Execution Context
此功能通过分析特征归因向量和置信区间，跟踪模型生成解释的质量。它确保可解释性输出符合企业治理标准，具有透明性和可追溯性。系统持续验证解释机制是否能提供可操作的洞察，同时避免引入歧义或虚构的推理路径。
该系统接收实时推理日志，这些日志包含模型预测结果以及与之相关的 SHAP 值或 LIME 归因信息，以此建立解释质量的基准。
自动化验证脚本将当前的归因分布与历史基准进行比较，以检测模型在不同用户群体中进行决策时，其决策依据的变化。
当解释的可信度低于预设阈值，或当特征重要性排序显著偏离预定义的业务规则时，系统会触发警报。
Operating Checklist
从推理日志流中提取预测元数据和解释信息。
计算诸如特征组的平均绝对归因值和方差等统计指标。
将当前指标与既定的质量阈值和基准分布进行比较。
生成诊断报告，重点突出那些解释清晰度下降的具体案例。
Integration Surfaces
推理流程
在模型服务层，该系统能够捕获原始预测数据，并同时记录生成的解释信息，这些信息在传递给下游应用之前被收集。
特征存储
存储用于长期分析解释一致性的历史归因向量以及所需的输入特征值。
告警引擎
将质量指标的异常检测结果反馈给相关方，以告知他们模型可解释性可能出现下降的情况。
