上線後如何監控，避免 AI 品質悄悄衰退
After go-live: what to monitor so quality doesn't silently decay
重點導讀
AI 系統上線後，監控品質變化是關鍵 - 輸入量與結構：追蹤每日專案數、平均長度、語言比例及空白/錯誤輸入比例，突變往往預示品質下降。
- 置信度分佈：觀察高於門檻的比例，縮減或膨脹都可能意味模型不確定或過度自信。
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信源出處dev.to
After go-live: what to monitor so quality doesn't silently decay
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來源： Dev.to Top Tech (dev.to)
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