Rilevare il tipo di spam che vediamo sul nostro forum con un LLM è davvero come sparare alle mosche con il cannone. Il piccolo modello linguistico basato sulle parole chiave monitorate sarebbe più che sufficiente, se solo fosse applicato alle modifiche.
Esito a usare il rilevamento spam tramite LLM perché non so quanta energia (e CO2) consumi (probabilmente almeno un milione di volte più della funzionalità delle parole chiave monitorate), e potrebbe produrre falsi positivi inspiegabili. La guida inoltre sembra molto difficile da configurare (e non sono un amministratore, quindi dovrò chiedere a qualcuno di più esperto di occuparsene).
IMHO, prova con un modello Decision 1. Uso questo flusso di lavoro per isolare gli utenti tramite le email degli account o dei gruppi di servizio e configurare una risposta automatica alle notifiche via email. Ne ho aggiunto anche uno per qualsiasi sollecitazione inviata al nostro indirizzo email comunitario. Ho trovato gli LLM un po’ troppo inaffidabili per questo scopo, ma l’implementazione di un agente decisionale a un livello (Decision 1) è risultata a prova di bomba.
Sembra che i flussi di lavoro abbiano anche un’opzione “Post Edited” (Post modificato).
Ecco il JSON con il trigger per la modifica dei post aggiunto, se vuoi provare a importarlo. Dovrai solo aggiornare i prompt per adattarli ai tuoi scenari specifici.
