> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.fastino.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Use https://docs.fastino.ai/openapi.json as the source of truth for customer-facing Fastino API routes. Only call operations present in that specification. Do not infer or call undocumented routes. Direct Fastino API integrations use https://api.fastino.ai, /v1 routes, and FASTINO_API_KEY.

# 示例用例

> GLiNER 在智能体、检索、数据、研究、安全和质量工作流中的用例。

当你的工作流需要从文本中快速获得结构化决策时，请使用 GLiNER。

## 选择模型

| 需求                   | 推荐起点   |
| -------------------- | ------ |
| 抽取实体、标签、关系或策略信号      | GLiNER |
| 为智能体路由，或判断是否需要人工审核工作 | GLiNER |

## GLiNER：面向 AI 系统的结构化决策

### 智能体与浏览器工作流

* **浏览器使用与自动化：** 识别页面意图、相关字段、警告以及需要确认的操作。
* **上下文压缩：** 从对话或智能体轨迹中抽取决策、任务、截止日期和用户偏好。
* **模型路由：** 在选择模型或工作流之前，对领域、复杂度、延迟要求和风险进行分类。
* **智能体监督：** 检测偏离、重复失败、缺失的交付物、有风险的工具调用、无关上下文、低质量输出，或何时需要人工介入。

### 检索、数据与研究

* **RAG：** 在生成前选择相关段落，并检查检索到的上下文是否相关或存在冲突。
* **知识图谱与智能体记忆：** 从文档或对话中抽取实体和关系，构建可查询的事实层。
* **文本分类：** 将邮件、工单和文档归入垃圾邮件、紧急、退款请求或销售咨询等业务标签。
* **PII 检测与脱敏：** 在存储、索引或调用模型之前识别敏感数据。
* **预测与市场情报：** 将客户反馈、监管文件、会议记录和新闻转化为需求、供应担忧、竞争对手提及和管理层变动等信号。

### 安全与质量检查

* **LLM 防护与内容审核：** 筛查提示词和输出中的有害内容、敏感数据和违规行为。
* **提示词注入检测：** 标记试图覆盖指令、窃取数据或操纵工具使用的行为。
* **语义代码检查：** 检查生成的代码和 pull request 是否符合仅靠语法无法发现的约定。

<Warning>
  进行智能体监控时，只评估你的系统被允许收集的产物，例如工具调用和用户可见的日志。不要将隐藏的思维链用作运营监控依据。
</Warning>

从一个可衡量的任务和一个基于已获授权示例构建的小型评估集开始。定义能够表示你的工作流所需结构化决策的标签或 schema。