AI検出API実装ガイド

レビューの判断から始める

API実装は、エンドポイントではなく判断ワークフローから始めるべきです。結果を保存する前に、ドキュメントが低リスク、高リスク、または判定不能のときに何が起きるかを定義します。

AI検出APIリソース、開発者向けAPIガイダンス、そしてエンタープライズAI検出ワークフローを活用して統合を計画しましょう。

実装パターン

ドキュメントIDを割り当てます。検出のためにテキストを送信します。リスク帯と信頼度をタイムスタンプとともに保存します。高リスクまたは低信頼度のドキュメントをレビュアーキューにルーティングします。レビュアーのメモ、判断ステータス、保持ルールを追加します。必要のないユーザーに生のテキストを公開しないようにします。

運用チェックリスト

無効な入力、長いドキュメント、再試行、重複送信をテストします。レイテンシと失敗率を監視します。チームがモデル統合を変更せずにガバナンスを更新できるよう、ポリシーラベルを検出スコアと分離しておきます。

FAQ

開発者は何をログに記録すべきですか?

ドキュメント識別子、リクエスト時刻、リスク帯、信頼度、レビュアーステータス、ポリシー結果をログに記録します。ワークフローが本当に必要とする以上の生テキストを記録しないようにします。

失敗はどのように処理すべきですか?

一時的な失敗には再試行を使用し、重複送信に対しては冪等性を保ち、未解決のケースは黙って承認するのではなく手動レビューにルーティングします。