十种「判断形态」：TypeSafe 的 AI 用例地图与风险评估清单

用这张地图来头脑风暴 TypeSafe 在你的行业里能用在哪儿。打开最接近的行业，扫一遍示例决策，再套用到你自己工作流里的文档和操作上。

示例用例类别

AI 自动化软件

把 AI 与可靠的软件交错编排，让它可以无人值守地在后台跑上百万次。控制流由代码掌控（而不是 markdown 文件），TypeSafe 负责语义决策和语言理解。

实时应用

前沿智能达到实时速度（150ms），意味着 AI 的决策可以快过人的感知。它足够快、足够聪明，可以被编程去玩游戏，或嵌入到 UI 里。

大数据上的 AI Map Reduce

成本降到百分之一，意味着你可以处理超大规模数据集。在巨型语料上检索相关信息，对海量 agent trace 做分类，提取特征用于预测。

通用验证

验证输入 prompt、抽取结果、推理轨迹、工具调用，或任何其他 AI 的输入。检测越狱、引用错误、幻觉、失误，以及其他 AI 或 LLM 会犯的各类错误模式，成本只是实际 LLM 调用的一小部分。

Harness 工程

用 Jev 查询让你的 harness 更聪明——模型路由、语义上下文检索、LLM 错误检测与护栏、以极快速度和极低成本做推理轨迹分类。

示例自动化用例

搜索与检索

用语义搜索、打分和排序来替换或补充 RAG 流水线中的 embedding。
给查询与候选之间的相关性打分。
用两两比较对结果重新排序。
对查询和候选做交叉编码，以获得更高精度。
为下游 AI 工作流挑选有用的上下文。

科学发现

按纳入和排除标准筛选论文，用于系统综述。
用预定义的主题或类别，给访谈转录、开放式问卷回答和田野笔记中的段落打标签。
检查引用的段落是否支撑手稿和生成摘要中的论断。
标出缺失的方法学细节，比如对照组、数据集描述和实验设置。
识别论文之间的实体和关系，构建研究知识图谱，把发现与支撑段落关联起来。

模型路由

用 Jev 构建自定义路由器，决定每个 prompt 交给哪个 LLM。
针对具体工作流设置路由规则和阈值。
判断意图和领域。
评估难度和风险。
把需要更贵模型的请求升级处理。

LLM 护栏

对每次 LLM 输入、输出和工具调用做语义检查，成本仅为 LLM 调用的一小部分。
检测越狱和 prompt injection。
识别策略违规和敏感数据泄露。
实时检测工具调用错误和响应质量问题。
记录结构化的检查结果和概率，让 AI 系统和 harness 的故障更容易追踪。

语义代码 lint

用 Jev 查询为代码和写作加上自动化语义 lint。
为团队的编码规范和写作准则定义检查项。
在 CI 中运行这些检查，把违规项标出来供人工审查。

预测建模的特征提取

用 Jev 从自然语言数据中提取概率特征。
把这些特征与结构化数据结合，为有真实结果的任务训练模型。
用 autoresearch 工作流提出特征定义，并在留出的真实结果上评估其预测价值。

招聘

依据明确的、与岗位相关的标准评估简历、申请材料和面试反馈。
识别相关经验。
为所需能力打分，给出证据。
把候选人与岗位匹配。
将候选人分配给招聘经理或招聘人员。
把不确定的案例升级给人工审查。

线索生成

把公司简介、高管履历和来信与理想客户画像匹配。
评估行业契合度和公司成熟度。
识别买家相关性、痛点和购买意向。
对线索排优先级并分配。

客户支持

按问题、产品领域和客户意图对来信工单分类。
处理通话记录，提取客户问题、承诺事项和后续行动。
检测紧急程度、不满情绪、流失风险和退款请求。
把案例分配给合适的团队、队列或自动化工作流。
对照策略和客户请求核验支持回复。

保险理赔

对首次损失通知报告、理算员笔记和佐证材料进行分类。
识别理赔的复杂程度、缺失信息和潜在的欺诈迹象。
将理赔分流，优先走直通处理或交由专家审核。
将不确定或高风险的案件上报给人工理算员。

金融犯罪

评估交易叙述、KYC 材料和预警历史，找出可疑特征。
在名称、档案和记录不一致的情况下匹配实体。
按风险、相关性和证据质量对预警排序。
将存疑案件转交调查人员审核。

法律与合规

对合同、保单、监管申报文件和营销宣传语进行分类。
识别缺失条款、违禁宣传语和违反政策之处。
对照明确的法律或合规要求核验文件。
将高风险或不确定的发现上报给法务或合规团队。

电商平台

对卖家目录中格式不一的产品列表进行分类和归一化。
从标题和描述中提取产品属性。
识别违禁上架、假冒信号、评论滥用和违反政策的行为。
对产品排序，并将存疑列表转交人工审核。

内容审核与信任安全

依据公司特有的细化标准，判断哪些帖子符合你的审核要求。
审核社区、客户支持和 SDR 工作流中的用户内容与自动化对话。
识别毒性内容、骚扰、垃圾信息、欺诈、不安全建议、个人数据泄露、退订请求和违反政策的表述。
综合严重程度与置信度，对内容放行、警告、送审或拦截。

评估创意素材、广告文案、落地页和投放场景。
对品牌安全性和受众适配度进行分类。
检查监管合规性和违禁宣传语。
评估创意质量以及广告与落地页的一致性。

游戏

评估玩家举报、游戏内聊天、评论和支持对话。
审核聊天内容，识别辱骂、毒性或可疑行为。
标注内容，并对挫败感或参与度打分。
识别流失信号，并转交玩家支持请求。

风险评估

将事件报告、理赔记录、交易描述和供应商评估转化为概率性风险指标。
在保险与核保流程中使用这些指标。
对风险类型进行分类，识别可疑特征。
评估严重程度并确定审核优先级。
为更广泛的风险模型提取特征。

需求预测

用客户咨询、销售记录、产品评论、支持工单和市场报告中的语义信号丰富预测模型。
提取购买意向、紧迫程度和产品兴趣。
识别供应隐忧、竞争压力和新兴需求主题。
将这些特征与历史时间序列数据一起输入预测模型。

图与知识图谱

用带类型的语义判断标注并校验知识图谱。
对关系和实体类型进行分类。
检测记录或主张之间的矛盾。
支持概率性遍历和层次化分类。

示例任务类别

决策形态	适用场景	示例
分类	应当从已知类别中选出一个	意图、主题、部门、风险类型、实体类型
检测	需要判断某个属性是否存在的概率	垃圾信息、欺诈、紧迫性、越狱、敏感数据
评分	答案落在有序的评分标准上	严重程度、相关性、质量、挫败感、适配度
路由	由类别决定下一步走哪条代码路径	工具调用、升级、模型路由、支持队列
搜索	需要找出与自然语言查询匹配的条目	语义搜索、文档发现、候选生成
检索	工作流需要最相关的上下文或记录	RAG 上下文、证据检索、知识查询
排序	需要按语义相关性或质量对条目排序	搜索结果、推荐、候选优先级
验证	需要检查产出物是否存在特定失效模式	引用支撑、策略违规、工具调用错误、回复质量
ML 特征提取	下游经典 ML 模型需要语义信号	购买意向、产品兴趣、竞争压力、流失信号
结构化数据提取	需要从非结构化输入中还原已知字段	候选人属性、订单字段、文档标签

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