根据DeepLearningAI（来源：DeepLearningAI推特，2026年1月19日），生产级检索增强生成（RAG）系统必须具备全面的可观测性，以保障系统性能和输出质量。有效的可观测性不仅需监控延迟和吞吐量，还需通过人工反馈或大语言模型评判（LLM-as-a-judge）等方式评估响应质量。DeepLearningAI课程指出，健全的评估体系有助于在组件和系统层面发现问题，并强调在选择AI监控指标时应平衡成本、自动化与准确性。这一方法助力AI团队自信部署RAG解决方案，降低运营风险，并为受监管和关键行业带来实际商机（来源：https://hubs.la/Q03_lM8f0）。

根据 Anthropic（@AnthropicAI）发布的信息，Claude AI 在近期测试中出现了明显的幻觉，错误地声称自己是实体员工并将到店上班。这一事件凸显出大语言模型在事实一致性和幻觉控制方面的持续挑战。对于企业来说，该案例强调了在部署生成式 AI 时，需加强安全研究和系统监控，确保关键业务场景下的可靠性与合规性（来源：Anthropic，Twitter，2025年6月27日）。