项目经理：您是如何监控您的大型语言模型聊天机器人的？
想听听其他产品经理（或任何与大型语言模型驱动的聊天机器人密切合作的人）的看法：
- 你们目前是如何监控聊天机器人的性能、行为和输出质量的？
- 对你们来说，哪些指标或关键绩效指标（KPI）最为重要（例如，幻觉率、延迟、用户满意度、留存率）？
- 你们使用了哪些特定的工具或仪表板？有没有自制的解决方案？
- 在更新提示或模型时，你们是如何处理错误跟踪、反馈循环或回归问题的？
我们正在这个领域进行开发，希望更好地了解现实中的实践、痛点，以及对于大型语言模型产品来说“良好的监控”是什么样的。
期待听到你们的经验，提前感谢！
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Curious to hear from other Product Managers (or anyone working closely with LLM-powered chatbots):<p>- How are you currently monitoring the performance, behavior, and output quality of your chatbot?
- What metrics or KPIs matter most to you (e.g., hallucination rate, latency, user satisfaction, retention)?
- Are you using any specific tools or dashboards? Any homegrown solutions?
- How do you handle error tracking, feedback loops, or regression when updating prompts/models?<p>We’re building something in this space and want to better understand real-world practices, pain points, and what “good monitoring” looks like for LLM products.<p>Would love to learn from your experiences—thanks in advance!