> ## Documentation Index
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> ## Agent Instructions
> Use https://docs.fastino.ai/llms.txt to discover and navigate pages. Use https://docs.fastino.ai/llms-full.txt when you need the complete documentation corpus. 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.

# Anfragen mit GLiDE klassifizieren

> Klassifizieren Sie Anfragen mit GLiDE anhand binärer Noul-Fragen oder Choice-Fragen mit mehreren Kategorien.

Verwenden Sie GLiDE, wenn eine Anwendung den bereitgestellten State begrenzten Ergebnissen zuordnen und auf die zurückgegebenen Wahrscheinlichkeiten reagieren muss. Wählen Sie das Primitiv anhand der Klassifizierungsform:

* Verwenden Sie [Noul](/de/concepts/glide-noul) für eine binäre Bedingung.
* Verwenden Sie [Choice](/de/concepts/glide-choice), wenn genau eine Kategorie gewinnen soll.
* Stellen Sie mehrere unabhängige Fragen, wenn Sie mehrere Urteile über denselben State benötigen.

## In eine Kategorie klassifizieren

Dieses Beispiel ordnet eine Support-Anfrage einer Problemkategorie zu:

```python theme={null}
import os
import requests

response = requests.post(
    "https://api.fastino.ai/v1/systemone",
    headers={"X-API-Key": os.environ["FASTINO_API_KEY"]},
    json={
        "model": "fastino/GLiDE",
        "state": "I was charged twice for the same monthly subscription.",
        "questions": {
            "issue_type": {
                "type": "choice",
                "instructions": "What is the primary issue in this request?",
                "criteria": {
                    "billing": "Charges, invoices, payments, or refunds",
                    "technical": "Product errors, failures, or integration problems",
                    "account": "Login, permissions, or account settings",
                    "other": "Does not fit another category"
                }
            }
        }
    },
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
answer = response.json()["answers"]["issue_type"]
```

`answer["choice"]` ist einer der Kriterien-Schlüssel. `answer["probabilities"]` enthält die vollständige Verteilung, und `answer["confidence"]` ist der Abstand zwischen den beiden wahrscheinlichsten Kategorien.

## Auf Konfidenz reagieren

```python theme={null}
if answer["confidence"] >= 0.6:
    category = answer["choice"]
else:
    category = "manual_review"
```

Passen Sie den Schwellenwert anhand beschrifteter Beispiele aus Ihrer Anwendung an. Fügen Sie eine explizite Option `other` oder eine Prüfoption hinzu, wenn die aufgeführten Kategorien nicht vollständig sind.

## Binäre Klassifizierung

Verwenden Sie für eine Ja/Nein-Bedingung Noul und legen Sie einen Schwellenwert für die zurückgegebene Wahrscheinlichkeit fest:

```json theme={null}
{
  "type": "noul",
  "instructions": "Does this request qualify for a refund?",
  "criteria": {
    "true": "Qualifies under the supplied policy",
    "false": "Does not qualify under the supplied policy"
  }
}
```

Eine Noul-Antwort gibt die Wahrscheinlichkeit für `true` zurück, kein boolesches Label. Verwenden Sie getrennte obere und untere Schwellenwerte, wenn mehrdeutige Fälle geprüft werden sollen.

<Card title="GLiDE aufrufen" icon="terminal" href="/de/inference/systemone">
  Informieren Sie sich über Authentifizierung, vollständige Antwortformen, mehrere Fragen, Grenzen und Fehler.
</Card>


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