需启用用户反馈收集功能，即开启「反馈按钮开关」并勾选「原因标注」，将显式反馈接入提示词动态调整系统，同时用RLAIF模型解析隐式行为信号，最后通过灰度测试验证优化效果。
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在Nova中启用用户反馈收集功能
你需要让Nova应用能实时捕获用户对回答的显式评价，否则后续所有优化都缺乏数据基础。
打开应用配置后台 → 进入「交互设置」→ 找到「反馈按钮开关」→ 将其设为【开启】。这一步必须做，否则用户根本看不到??按钮。
默认反馈选项是“有用/没用”，但建议你额外勾选「原因标注」——用户点击“没用”时会弹出3个预设原因（如“事实错误”“答非所问”“过于简略”），这能大幅降低归因难度。
将反馈信号接入提示词动态调整系统
反馈不是存进数据库就完事，必须触发提示词重构。Nova支持两种联动方式：
方法一：基于单次反馈自动强化约束
当某条回答被标记为“事实错误”达3次，系统自动在原始提示末尾追加指令：“所有数据引用必须标注来源年份与机构名称，未标注者视为无效信息”。
方法二：按反馈类型批量重写提示模板
若“答非所问”类反馈在24小时内超15次，触发模板诊断模块——它会比对问题关键词与回答首句主题词，自动在提示开头插入角色校准语句：“你当前身份是【精准执行型助手】，禁止扩展解释，仅围绕用户问题主干作答”。
【注意】模板重写后不会立即生效，需人工点击「验证并发布」，否则仍沿用旧版本。
用AI评委模型解析隐式反馈行为
用户没点按钮，不等于没反馈。Nova会抓取三类隐式信号：
① 回答后用户立即发起新提问（且新问题包含原回答中的术语）→ 判定为“需深化”
② 用户复制回答片段并粘贴到搜索框 → 判定为“可信度存疑”
③ 同一问题重复提交≥2次 → 判定为“首次回答失效”
这些信号会被送入内置的RLAIF评委模型。它不打分，只输出布尔判断：“该回答是否满足用户真实意图”——是/否，并附带1句归因，例如：“否｜问题询问操作步骤，回答却聚焦原理说明”。
归因结果直接写入提示优化队列，优先级高于显式反馈——因为用户懒得点按钮，但行为不会说谎。
验证优化效果的小范围灰度测试
第一步：在后台创建灰度组，选取5%近期活跃用户（非随机抽样，必须含至少2次“没用”反馈记录的用户）。
第二步：为该组启用新提示模板，同时关闭其反馈按钮（避免干扰测试数据）。
第三步：运行72小时，监控两个核心指标：平均响应时长变化率、用户二次提问率。若二次提问率下降＞18%，则自动全量发布；否则退回优化队列。
