SORTHOUSE

Откройте синтетический ящик со счетами, жалобой клиента, запросом цены, спамом и неоднозначным письмом. Каждое письмо проходит реальные этапы: очистка, классификация, извлечение, проверка, политика и рецензия. Каждое извлечённое поле ведёт к доказательству: цитате из письма, странице PDF или области на фотографии счёта.

Решение об автоматизации принимает политика вне модели на основе детерминированных проверок. Счета и ответы клиентам остаются только с одобрением; можно одобрить, исправить или отклонить, а исправление сохраняет исходный прогноз в аудите. Одобренные действия идут через транзакционный outbox, поэтому повторы, дубликаты доставки и тайм-аут после отправки сверяются, а не повторяются.

По умолчанию классификатор и извлекатель — детерминированная эвристическая база, а OCR, проверка на вредоносное ПО и действия симулируются, что отмечено в интерфейсе; адаптеры для реальных моделей есть, но публичное демо их не использует. Сессии временные и изолированные, хранение два часа, а защита от prompt injection многослойная, без заявления, что проблема решена.

Опубликованная оценка включает 122 синтетических случая: 100 контрольных писем, 12 враждебных и 10 сбойных сценариев. Детерминированная базовая система совершила 0 ложных автоматических действий и заблокировала 16/16 небезопасных действий. Публичное демо использует эту базовую систему; адаптеры LLM подключаемые, а опубликованные метрики не являются результатами LLM. Небольшой синтетический корпус не доказывает качество на реальных почтовых ящиках. Это собственная демонстрация, а не внедрение для клиента.