构建线上热修复机制
建立一个能让业务专家快速响应并干预线上AI错误的应急处理机制，通过配置而非代码的方式，临时修正关键问题，保障用户体验和业务稳定，为根本性修复争取时间。
持续时间
2-4天（机制设计与开发）
主要角色
产品经理, AI应用架构师/TL, AI应用骨干成员
相关资源
3 篇
构建线上热修复机制
What（是什么）
“构建线上热修复机制”是在AI产品持续运营阶段，为应对线上突发、高影响力的AI错误而建立的一套快速干预系统。与传统的需要重新发版的代码修复不同，AI的热修复通常指一种**“以知识或规则覆盖模型输出”**的机制。例如，当发现AI对某个特定问题总是给出错误答案时，业务专家可以通过一个管理界面，直接配置“当输入是X时，强制输出Y”，从而绕过模型的错误判断。这个机制就像是为AI系统配备了一个“急救箱”，能够在不中断服务、不等待版本迭代的情况下，即时修正严重错误，确保“线上热修复可以应用”。
示例图片：
AI热修复机制示例
核心要素
- 专家干预界面：一个供业务专家或产品经理使用的、简单易懂的管理后台，用于增删改查热修复规则。
- 规则库：用于存储所有热修复规则的数据库或配置文件。
- 规则引擎/逻辑：在AI Workflow中嵌入的一段逻辑，用于在AI进行处理前，优先检查是否有命中的热修复规则。
- 应用与审批流程：一套明确的管理流程，规定了谁有权限、在什么情况下、经过何种审批可以应用热修复。
When（什么时候做）
- 在产品进入持续运营阶段后，作为基础保障能力进行建设。
- 当线上发现一个高频、高影响力的AI错误，且无法立即通过模型或代码修复时。
- 当“AI错题本”中识别出需要立即干预的典型错误时。
How（怎么做）
第一步：技术方案设计
- 确定修复模式：由 负责角色 AI应用架构师/TL 设计热修复的技术实现。最常见的是“精准匹配覆盖”模式，即
IF input == 'A' THEN output = 'B'。更复杂的可以支持正则表达式匹配或意图匹配。 - 设计规则库：设计用于存储规则的数据库表，应包含匹配条件、输出内容、创建人、生效时间、失效时间、备注等字段。
- 规划Workflow集成点：明确在AI Workflow的哪一步（通常是最开始）嵌入规则检查逻辑。
第二步：开发干预工具与后台
- 开发管理界面：由 协助角色 AI应用开发人员 开发一个供内部使用的管理后台，让 业务 PO/产品经理 可以方便地操作热修复规则。
- 集成到AI Workflow：修改AI Workflow的代码，在处理用户请求的一开始，就先查询规则库。如果命中规则，则直接返回规则中定义的输出，中断后续流程；如果未命中，则继续执行原有的AI处理逻辑。
第三步：建立管理与应用流程
- 明确权责：由 业务 PO/产品经理 制定热修复规则的申请、审批、上线和下线流程。
- 建立记录与复盘机制：要求每一次热修复操作都必须有记录，并定期（如每两周）对所有生效中的热修复规则进行复盘，评估是否可以被更根本的解决方案替代。
第四步：机制上线与演练
- 部署上线：将包含热修复逻辑的新版AI应用和管理后台部署上线。
- 进行演练：模拟线上出现紧急问题的场景，实际操作一遍热修复流程，确保机制的可用性和相关人员的熟练度，最终达到“线上热修复可以应用” 的状态。
实践Tips
✅ 最佳实践
- 热修复是“创可贴”，不是“手术”：应明确热修复的临时性。每一个热修复规则都应该关联一个待办任务（Ticket），以推动根本性的解决方案（如优化提示词、微调模型）。
- 简单、快速、可靠：热修复机制本身的技术实现应追求极简和高可用，避免应急系统本身出问题。
- 建立监控与告警：对热修复规则的命中次数进行监控。如果某条规则被频繁命中，说明这是一个普遍性问题，应提升其根本性修复的优先级。
- 权限最小化：只有少数经过授权的核心人员才能拥有线上热修复的操作权限。
⚠️ 常见陷阱
- 滥用热修复：过度依赖热修复来解决问题，导致规则库越来越臃肿，最终变得难以维护，技术债高筑。
- “黑箱”操作：热修复的操作没有留下任何记录，导致后续排查问题时，无人知道为什么某个特定输入会产生一个“奇怪”的输出。
- 缺乏失效机制：上线的热修复规则忘记设置失效日期，导致其在一个月后仍在“错误地”修正一个早已不存在的问题。
- “一言堂”：由某一个人（如产品经理）直接进行修复操作，未经业务专家或技术人员的交叉确认，可能引入新的错误。
📋 输出物清单
- 线上热修复可以应用
- 热修复规则管理后台
- 热修复操作SOP（标准作业程序）
相关工具
[待完善]
案例参考
成功案例：某新闻App的AI摘要功能
背景：某天上午，AI在为一篇关于某知名公司的正面新闻生成摘要时，错误地引用了另一篇负面新闻的内容，造成了严重的品牌声誉风险。 热修复应用：运营团队发现后，立即通过热修复后台，针对这篇新闻的URL或标题，强行配置了一个人工撰写的、准确无误的摘要。整个操作在5分钟内完成，有效控制了负面影响的扩散。 后续：同时，该问题被记录并转交给算法团队，他们在两天后通过优化模型，彻底解决了这类问题，并下线了相应的热修复规则。
经验教训：某电商平台的智能客服机器人
问题：机器人在回答关于“7天无理由退货”政策时，由于知识库信息陈旧，总是引用去年的旧政策。 结果：运营团队通过热修复机制，为“7天无理由退货”这个问题配置了正确的答案。但因为没有建立复盘和下线机制，半年后，当公司更新了退货政策时，这条热修复规则仍在生效，继续向用户提供着已经过时的信息。 启示：热修复机制必须有配套的管理流程，特别是定期的复盘和清理机制，才能避免其本身成为新的“技术债”和“信息孤岛”。