資料可觀測性

深度分析

AI代理自信出錯的根源在資料工程：從Uber與Netflix的資料可觀測性實踐談起

企業在部署AI代理時常遇到一個詭異現象：模型沒改、提示沒動，但系統卻開始自信地給出錯誤答案。這並非語境或檢索層的問題，而是資料工程層的隱性失效。本文從Uber統一的資料品質平台（支援超過2,000個關鍵資料集，偵測約90%的資料品質事件）與Netflix的企業級資料血緣系統出發，提出四個可獨立測量的維度：正確性、新鮮度、一致性與血緣。