AI 基础设施
哪些上下文进入、哪个模型回答、哪些内容被拦截。你用纯文本定义标准，每一步都能得到有类型、可追溯的决策。
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应用 · 43 个场景
使用场景
为真实工作而生。你的团队每天手动做出的决策——分类、排序、分派、核验——写成标准，规模化执行。
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AI 基础设施
在你自己的 AI 技术栈中做决策的那一层。
使用示例
- 为查询与候选的相关性打分
- 通过两两比较对结果重新排序
- 为下一步挑选有用的上下文
使用示例
- 检测越狱与提示词注入
- 识别违反政策的内容与敏感数据
- 记录结果与概率，便于追踪故障
使用示例
- 判断每个换行是否截断了句子
- 重新组合成块并随后分类
- 无需模板，也无需按格式写规则
使用示例
- 分类意图与领域
- 评估难度与风险
- 仅在必要时才升级到昂贵的模型
使用示例
- 一次调用即可为数百个候选打分
- 依据完整文档重新评估最佳候选
- 避免把整个目录加载进上下文
使用示例
- 为忠实度、语气和覆盖度打分
- 在同一数据集上比较不同版本的 prompt
- 在部署前发现回归
代码
把团队的标准应用到每一次变更。
代码
代码库里重要的规则不是语法，而是约定：哪些能改、哪些需要测试、哪个迁移会破坏契约。用纯文本写下，并在每个 PR 中评估。
使用示例
- 发现需要补测试或迁移的变更
- 标记受影响的公共 API 与契约
- 为 diff 的风险打分并决定是否需要审查
使用示例
- 分类所属领域、严重程度与可复现性
- 发现重复和不完整的报告
- 分派给负责该模块的团队
使用示例
- 对每条验收标准给出带概率的是/否回答
- 为尚未覆盖部分的风险打分
- 一次调用评估全部需求
使用示例
- 发现缺少有效断言或重复的测试
- 检查测试是否验证了其名称所描述的内容
- 在你的代码中组合多个分数，按风险排序
使用示例
- 按你们的约定定义检查项
- 在 CI 中运行
- 标记违规以供审查
使用示例
- 在整个代码库中定位过时的模式
- 评估影响与迁移顺序
- 验证变更保持了原有语义
使用示例
- 分类失败原因：flaky、真实回归或过时测试
- 在同一轮中给出严重程度与置信度
- 从封闭列表中选出负责的模块
使用示例
- 识别语言、框架与依赖管理器
- 都不匹配时可选“以上皆非”
- 把每个文件路由到正确的工具
科学与数据
对语料、证据和信号进行结构化解读。
科学与数据
把语料、访谈和分散的文档变成可用的变量。定性信号像普通一列数据一样进入你的模型和预测。
使用示例
- 按纳入标准筛选论文
- 为访谈和问卷中的段落打标签
- 核实引用是否支持该论断
使用示例
- 提取购买意向与紧迫程度
- 发现竞争压力与供给紧张
- 与历史序列一起输入
使用示例
- 与结构化数据结合使用
- 在带有真实标签的结果上训练
- 在留出集上评估其预测价值
使用示例
- 分类关系与实体类型
- 发现记录之间的矛盾
- 支持概率式与层级式遍历
运营
所有进来的内容，到达即分类。
运营
工单、通话转写和文档进来时毫无结构。在入口处分类即可决定优先级与流转路径，只把模糊的情况留给人工审核。
使用示例
- 分类问题类型、产品领域与意图
- 发现紧迫程度、不满情绪与流失风险
- 对照你们的政策核验回复
使用示例
- 审核聊天并发现滥用或可疑行为
- 为不满情绪与参与度打分
- 发现流失信号并转给支持团队
使用示例
- 审核内容与自动化对话
- 检测有害言论、垃圾信息、欺诈与个人数据
- 结合严重程度与置信度：放行、警告或拦截
使用示例
- 分类发票、送货单与订单
- 将每份单据与对应订单匹配
- 在对账前发现差异
人员与 HR
把人们关于工作的文字变成数据。
人员与 HR
求职申请、敬业度调查、绩效评估与内部咨询都是没人会通读的自由文本。对所有人使用同一套标准，引用证据，并排除评审者的偏见。
使用示例
- 识别相关经验
- 为每项能力的证据打分
- 把拿不准的情况转给人工审核
使用示例
- 按能力提取证据并附上原文
- 标记文本中缺乏依据的评分
- 发现评审者之间的语言偏见
使用示例
- 按团队和办公地点把每条评论归入你们的主题
- 为离职风险与感知工作量打分
- 比较不同轮次调查的数据序列
使用示例
- 分类咨询类型及适用的政策
- 判断严重程度并启动相应流程
- 根据置信度转给劳动法务或合规团队
商业
在投入任何资源之前识别意图。
商业
ICP 匹配度、购买意向、品牌风险：每条输入都按你的标准打分，并带着优先级送达正确的团队。
使用示例
- 为行业匹配度与成熟度打分
- 识别痛点与购买意向
- 为每条线索排序并分派
