面向大量商家的 AI 配置助手，在用户反馈极少时怎样提高容错与准确性并建立投放评测闭环？

场景描述： 如果将你的 AI 配置助手放在天猫商家/运营的真实环境中，面对成千上万的用户请求，必须保证极高的容错率和准确率。同时，真实用户的反馈收集率通常极低（万分之几）。 问题要求： 在此背景下，如何升级你的系统架构？如何进行自动化的投放与评测闭环？