Usa GLiNER cuando tu flujo de trabajo necesite decisiones rápidas y estructuradas a partir de texto.
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GLiNER: decisiones estructuradas para sistemas de IA
Flujos de agentes y de navegador
- Uso del navegador y automatización: identifica la intención de la página, los campos relevantes, las advertencias y las acciones que requieren confirmación.
- Compactación de contexto: extrae decisiones, tareas, plazos y preferencias del usuario de conversaciones o trazas de agentes.
- Enrutamiento de modelos: clasifica el dominio, la complejidad, los requisitos de latencia y el riesgo antes de seleccionar un modelo o flujo de trabajo.
- Supervisión de agentes: detecta desviaciones, fallos repetidos, entregables faltantes, llamadas a herramientas riesgosas, contexto irrelevante, baja calidad de salida o cuándo debe intervenir una persona.
Recuperación, datos e investigación
- RAG: selecciona los pasajes relevantes antes de la generación y verifica la relevancia o los conflictos del contexto recuperado.
- Grafos de conocimiento y memoria de agentes: extrae entidades y relaciones de documentos o conversaciones en una capa de hechos consultable.
- Clasificación de texto: ordena correos, tickets y documentos en etiquetas operativas como spam, urgente, solicitud de reembolso o consulta de ventas.
- Detección y redacción de PII: identifica datos sensibles antes del almacenamiento, la indexación o las llamadas al modelo.
- Pronósticos e inteligencia de mercado: convierte comentarios de clientes, informes regulatorios, transcripciones y noticias en señales como demanda, problemas de suministro, menciones de competidores y cambios en la dirección.
Controles de seguridad y calidad
- Guardrails y moderación de LLM: filtra prompts y salidas en busca de contenido dañino, datos sensibles e infracciones de políticas.
- Detección de inyección de prompts: marca intentos de anular instrucciones, exfiltrar datos o manipular el uso de herramientas.
- Linting semántico de código: revisa el código generado y los pull requests en busca de convenciones que la sintaxis por sí sola no puede detectar.
Para la monitorización de agentes, evalúa solo los artefactos que tu sistema tiene permitido recopilar, como las llamadas a herramientas y los registros visibles para el usuario. No uses la cadena de pensamiento oculta como superficie de monitorización operativa.
