Utilisez GLiNER lorsque votre workflow a besoin de décisions rapides et structurées à partir de texte.
Choisir un modèle
GLiNER : des décisions structurées pour les systèmes d’IA
Workflows d’agents et de navigateur
- Utilisation du navigateur et automatisation : identifiez l’intention de la page, les champs pertinents, les avertissements et les actions qui nécessitent une confirmation.
- Compaction du contexte : extrayez les décisions, les tâches, les échéances et les préférences utilisateur à partir de conversations ou de traces d’agents.
- Routage de modèles : classez le domaine, la complexité, les exigences de latence et le risque avant de sélectionner un modèle ou un workflow.
- Supervision d’agents : détectez les dérives, les échecs répétés, les livrables manquants, les appels d’outils risqués, le contexte non pertinent, la mauvaise qualité des sorties ou le moment où une personne doit intervenir.
Recherche documentaire, données et recherche
- RAG : sélectionnez les passages pertinents avant la génération et vérifiez la pertinence ou les conflits du contexte récupéré.
- Graphes de connaissances et mémoire d’agent : extrayez des entités et des relations de documents ou de conversations dans une couche de faits interrogeable.
- Classification de texte : triez les e-mails, tickets et documents selon des étiquettes opérationnelles telles que spam, urgent, demande de remboursement ou demande commerciale.
- Détection et masquage des PII : identifiez les données sensibles avant le stockage, l’indexation ou les appels au modèle.
- Prévisions et veille de marché : transformez les retours clients, les documents réglementaires, les transcriptions et les actualités en signaux tels que la demande, les problèmes d’approvisionnement, les mentions de concurrents et les changements de direction.
Contrôles de sécurité et de qualité
- Guardrails et modération des LLM : filtrez les prompts et les sorties pour détecter les contenus nuisibles, les données sensibles et les violations de politique.
- Détection d’injection de prompt : signalez les tentatives de contourner les instructions, d’exfiltrer des données ou de manipuler l’utilisation des outils.
- Linting sémantique du code : vérifiez le code généré et les pull requests pour repérer les conventions que la syntaxe seule ne peut pas détecter.
Pour la surveillance des agents, évaluez uniquement les artefacts que votre système est autorisé à collecter, comme les appels d’outils et les journaux visibles par l’utilisateur. N’utilisez pas la chaîne de pensée cachée comme surface de surveillance opérationnelle.
