LLMを使ってフォーラムで見られるスパムの種類を検出するのは、まさに「牛刀で鶏を割く」ようなものです。もし編集にも適用できるなら、監視ワードを使った小規模な言語モデルだけでもほぼ十分だと思います。
LLMによるスパム検出の利用には躊躇しています。なぜなら、どれだけのエネルギー（およびCO2）を消費するのか不明だからです（監視ワード機能の少なくとも100万倍は消費していると思われます）。また、説明のつかない誤検知が発生する可能性もあります。ガイドを見ても、セットアップが非常に難しく感じられます（私は管理者ではないため、この件を解決するには上位のスタッフに依頼する必要があります）。
とはいえ、試みる価値はあると思います。
私の意見では、Decision 1 モデルを試してみてください。私はこのワークフローを使って、ユーザーをサービスアカウント/グループのメールアドレスから分離し、メール通知に対する自動応答を設定しています。コミュニティのメールアドレスに届く勧誘メール用のワークフローも追加しました。LLM はこの用途にはやや信頼性に欠けることが分かりましたが、Decision 1 エージェントを実装してからは完全に安定して動作しています。
ワークフローには「投稿編集後」のオプションもあるようです。
投稿編集トリガーを追加した JSON をこちらに添付します。インポートして試す場合は、プロンプトを特定のシナリオに合わせて更新するだけです。
Autoresponder Email Filter.json (8.6 KB)
