AI 数据分析产品难题:同一公司内 KPI 定义因人而异怎么办
Lopsided_Feedback_81 · reddit · 2026-11-11
一位做面向 Shopify 商家的 AI 数据分析产品的开发者分享了一个真实工程难题:即使同一家公司,不同用户对同一 KPI 的定义也不一致(如退款算不算营收),而用户往往不说明自己的定义,只是默认 AI 理解一致,出问题就怪模型不够聪明。
作者目前的做法:用便宜模型每日跑一遍 MLflow 中的对话记录,提取用户明确给出的定义,存入 Postgres 的 jsonb 字段并按 userid 关联,会话开始时注入 system prompt。但他指出三个缺陷:速度慢、漏掉未显式声明的定义、可能把一次性表述误当成长期定义。帖子向社区征集更好的方案。
「编程与Agent」频道最新
- Nod 公布 Agent 评测方法:226 项任务完成率 98%,216 次记忆注入零失守 — rohanpaul_ai · 2026-11-11
- 9 年 Rust 老兵转推 Zig:AI 写码时代借用检查反成累赘 — nicolascraske · 2026-11-11
- 开发者称手写代码式微后,竞争重心正转向研究洞察 — janusch_patas · 2026-11-11
- LLM 幻觉让 72 个鸡蛋送上门,博主提醒先审计划再放行 — JFPuget · 2026-11-11
- 上海创新院开源 Nex-N2.6:321B 多模态智能体模型 — victormustar · 2026-11-11
- 「软件工厂」实战心得:人类偶尔在环的智能体造软件系统 — blaizedsouza · 2026-11-11