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使用此导航，找出可用结构化概率决策取代脆弱提示词或人工审核步骤的场景。打开最接近的工作流，根据你自己的策略和数据调整示例，然后参阅 GLiDE 推理指南了解请求契约。 这些是决策模式，而不是内置的端到端工作流。你的应用程序提供一个案例，并负责后续操作。对于每个可以同时成立的属性，应分别提出独立问题。若要对一组项目排序，请分别为每个项目评分，然后在应用程序代码中对结果进行排序。

AI 智能体与自动化

工具审批、路由、输出验证和上下文选择。

客户与营收运营

客户支持分诊、潜在客户资格评估和市场平台工作流。

信任、安全与合规

内容审核、提示词安全、策略审核和风险运营。

研究、数据与产品

研究筛选、产品信号、图谱质量和语义检查。

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AI 智能体与自动化

  • 判断提议的工具调用是否符合当前策略。
  • 将操作路由为执行、修改、请求批准或停止。
  • 评估发送电子邮件、更改数据、花费资金或发布内容的风险。
  • 检查可见证据是否支持智能体陈述的操作理由。
  • 为每个请求选择最佳模型、智能体、工具或工作流。
  • 在选择路由前，对意图、领域、复杂度和风险进行分类。
  • 判断请求是否需要专家处理或能力更强的回退方案。
  • 将不确定的情况交由人工处理，而不是强制采用自动化路径。
  • 检查响应是否遵循用户的指示和规定格式。
  • 评估所提供的证据是否支持某项主张或引用。
  • 检查每个必需步骤，并检测缺乏依据的结论或来源冲突。
  • 根据产品专用的质量评估标准为输出评分。
  • 判断某段文本是否足够相关，值得纳入 AI 上下文窗口。
  • 在生成前评估查询与文档的相关性。
  • 检测应排除的冲突或过时上下文。
  • 分别为候选记录评分，然后对其排序以供检索或审核。

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客户与营收运营

  • 按产品领域、问题类型、账户级别或客户意图路由工单。
  • 评估紧急程度、挫败感、客户流失风险或运营影响。
  • 根据提供的策略检查退款、更换或升级处理资格。
  • 验证建议的支持响应是否解决了请求并遵循策略。
  • 评估某个账户是否符合理想客户画像。
  • 对购买意图、用例、公司成熟度或销售模式进行分类。
  • 评估匹配度、紧迫性以及近期互动的可能性。
  • 将潜在客户路由至自助服务、销售、合作伙伴关系或培育工作流。
  • 将商品信息分类到正确的目录或审核队列。
  • 检查商品信息是否违反市场平台或广告策略。
  • 评估假冒商品、评论滥用或卖家风险的指标。
  • 将不确定的商品信息交由专家处理，而不阻塞整个目录。

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信任、安全与合规

  • 根据提供的规则检查文本是否涉及骚扰、垃圾信息、欺诈或不安全建议。
  • 对审核案例的主要策略类别进行分类。
  • 评估严重程度，并决定允许、警告、审核或阻止。
  • 检测退出请求、个人数据暴露或受监管的声明。
  • 检测提示词注入、越狱尝试或泄露私有数据的请求。
  • 检查工具调用是否超出用户授权或智能体的范围。
  • 在将检索到的指令添加到智能体上下文前评估其风险。
  • 将可疑活动路由至日志记录、隔离或人工审核。
  • 检查合同、策略、申报文件或营销声明中的每项必要条款。
  • 检测禁止的声明、缺失的披露信息或策略冲突。
  • 按审核类型、司法管辖区或负责团队对文档进行分类。
  • 优先将不确定或高风险的项目交由具备资质的人员审核。
  • 对交易说明、理赔备注、KYC 记录或事件报告进行分诊。
  • 对风险类型、理赔复杂度或信息缺失状态进行分类。
  • 评估欺诈指标、证据质量或审核优先级。
  • 将模糊案例路由给调查员、理赔员或合规专家。

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研究、数据与产品

  • 根据明确的纳入和排除标准筛选论文。
  • 检查某段文本是否支持研究主张。
  • 分别检查必需的对照、数据集详情和方法信息。
  • 对照访谈和调查段落，逐一检查每个预定义主题。
  • 按产品领域、请求类型或客户细分对反馈进行分类。
  • 检测购买意图、竞争压力、供应问题或客户流失信号。
  • 评估情绪强度、紧急程度和可能的业务影响。
  • 将概率转化为预测或优先级模型的特征。
  • 对已知实体之间提议的关系进行分类。
  • 检查某项主张是否与现有记录矛盾。
  • 在将候选边添加到图谱前评估其置信度。
  • 将模糊的关系路由至验证工作流。
  • 检查生成的代码是否符合团队专用的架构约定。
  • 检测拉取请求是否缺少测试、迁移步骤或文档。
  • 根据写作、无障碍或品牌评估标准为文档评分。
  • 在请求人工审核前，在 CI 中运行轻量级语义检查。
将 GLiDE 用作决策辅助，而不是涉及安全、合法权利、就业、信贷、医疗或访问控制等不可逆或高影响决策的唯一权威。请使用有代表性的数据验证阈值，并提供人工审核路径。
GLiDE 评估提供的上下文，不抽取文本跨度，也不生成文本。使用 GLiNER进行实体和关系抽取，并使用生成式模型进行开放式写作。