AI 检测 API 实施指南:文档 ID、风险路由与审计

从审阅决策开始

API 实施应从决策工作流开始，而不是从端点开始。在保存任何结果前，先定义低风险、高风险和无法定论文档分别如何处理。

分配文档 ID。发送文本进行检测。保存风险等级、置信度和时间戳。将高风险或低置信文档路由到审阅队列。添加审阅备注、决策状态和保留规则。避免让不需要原文的用户接触原始文本。

测试无效输入、长文档、重试和重复提交。监控延迟和失败率。将政策标签与检测分数分离，这样团队可以更新治理规则而不必改动模型集成。

记录文档标识、请求时间、风险等级、置信度、审阅状态和政策结果。不要记录超过工作流真正需要的原始文本。

对临时失败使用重试，对重复提交保持幂等，并将无法解决的案例路由到人工审阅，而不是静默通过。

先将检测器的置信度分数映射到三种处理动作：自动通过、自动标记和人工复核。用你自己已标注的文档样本来校准阈值，然后调整"不确定"区间，使复核工作量保持可控。

只存储工作流和审计要求真正需要的内容，因为原始文本常包含敏感信息。在很多情况下，保留文档 ID、风险等级、置信度和复核决定就足够了，原始文本可以短暂保留或完全不存。

使用与文档 ID 绑定的幂等键，使重复提交返回原始结果而非生成重复记录。重试仅用于超时等瞬时错误，对仍未解决的情况应转交人工复核，而不是自动通过。

检测分数反映模型的信号，而策略标签反映组织的治理决定，两者因不同原因而变化。把它们分开，团队就能在不重新集成或重新部署检测模型的情况下更新策略规则。