【數創電子報 Vol.40】AI 專案上線後，品質就真的穩了嗎？

本期電子報包含： 正文：除了上線前檢查，團隊也要追蹤上線後的品質變化 活動快訊：05/13（三）五月數創小聚｜從搜尋、排序到 Agentic Search，資訊檢索在 Long Context 時代下如何被重新定義？ 很多 AI 專案會把評估當成「上線前的最後一關」，以為測完沒問題就推上線， 但我必須提醒：AI 產品的評估需要持續追蹤。 因為 AI 產品麻煩的地方在於，即使系統沒改、API 沒報錯，輸出品質也可能悄悄改變。舉例來說，可能 AI 昨天回答還很穩，今天卻變得模糊；或是流程看起來正常，但使用者體驗已經開始變差。 這類問題背後，通常有兩種原因： 模型供應商的「黑盒」調整： 即便版號沒變，模型供應商可能為了節省 Token 成本，會將 Request 導向較輕量、智力稍弱的模型。雖然 API 沒有報錯，但可能已在你不知情的情況下影響用戶體驗。 軟體生態的劇烈震盪： 就像 2025 年 OpenAI 停用舊版 API 引發的全球應用故障。當底層架構由他人掌控時，你的產品其實非常脆弱。 所以，作為 AI 專案負責人，你該如何「兜底」？ 我認為，你不能期待供應商幫你守住品質，因為承受用戶流失後果的是你的公司，不是他們。 我會建議大家把評估機制從「一次性驗收」轉化為「長期追蹤指標」： 不要只看大改版：建立一套自動化或半自動化的 Daily Check，確保核心功能的產出穩定。 掌握對齊的主導權：由團隊先定義什麼是「好的輸出」，並將其轉化為可量化、可重複驗測的測試集（Eval Sets）。 因為在 AI 時代，AI 專案負責人的價值是如何在高不確定性的環境中，利用「連續性評估」守住產品品質與商業價值。 活動快訊 🚀 五月數創小聚，我們邀請到國父 Joseph Yen。國父是台灣推薦系統的技術專家，目前擔任跨國廣告科技公司 Taboola 的 R&D Group Manager。 這次小聚，國父將和大家分享在 Long Context 的大模型時代下，搜尋、RAG 與資訊檢索的角色變化，也會和大家聊到 RAG 常見誤區、排序與評分的邊界，以及 Agentic Search 等議題。 如果你對資訊檢索、搜尋、推薦系統有興趣，或正在關注 LLM、RAG 與搜尋系統在大模型時代下的發展，歡迎你來這場小聚聽聽看。 📅 活動資訊 主題：資訊檢索的範式轉移：大模型時代下的 Context 工程與互動式意圖 時間：2026/05/13（三）19:00–22:00 地點：Skyco 南京復興 9F｜Google Map​ 費用：實體/線上票 NT$ 289 熱賣中（雙人票，一人 NT$ 260） 👉 立即報名，從推薦系統專家的視角，理解資訊檢索在大模型時代的變化​ 邀請收聽 Podcast 節目​ 想知道更多不同內容嗎？歡迎收聽《數創實驗室》。 數創實驗室 Podcast ​​​Spotify​ ​​​​Apple Podcast​s​ 怕錯過第一手活動資訊？那就點我加入數創實驗室 Line 社群！ 這篇內容對你有用嗎？ Yes, 很有用！ Not really, 一般般 ​取消訂閱 | 更換接收Email​