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nova ai通过三步流程处理用户反馈：先用nova 2 omni解析多模态数据，再并行情感打分、主题编码与实体抽取，最后由nova forge按私有规则加权；仪表盘需结合冲突指数、时间轴与错误码聚合精准定位根因，避开词云误判、筛选器陷阱及静态建议。
你需要用nova ai从成百上千条用户反馈中快速识别出高频问题、情绪倾向和改进优先级，而不是靠人工一条条翻看。
Nova AI处理反馈数据的底层流程
第一步：把原始反馈统一导入Nova Act代理工作流→自动触发Nova 2 Omni多模态解析引擎。这一步必须做，因为Nova 2 Lite或Pro模型不支持混合文本+截图+语音的联合分析，【若只用Lite模型处理带截图的差评，会直接跳过图片内容，漏掉关键故障证据】。
第二步：引擎对每条反馈执行三项并行操作——情感打分（-5到+5）、主题编码（匹配预设的217个产品模块标签）、实体抽取（提取设备型号、系统版本、操作路径等结构化字段）。
第三步：所有结果写入临时向量库，由Nova Forge调用企业私有规则进行二次加权。比如客服团队标记“物流延迟”类反馈需强制提升优先级权重，这个动作不能跳过，否则AI会按通用模型默认权重把“界面卡顿”排在前面。
仪表盘里哪些指标真正有用
方法一：看「问题聚类热力图」右侧的“冲突指数”。数值＞0.8说明同一问题下存在大量矛盾描述（例如既有人说“加载太快”，又有人说“闪退频繁”），这通常指向环境适配缺陷，不是功能逻辑问题。
方法二：拖动「时间轴滑块」切换周粒度视图。重点观察“负面情感密度”曲线是否与某次灰度发布日期重合，如果是，直接点击该时间点→仪表盘自动高亮关联的132条反馈原文及设备分布饼图。
方法三：在搜索框输入“error code”，仪表盘立刻过滤出含错误码的反馈，并按码值聚合。此时注意右上角的「根因建议」栏——它调用Nova 2 Pro的推理链生成能力，会列出三个最可能的技术原因（如“SSL证书过期”“DNS劫持”“本地缓存污染”），每个原因后标注验证步骤编号。
避开仪表盘的三个典型误读陷阱
别信“高频词云”里的“很好”“不错”——Nova AI默认把这些中性表达归为正面，但实际语境中可能是反讽（比如“很好，又闪退了”）。必须点开词云里任意关键词→查看原始语句上下文片段才能确认。
当看到“满意度趋势线连续上升”，先检查数据源筛选器是否意外勾选了“仅限VIP用户”。这个开关默认关闭，但上次更新仪表盘模板时被某个实习生误开过，【一旦开启，普通用户反馈会被完全排除，趋势线失去参考价值】。
仪表盘右下角的“AI建议行动项”按钮，点击后弹出的不是固定话术，而是调用Nova Act实时生成的可执行脚本。例如针对“登录失败”问题，会输出一段可直接粘贴到Postman的调试请求代码，包含预置的header和mock token。
