案例2
案例介绍
构建面向百科/贴吧/知道等 UGC 场景的智能审核系统，将规则引擎、Paddle ML 模型与文心 LLM 的结构化审核能力整合为 Agent 流程，实现自动识别违规内容、风险分级、生成证据链与自动工单闭环。系统通过 ClickHouse 高吞吐日志与低置信度二次复核机制，将人工审核量降低 60%+，同时保持误杀率与漏检率在合规范围内。
技术栈：Python、FastAPI、ClickHouse、Redis、HBase、PaddlePaddle（文本分类/异常检测）、ERNIE/Qianfan Function Calling、LangChain/Semantic Kernel、规则引擎、审计链路、Prometheus/Grafana。
案例2
案例介绍
项目 2：内容安全与反作弊智能 Agent（规则 + ML + LLM）
构建面向百科/贴吧/知道等 UGC 场景的智能审核系统，将规则引擎、Paddle ML 模型与文心 LLM 的结构化审核能力整合为 Agent 流程，实现自动识别违规内容、风险分级、生成证据链与自动工单闭环。系统通过 ClickHouse 高吞吐日志与低置信度二次复核机制，将人工审核量降低 60%+，同时保持误杀率与漏检率在合规范围内。
技术栈：Python、FastAPI、ClickHouse、Redis、HBase、PaddlePaddle（文本分类/异常检测）、ERNIE/Qianfan Function Calling、LangChain/Semantic Kernel、规则引擎、审计链路、Prometheus/Grafana。
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