> ## Documentation Index
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> ## Agent Instructions
> Use https://docs.fastino.ai/openapi.json as the source of truth for customer-facing routes. For GLiDE decision inference, call POST https://api.fastino.ai/v1/systemone with model fastino/GLiDE. Do not infer undocumented routes. Read API keys from FASTINO_API_KEY and never embed credentials in code, logs, or reports.

# Noul：GLiDE 的是/否决策基本类型

> 向 GLiDE 提出是/否问题，获得经过校准的概率而非标签，这样你就可以根据置信度设定阈值，而不必靠猜测。

**Noul** 问题提出一个是/否问题，并返回一个介于 `0` 和 `1` 之间、经过校准的概率，即答案为“是”的概率。没有单独的标签字段，你需要自行对概率设定阈值来做出二元决策。

当概率本身（而不仅仅是一个布尔值）就是有用的信号时，请使用 Noul。“此请求是否符合退款条件？”可能返回 `0.999`（明确为是）或 `0.52`（确实存在歧义），而简单的 `true`/`false` 会掩盖这种差异。

<Tip>
  Noul 与 Score 的区别：Noul 为 `0.5` 表示在是与否之间存在最大不确定性，它并不表达程度。如果需要衡量程度（紧急程度、严重程度、不满程度），请改用定义了等级的 [Score](/cn/concepts/glide-score)。
</Tip>

## 请求

<ParamField body="type" type="string" required>
  始终为 `"noul"`。
</ParamField>

<ParamField body="instructions" type="string" required>
  以自然语言描述的待评估是/否问题。
</ParamField>

<ParamField body="criteria" type="object">
  可选的结果标签，包含 `true` 和 `false` 描述键，例如
  `{"true": "Qualifies", "false": "Does not qualify"}`。省略时将使用 `"Yes"` 和 `"No"`。
</ParamField>

<CodeGroup>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -s https://api.fastino.ai/v1/systemone \
    -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "fastino/GLiDE",
      "state": "Refund request: the receipt is attached, the purchase was 10 days ago, and refunds are allowed within 30 days.",
      "questions": {
        "refund_allowed": {
          "type": "noul",
          "instructions": "Does this request qualify for a refund?",
          "criteria": { "true": "Qualifies", "false": "Does not qualify" }
        }
      }
    }'
  ```
</CodeGroup>

## 答案对象

`answers` 中对应的条目如下：

```json theme={null}
{
  "refund_allowed": {
    "type": "noul",
    "noul": 0.99767683794902,
    "confidence": 0.9953536758980399
  }
}
```

* `noul`：答案为“是”的概率。`0.999` 是强烈的符合条件信号。
* `confidence`：`|2 × noul − 1|`，从 `0`（最大不确定性，`noul = 0.5`）到 `1`（完全确定，`noul = 0` 或 `1`）。关于如何据此采取行动，请参阅[置信度](/cn/concepts/decision-models#置信度)。

## 使用结果

```python theme={null}
answer = response["answers"]["refund_allowed"]

if answer["noul"] > 0.8:
    action = "auto_approve"
elif answer["noul"] < 0.2:
    action = "auto_deny"
else:
    action = "human_review"  # genuinely ambiguous - don't force a threshold here
```

请根据你使用场景的真实数据调整阈值（上例中的 `0.8` / `0.2`），而不要假定它们可以直接沿用。概率和置信度是按模型校准的，并不保证与任何特定业务对模糊性的容忍度相对应。


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