AI应用上线后看哪些数据：错误率、延迟和人工接管要持续记录

质量指标不能只看满意度

记录答案被人工修改的比例、引用错误、拒答率和用户重新提问次数。单一点赞率无法发现事实错误和隐性失败。

关注延迟和成本

按任务统计响应时间、超时、重试和单次成本，高峰期单独观察。成本突然上升时，检查上下文长度、重复调用和失败重试。

记录人工接管

需要人工修改或接管的任务要分类，区分资料缺失、模型误解、权限失败和用户问题不清。每周复盘后更新知识库和测试集。

来源与更新时间

原始来源为NIST AI风险管理框架，邯郸学步网于2026年10月13日完成原创整理。具体监控指标应结合业务风险设置。

来源与纠错说明

本文根据原始公开信息原创整理。地区：AI应用；原始发布时间：2023-01-26；本站更新时间：2026-10-13。

本文参考公开风险管理资料原创整理，不构成特定系统的运维方案；指标应结合业务实际设置。 重要事项请以原发布部门最新公告为准。