使用示例
- 分类品牌安全与受众适配度
- 检查合规性与违禁宣传
- 衡量广告与落地页的一致性
使用示例
- 提前发现不续约风险
- 从客户已说过的话中找出追加销售信号
- 按真实紧迫程度为团队的客户组合排序
使用示例
- 规范并分类不一致的商品信息
- 从标题和描述中提取属性
- 发现假货与刷评行为
使用示例
- 逐步走过类目、子类目与属性
- 让每一层的选项数量保持可控
- 低于你置信度阈值的内容留待审核
网络安全
像你的分析师那样解读告警与样本。
网络安全
SOC 不是被事件淹没，而是被分诊淹没。每条告警、邮件或发现都按你们的标准解读，带着优先级、明确的证据和置信度送达。
使用示例
- 排除反复出现的误报
- 把分散的信号关联为同一事件
- 为严重程度打分并从你们的剧本中选择处置动作
使用示例
- 过滤掉与你的技术栈无关的内容
- 权衡可利用性与资产暴露程度
- 直接创建已分类、已排序的工单
使用示例
- 发现冒充品牌与高管的行为
- 分类借口类型：付款、凭据、紧急
- 无需排队即可处理员工上报
使用示例
- 发现不合理的权限提升
- 标记数据外泄与偏离常规的使用
- 对照政策审查访问理由
实时
数据到达的同一时刻即做出决策。
实时
数据流、通话和进行中的会话不会等待夜间批处理。每个事件都即时分类，延迟低，并与系统其他部分使用同样的有类型决策。
使用示例
- 在最初几轮对话中识别意图与来电原因
- 紧张情绪升高时提示升级
- 为坐席选择话术的下一步
使用示例
- 把每个错误归入你们已知的原因之一
- 为严重程度与用户影响打分
- 仅在置信度足够时才创建事故
使用示例
- 即时分类没有固定 schema 的事件
- 根据内容路由到正确的队列
- 在进入数据仓库之前过滤噪声
使用示例
- 在发布前拦截滥用内容
- 发现观众情绪的峰值
- 直播过程中标记精彩时刻
风险与合规
书面标准，应用于每一份案卷。
风险与合规
政策早已写好；难点在于对每份案卷一视同仁地执行。严重程度与置信度明确给出，有疑问的情况连同已提取的证据一起升级。
使用示例
- 发现复杂性、缺漏与欺诈迹象
- 排序以决定直接处理或转给专家
- 将高风险案件升级给人工
使用示例
- 分类合同、监管申报与营销材料
- 发现缺失条款与违禁宣传
- 将有风险的发现升级给法律顾问
使用示例
- 匹配名称和资料不一致的实体
- 按风险与证据质量为告警排序
- 把模糊的案件转给调查团队
使用示例
- 分类风险类型与可疑信号
- 为严重程度打分并安排审核优先级
- 为你的风险模型提取特征
基准测试 · 2026 年 10 月
Flov 表现如何
在关键领域与参考模型的准确率对比。将鼠标悬停在各轴上查看详情。
Flov-One-1.0 Pro
最高准确率
推理
7 项基准
Flov Pro vs. 模型 A
通识知识与推理
Pro · 平均
0.0%
完整数据集
模型 A · 平均
0.0%
相同评测协议
最大差距
+0.0pts
数学
6 项基准
Flov Pro vs. 模型 B
分步解题
Pro · 平均
0.0%
完整数据集
模型 B · 平均
0.0%
相同评测协议
最大差距
+0.0pts
代码
6 项基准
Flov Pro vs. 模型 C
代码生成与修复
Pro · 平均
0.0%
完整数据集
模型 C · 平均
0.0%
相同评测协议
最大差距
+0.0pts
Flov-One-1.0 Flash
低延迟
结构化输出
6 项基准
Flov Flash vs. 模型 D
JSON、信息抽取与工具调用
Flash · 平均
0.0%
完整数据集
模型 D · 平均
0.0%
相同评测协议
最大差距
+0.0pts
多语言
6 项基准
Flov Flash vs. 模型 E
跨语言理解与生成
Flash · 平均
0.0%
完整数据集
模型 E · 平均
0.0%
相同评测协议
最大差距
+0.0pts
长上下文
6 项基准
Flov Flash vs. 模型 F
长文档检索与推理
Flash · 平均
0.0%
完整数据集
模型 F · 平均
0.0%
相同评测协议
最大差距
+0.0pts
延迟 · 2026 年 10 月
毫秒级响应
从发出请求到完整响应的时间，所有模型在同一区域、使用相同提示词测得。
低延迟
Flov-One-1.0 Flash
0ms
完整响应 · p50
Enterprise
<0ms
专属算力
最高准确率
Flov-One-1.0 Pro
0ms
完整响应 · p50
Enterprise
<0ms
专属算力
每个模型 10,000 次请求的中位数，提示词长度 1,000 token · 2026 年 10 月
抢先体验模型
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