> ## 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/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. # Recette : Trier un ticket de support > Envoyez un ticket de support vers une file, évaluez son urgence et décidez si une personne doit répondre, en un seul appel GLiDE. Un nouveau ticket exige trois décisions avant que quiconque ne le lise : quelle file en est responsable, dans quel délai il faut y répondre et si une réponse automatique suffit. GLiDE répond aux trois à partir d'une seule requête, avec des critères que vous rédigez en langage courant. ## Requête Envoyez le ticket dans `state` et posez une question par décision. Les noms des questions (`queue`, `urgency`, `needs_human`) sont les vôtres ; ils sont renvoyés comme clés sous `answers`. ```bash theme={null} curl -X POST https://api.fastino.ai/v1/systemone \ -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "fastino/GLiDE", "state": { "subject": "Charged twice this month??", "plan": "Pro, 14 seats", "message": "Our card was billed $1,190 twice on Oct 1. Finance wants it fixed today before they freeze the card. The invoice download button just spins, too." }, "questions": { "queue": { "type": "choice", "instructions": "Which support queue should this ticket go to?", "criteria": { "billing": "Charges, refunds, and invoices", "technical": "Something in the product is broken", "account": "Logins, seats, and permissions" } }, "urgency": { "type": "score", "instructions": "How urgent is this ticket?", "criteria": [ "Low: no deadline or business impact", "Normal: needs an answer within a few days", "High: blocks money or work today", "Urgent: an outage or a security incident" ] }, "needs_human": { "type": "noul", "instructions": "Should a person reply instead of an automated assistant?", "criteria": { "true": "A person should reply", "false": "An automated reply is enough" } } } }' ``` ## Schéma de la requête | Champ | Type | Dans cette recette | | - | - | - | | `model` | string | `fastino/GLiDE`. | | `state` | string, object ou array | Le ticket. Un objet permet d'identifier clairement le sujet, l'offre et le message. | | `questions.queue` | [Choice](/fr/concepts/glide-choice) | `criteria` est un objet. Chaque clé est un résultat et chaque valeur indique quand il s'applique. | | `questions.urgency` | [Score](/fr/concepts/glide-score) | `criteria` est un tableau ordonné, du niveau le plus bas au plus élevé. | | `questions.needs_human` | [Noul](/fr/concepts/glide-noul) | Une question fermée, à laquelle on répond par oui ou non. `criteria` décrit les côtés `true` et `false`. | | `questions.*.instructions` | string | La question à laquelle GLiDE répond à propos de `state`. | ## Réponse Mesurée sur `https://api.fastino.ai`. Les valeurs de confiance varient légèrement d'un appel à l'autre. ```json theme={null} { "model": "glide_v2", "answers": { "queue": { "type": "choice", "choice": "billing", "confidence": 0.993, "probabilities": { "billing": 0.996, "technical": 0.004, "account": 0.0 } }, "urgency": { "type": "score", "score": 2, "expected_level": 2.001, "confidence": 0.991, "probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.002, "2": 0.994, "3": 0.004 }, "legend": { "0": "Low: no deadline or business impact", "1": "Normal: needs an answer within a few days", "2": "High: blocks money or work today", "3": "Urgent: an outage or a security incident" } }, "needs_human": { "type": "noul", "noul": 0.987, "confidence": 0.974 } }, "usage": { "input_tokens": 422, "output_tokens": 0 } } ``` ## Schéma de la réponse | Champ | Type | Signification | | - | - | - | | `answers.queue.choice` | string | La clé de `criteria` retenue. Ici, `billing`. | | `answers.queue.probabilities` | object | Probabilité de chaque résultat. Leur somme vaut 1. | | `answers.urgency.score` | integer | Indice du niveau retenu, compté à partir de `0`. Ici, `2` correspond à « High ». | | `answers.urgency.expected_level` | number | Niveau pondéré par les probabilités, pour des seuils plus fins que `score`. | | `answers.urgency.legend` | object | Vos descriptions de niveaux, indexées par position. | | `answers.needs_human.noul` | number | Probabilité que le côté `true` s'applique, de 0 à 1. | | `answers.*.confidence` | number | Degré de certitude de GLiDE pour cette réponse, de 0 à 1. | | `usage.input_tokens` | integer | Tokens facturés pour la requête. | ## Exploiter la réponse ```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=body, # the request body above timeout=300, ) response.raise_for_status() answers = response.json()["answers"] queue = answers["queue"] urgency = answers["urgency"]["score"] needs_human = answers["needs_human"]["noul"] >= 0.5 if queue["confidence"] < 0.7: queue_name = "general" # let a person pick the queue else: queue_name = queue["choice"] priority = {0: "low", 1: "normal", 2: "high", 3: "urgent"}[urgency] assign(ticket, queue=queue_name, priority=priority, auto_reply=not needs_human) ``` Considérez les seuils `0.7` et `0.5` comme des points de départ. Vérifiez-les sur un échantillon de vos propres tickets. ## L'adapter * Utilisez vos vrais noms de files comme clés de `criteria` et décrivez ce que traite chaque file. Ce sont les descriptions qui font le travail. * Ajoutez ou supprimez librement des niveaux d'urgence. La réponse les indexe toujours à partir de `0`, dans l'ordre où vous les avez envoyés. * Placez dans `state` les informations client que GLiDE doit prendre en compte, comme l'offre, le niveau de contrat ou les incidents en cours. * Posez d'autres questions dans la même requête, comme `language` ou `sentiment`. Chacune ajoute une entrée à `answers`. Concevez des questions Choice et gérez les libellés incertains. Chaque champ, limite et erreur de `POST /v1/systemone`. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.