Operativo · AI · smistamento con umano nel ciclo

SORTHOUSE

Un laboratorio di smistamento per email e documenti con estrazione validata su schema, prove per ogni campo, una policy fuori dal modello, coda di approvazione e azioni idempotenti.

SORTHOUSE · coda di approvazione
L'ispettore dei campi SORTHOUSE mostra una fattura fotografata, un campo incerto e la regione di prova.

Lo provi qui

Apri la fattura fotografata, controlla il campo incerto e la sua prova, correggilo, poi esegui lo scenario di prompt injection nel Failure Lab. L'interfaccia del laboratorio è in inglese.

sorthouse.syslora.comNuova scheda ↗

Il problema

Automatizzare una casella mista è sicuro solo se il sistema riconosce la mancanza di prove e non ripete un'azione dopo un retry o un timeout.

Cosa fa

Apri una casella sintetica con fatture, un reclamo, una richiesta di preventivo, spam e un messaggio ambiguo. Ogni messaggio attraversa fasi reali: sanificazione, classificazione, estrazione, validazione, policy e revisione. Ogni campo estratto rimanda alla sua prova: una citazione dell’email, una pagina PDF o una regione di una fattura fotografata.

La decisione di automatizzare spetta a una policy fuori dal modello, basata su controlli deterministici. Fatture e risposte ai clienti restano solo con approvazione; puoi approvare, correggere o rifiutare e la correzione conserva la previsione originale nell’audit. Le azioni approvate passano da un outbox transazionale, quindi retry, consegne duplicate e timeout dopo l’invio vengono riconciliati, non ripetuti.

Per impostazione predefinita classificatore ed estrattore sono una base euristica deterministica, mentre OCR, scansione malware e azioni sono simulati e indicati nell’interfaccia; esistono adattatori per modelli reali ma la demo pubblica non li usa. Le sessioni sono temporanee e isolate, con conservazione di due ore, e le difese contro il prompt injection sono a strati, senza pretendere che il problema sia risolto.

La valutazione pubblicata comprende 122 casi sintetici: 100 email held-out, 12 casi avversari e 10 scenari di errore. Il baseline deterministico ha prodotto 0 azioni automatiche errate e bloccato 16/16 azioni non sicure. Il demo pubblico usa questo baseline; gli adattatori LLM sono intercambiabili e le metriche riportate non sono risultati LLM. Il corpus è piccolo e sintetico e non dimostra prestazioni su caselle reali. È una dimostrazione propria, non un progetto per un cliente.

Cosa include.

  1. 01Classificazione ed estrazione con prove per campo
  2. 02Validazione deterministica e soglia di confidenza
  3. 03Coda di approvazione: approva, correggi o rifiuta
  4. 04Outbox transazionale con riconciliazione dopo timeout
  5. 05Laboratorio di prompt injection e simulazione di guasti
  6. 06Sessioni isolate e valutazioni misurate

Realizzato con

  • Laravel
  • Alpine.js
  • PostgreSQL
  • Redis / Horizon
  • Provider adapters
  • Playwright

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