AI产品的数据一致性陷阱——任务数对不上、反馈记录被覆盖

AI生成的内容，用户看了说"不对"——反馈记录莫名其妙丢失。查了三天才找到原因，全是细节问题。

坑1：反馈记录相互覆盖——点赞后点踩，点赞记录消失

用户点赞后，又点踩，结果点赞记录没了。数据没丢，但被覆盖了。

根本原因：

数据库用了INSERT OR REPLACE，同一个request_id的新反馈会覆盖旧反馈。

sql

-- 原来的设计
INSERT OR REPLACE INTO feedback (request_id, feedback_type, comment) 
VALUES (?, ?, ?);

用户先点赞（feedback_type='like'），后点踩（feedback_type='dislike'），点踩覆盖了点赞。

解决方案：改成INSERT，保留完整反馈历史

sql

-- 新设计：每次反馈插入新记录，不覆盖
INSERT INTO feedback (request_id, feedback_type, comment, created_at) 
VALUES (?, ?, ?, datetime('now'));

查询时取最新一条：

sql

-- 获取某个请求的最新反馈
SELECT * FROM feedback 
WHERE request_id = ? 
ORDER BY created_at DESC 
LIMIT 1;

-- 或者统计所有反馈
SELECT 
    COUNT(CASE WHEN feedback_type='like' THEN 1 END) as likes,
    COUNT(CASE WHEN feedback_type='dislike' THEN 1 END) as dislikes,
    COUNT(CASE WHEN feedback_type='comment' THEN 1 END) as comments
FROM feedback 
WHERE request_id = ?;

这样点赞和点踩互不影响，还能看到用户态度变化的过程。

踩坑总结：

• 用户对AI输出的预期和产品逻辑之间，天然存在信息差。当用户说"不对"时，不一定是AI错了，很可能是产品没有解释清楚。

• 数据存储设计要考虑"用户行为是反复可变的"，INSERT OR REPLACE在反馈场景下不适用。

• 保持完整的反馈历史记录，比只存最新状态更有价值——你可以分析用户为什么从点赞变点踩。