Cadrez un classifieur personnalisé avec labels, exemples autorisés, critères d’acceptation, revue et plan de maintenance.
1. Partir d’un besoin non couvert
Un classifieur personnalisé doit répondre à une décision précise que la taxonomie existante ne permet pas de prendre correctement. Commencez par les actions nécessaires, pas par le nom d’une catégorie.
2. Écrire une définition de label
Décrivez ce qui est inclus, exclu, ambigu et hors périmètre. Donnez des exemples positifs et négatifs suffisamment variés pour éviter une règle basée sur quelques mots.
3. Définir l’action
Le signal peut informer un reviewer, bloquer une publication, déclencher un avertissement ou alimenter une règle de compte. Le classifieur ne doit pas décider implicitement d’une sanction.
4. Construire l’évaluation
Séparez développement, challenge, régression et test tenu à l’écart. Mesurez résultats par langue, surface et catégorie de risque.
5. Relier au workflow
Vérifiez version du contenu, seuil, revue, enforcement et propagation. Un bon score hors ligne ne suffit pas si l’application ne sait pas quoi faire du résultat.
6. Prévoir la maintenance
Les exemples, politiques et comportements changent. Planifiez réévaluation, versioning, monitoring, appels et procédure de rollback.
7. Évaluer l’achat complet
Incluez définition, données, intégration, gouvernance, revue et support dans la comparaison. Un signal ambigu peut coûter plus cher qu’une catégorie moins large mais exploitable.
8. Discuter avec Bodyguard
Apportez la règle métier, les exemples et l’action attendue. L’objectif est de transformer un besoin abstrait en spécification testable et opérationnelle.
Sources
- Bodyguard — API Solution : https://www.bodyguard.ai/en/api/solution
- Bodyguard — API Comparison : https://www.bodyguard.ai/en/api/comparison
- Bodyguard — Text Moderation : https://www.bodyguard.ai/en/product/text-moderation
