模型训练数据上线前，你们从哪些角度做质量检验？用了哪些自动化手段或人工规则？

回答思路

1. 覆盖数据完整性、准确性、一致性、时效性等关键维度
2. 说明具体的自动化校验手段，如规则引擎、统计分布检查、模式匹配
3. 说明人工规则或人工抽检如何兜底自动化盲区
4. 提及对标注数据质量的评估，如一致性、噪声处理
5. 有量化指标或效果验证意识