偏好调整人工智能客服的行为。例如，可以让用户选择不同的回答风格或优先级，以便客服更好地满足他们的需求。
7. 异常检测与应对：设计智能客服系统时，应考虑如何处理异常情况，如用户输入了无效的指令或信息。当遇到这类情况时，系统应能够提供清晰的指示或引导用户重新表述问题。
8. 实时监控与评估：实施实时监控系统，以评估人工智能客服的性能并及时发现问题。这有助于快速定位问题并进行修复，从而提高整体服务质量。
9. 多模态交互：除了文本交互外，还可以考虑引入语音、图像等多模态交互方式，以提高用户体验和系统的灵活性。
10. 人工干预与监督：在必要时，应允许人工干预和监督人工智能客服的交互过程。这样可以确保人工智能客服不会偏离正确的方向，并提供更高质量的服务。
通过上述措施的综合应用，可以提高人工智能客服的智能水平，减少答非所问的情况，从而提供更加高效、准确的客户服务。
