Monitor AI system quality after go-live

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   上線後如何監控，避免 AI 品質悄悄衰退

   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。

當前熱度 9·可比範圍峰值 10（11月5日 14:00）·近 24 小時可比範圍變化 –

趨勢僅比較持續完整觀測到的相同主體，範圍可能小於當前熱度統計。移動指標或點選圖表檢視每小時熱度；鍵盤可用左右方向鍵切換。