AI 效果衡量与治理

AI 工作流上线后，必须用指标、审计和反馈闭环来保证“好用且可控”。

1) 成功标准（定义清晰才好优化）

• 速度：处理耗时/等待时间（如工单首响 < 5 分钟）。
• 质量：一次通过率、人工返工率、用户满意度（CSAT/NPS）。
• 成本：每次调用成本、节省的人力时间、模型切换节省。
• 覆盖率：被 AI 辅助的任务占比，自动化命中率。

2) 数据采集与埋点

• 记录：模型名称/版本、提示词 ID、输入长度、输出长度、耗时、错误码。
• 分流：标记“全自动/半自动/人工兜底”路径，便于对比。
• 日志脱敏：对输入输出做 PII 脱敏，避免把敏感信息写入日志系统。

3) 质量审计

• 抽检：每周随机抽检样本，人工给出“准确性/语气/合规”评分。
• 双模对比：关键流程定期用小模型 vs 大模型对比质量与成本。
• 回放：保存输入/输出/上下文，方便复盘问题和迭代提示词。

4) 反馈与改进

• 用户反馈入口：在输出末尾附“满意/不满意 + 理由”快速收集。
• 失败路径：对“低置信/敏感”场景自动转人工，并记录触发原因。
• Prompt 迭代：每次改版都记录“变更点/预期效果/观测结果”，避免回退。

5) 模型与参数治理

• 模型切换：设定“切换标准”（如成本上升 30% 或召回率下降）和灰度比例。
• 参数基线：温度/最大 tokens/惩罚项有默认值，特殊场景单独覆盖。
• 缓存/重试：对确定性回答可缓存；对 429/5xx 采用重试 + 降级模型。

6) 报表与复盘

• 周报：成功率、P95 延迟、成本、人工介入率、Top 错误原因。
• 复盘模版：问题描述 → 根因（Prompt/模型/数据/流程）→ 修复方案 → 后续监控。
• 成熟后接入告警：延迟/成本/错误率异常时通知负责人。

7) 练习

为你正在用的 AI 场景设计 5 个指标（速度/质量/成本/覆盖/反馈），写出数据来源和告警阈值；让 AI 帮你生成一份周报模板和审计清单。*** End Patch