Skip to main content

Flight Deck: pregled projekta trijaže e-pošte

Pregled dizajna trijaže e-pošte za klasifikaciju, usmjeravanje, pripremu nacrta i ljudski pregled. Metrike ishoda izostavljene su kada repozitorij portfelja nema datirani mjerni dokaz.

  • Arhitektura i integracija
  • Dizajn LLM/ML tijeka
  • Kontrole ljudskog pregleda
  • Operativni dizajn
Kontekst dokaza

Kontekst projekta

Tijek za trijažu e-pošte i pripremu odgovora.

Moj doprinos

Arhitektura, tijek modela, integracije i operativni dizajn opisani u ovoj studiji.

Provjerljivi dokazi

Provjerljivi su javni izvor portfelja i UI prikaz. Starije ilustracije metrika i arhitekture ponavljaju tvrdnje studije i ne tretiraju se kao neovisni mjerni dokaz.

Granica

Za ranije brojke protoka ili ishoda ovdje nema datiranog skupa podataka s nazivnikom, razdobljem, početnom vrijednošću i kontekstom implementacije.

Pregled projekta

Flight Deck predstavljen je kao projekt trijaže e-pošte i pripreme odgovora. Dokumentirana namjera dizajna jest zaprimiti poruke, klasificirati ih i usmjeriti, pripremiti nacrte te izložiti rad ljudskom pregledu ili eskalaciji. Stranica opisuje taj inženjerski oblik bez zaključivanja o implementaciji kod klijenta ili objavljivanja brojčanih ishoda koji nemaju sljediv datirani mjerni dokaz.

Dokumentirane kontrolne točke

Izvorni opis navodi usmjeravanje prema pouzdanosti, ljudski pregled nesigurnog ili osjetljivog rada, kontrolu verzija promptova, evaluaciju, postupno uvođenje, revizijski trag i fallback putove kao dizajnirane kontrole. Te su tvrdnje prikazane kao dokumentirana inženjerska namjera projekta; repozitorij portfelja nema zaseban paket izvršnih dokaza koji bi opravdao kvantificirane tvrdnje o ishodima.

Granica mjerenja i jamstava

Repozitorij nema neovisan datirani skup podataka za ranije objavljene tvrdnje o dnevnom volumenu, stopi usmjeravanja, guardrail/pogrešnom usmjeravanju, smanjenju šuma, vremenu odgovora ili ishodima za klijente. Te su brojke zato izostavljene. Isti nedostatak dokaza sprječava opće projektne tvrdnje o GDPR usklađenosti, isključivo EU pohrani, netreniranju ili automatskom učenju. Ljudski pregled sam po sebi nije dokaz da se model trenira ili automatski uči.