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领域信号

概述​

domains 按请求所属的学科路由,学科由决策模型从 14 个中选出。每条规则指定它匹配的学科。它提出 domain 预设问题:“Which subject area is this request about?”,选项为 biology、business、chemistry、computer science、economics、engineering、health、history、law、math、other、philosophy、physics 和 psychology。

主要优势​

  • 按主题路由,无需为每个主题维护关键词列表。
  • 每个请求只问一个问题,就能回答所有领域规则。
  • 可以把多个学科归到一个路由名称下。
  • 为 static 选择器提供按领域的模型得分。

解决什么问题?​

路由常常按学科组织:数学模型、法律审阅者、编程助手。为每个学科维护关键词列表既脆弱又容易漏掉换种说法的请求;决策模型阅读请求并给出它的学科。

何时使用​

在以下情况使用 domains:

  • 路由按学科组织;
  • 词法匹配对主题边界来说过于脆弱;
  • 同一主题边界需要供多个决策使用。

对于这 14 个之外的学科,编写你自己的 systemone choice。

配置​

recipes:
- name: default
signals:
domains:
- name: math
description: Mathematics and quantitative reasoning.
- name: stem
description: Science and engineering.
labels: [physics, chemistry, biology, engineering]
- name: computing
labels: [computer science]
predicate: {gte: 0.6}
decisions:
- name: stem-route
priority: 100
rules:
operator: OR
conditions:
- {type: domain, name: math}
- {type: domain, name: stem}
modelRefs:
- model: science-model
字段含义
name规则名称,供 {type: domain, name: ...} 条件使用
labels规则匹配的学科;默认为 [name],所以以学科命名的规则无需填写
predicate选中学科的最低概率;默认为模型的校准阈值(vela3-fast 上为 0.41),否则为 0.5
model_scoresstatic 选择器对该领域请求排序时使用的各候选得分
deployment、timeout_ms回答问题的部署,以及答案的截止时间

当模型选中的学科属于规则的 labels,且其概率满足 predicate 时,规则匹配。名称不是学科的规则必须设置 labels,否则配置会被拒绝,并给出最接近的学科建议。如果请求不属于你的任何规则的学科,它不会匹配任何领域规则:给一条规则设置 labels: [other],即可接住模型归入 other 的请求。

回答问题的模型​

除非 domain 绑定或规则的 deployment 指定了其他部署,否则由决策模型回答所有领域规则;见选择部署。vela3-fast、Vela 3.0 的 d3 规格和 Vela 2.0 有该问题的训练形式;其他 System One 模型零样本回答。该问题读取当前用户轮次,并截断到模型的输入长度。

通过 Router 时,路由预览(POST /api/v1/routing/preview)会报告匹配的领域规则。完整示例见 config/fragments/signal/domain/mmlu.yaml。