prescription
Future AGI平台通过实时监控和自动化评估工具可有效应对数据漂移问题，具体操作分为三步：
- 部署实时监控模块：通过集成SDK的
Monitor & Protect功能，平台会持续跟踪关键指标（如准确率/幻觉率），当指标波动超过阈值时自动触发警报 - 建立自动化评估管道：在平台中设置
Custom Evaluation规则，定义领域特定的评估标准（如医疗场景中的术语准确性），系统会对每次预测结果进行无监督评估 - 启用合成数据增强: Utilization
Dataset模块的合成数据功能自动生成边缘案例，通过定期的模型回归测试发现潜在盲点
Implementation of recommendations
建议每周通过Experiment模块对新收集的生产数据做A/B测试，比较模型在新旧数据分布上的表现差异。当发现性能衰减超过15%时，应立即启用Improve模块进行提示词优化或触发再训练流程。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决AI应用中因数据漂移导致的模型性能下降问题？
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