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SecurityGateway for Email Servers v11.0

使用此页面来创建和管理 AI 分类 提示词,这些提示词将被发送到您选定的 AI 模型,时机是当邮件匹配您的 AI 分类规则。您可以添加、编辑和删除提示词,并查看每个提示词的配置详细信息。该“提示词列表”显示已启用列,用于启用/禁用提示词,此外还包括提示词名称列,以及显示提示词正在使用哪个 AI 模型的列。

添加或编辑 AI 提示词

要将新的 AI 提示词添加到提示词列表,请点击提示词页面工具栏上的新建。要编辑现有的提示词,请选择这个提示词条目,并点击“编辑”。

属性

启用

选中此框可为用户启用所选提示词。

名称:

为提示词指定唯一名称。

描述:

使用此框来描述提示词。这是可选的,仅供您参考。

AI 模型:

使用这个下拉列表来选择将收到提示词的预配置 AI 模型

提示词文本:

这是将发送至选定 AI 模型的文本,时机是当邮件匹配了与该提示词关联的 AI 分类规则。该提示词必须询问模型来为每封分析过的邮件返回其中一个在下方指定的已允许分类标签,可以选择在逗号后跟随一些额外的文本。提示词中提到的标签必须与您在该选项中指定的标签完全匹配,否则邮件可能无法正确分类。提示词中有许多变量可供使用,以准确控制该提示词中包含哪些邮件数据。点击查看所有可用变量来查看这些变量列表。还请参阅下方的示例提示词来获取可接受提示词的两个示例,每个示例都有解释说明。

查看所有可用变量

点击此按钮可显示提示词中允许的所有变量的列表。变量必须用大括号括起来: 例如:{variable_name}。要设置变量允许的最大字符数,请使用: {variable_name,max_chars}. 例如: {body.text,50000} 将替换变量的文本的大小限制为 50,000 个字符。超出该范围的任何文本都将被截断。

变量

描述

{classification_labels}

允许的分类标签

{remote_ip}

远程客户端 IP 地址

{remote_ip.ptr}

PTR (反向 DNS) 记录

{ehlo_domain}

EHLO/HELO 域

{ehlo_domain.ptr}

EHLO/HELO 域 (反向 DNS)

{env_from}

信封发件人地址

{subject}

电子邮件主题

{body.text}

纯文本邮件正文

{body.html}

HTML 邮件正文

{attachments}

附件列表

{headers}

邮件报头(已解码)

{headers.raw}

邮件报头 (raw)

{message.raw}

完整原始邮件数据 (RFC 5322)

 

查看示例提示词

点击此按钮可查看示例提示词,可用作创建 AI 分类提示词的模板或起点。在该页面,请点击“使用此模板”按钮来将示例提示词复制到下方的“提示词文本”框中。还请参阅: 示例提示词来了解有关如何构建提示词的更多信息。

已允许分类标签:

这些是您将提示词 AI 分配给分析的邮件的分类标签。如果您在提示词中手动定义分类标签,而不是使用 {classification_labels} 变量,则它们必须准确匹配这些标签。如果提示词中的标签与此处指定的标签不匹配,则邮件将无法正确分类。

示例提示词

下方是两个示例 AI 分类提示词。第一个实例比较简单,第二个示例更复杂。提示: 像 ChatGPT 这样的 AI 工具有助于建议和改进各种分类任务的提示词。

提示词示例 #1:

借助此提示词,AI 模型完全自行确定所列分类的定义。例如,如果您的分类是 LEGITIMATE、SPAM 和 SUSPICIOUS,那么它留给模型来确定什么构成“垃圾邮件”,什么使邮件“合法”,以及它认为是“可疑”的详细信息。该示例还使用 {classification_labels} 变量来自动包含您的“已允许分类标签”。请注意,它还指示该模型以“其中一个正确的”标签响应,“后跟逗号和解释说明。” 对于 AI 分类,该模型必须仅返回其中一个分类标签,并可选地在逗号后返回一些附加文本,例如解释为什么将该分类分配给这封邮件。最后,这些变量用于包含要分析的数据: 邮件的报头,至多 50,000 个字符的邮件 html 正文,以及包含任何附件的列表。

--

分析该电子邮件,并根据内容分类。以下方正确的标签响应: {classification_labels},后跟逗号和解释说明。

 

报头: {headers}

正文: {body.html,50000}

附件: {attachments}

 

提示词示例 #2:

在此提示词中,每个分类都是在提示词中定义的;它不留给模型来确定每个分类的含义。它还告诉该模型只用一个分类或类别来响应,然后是逗号和解释说明。告诉该模型为什么选择该分类,有时可以产生更好的结果,减少错误感知或不合逻辑的答案。此外,还会记录额外信息,这可能有助于您解决问题或优化提示词。最后,这些变量用于包含邮件的报头,以及多达 50,000 字符数的邮件正文。

--

您是电子邮件分类助理。您的任务是阅读电子邮件,并将其分类为以下类别之一:

LEGITIMATE (合法): 来自可信来源的个人、工作相关、事务性或预期的电子邮件(例如收据、订单确认和服务更新等)。

UNSOLICITED (未经请求): 不是明确有害或出售某些东西的未请求的电子邮件,例如时事通讯、问卷调查或随机联系尝试。

COMMERCIAL (商业): 推广或销售产品或服务的电子邮件,包括广告、优惠和市场营销活动。

HARMFUL (有害): 看似网络钓鱼尝试、包含恶意软件、冒充已知品牌或服务窃取信息、涉及诈骗或具有恶意意图的电子邮件。只有在有明确的欺骗、欺诈或威胁证据的情况下才使用此标签。来自符合 DMARC 的知名公司的电子邮件不应被标记为有害,除非它们显示出模拟或恶意内容的迹象(例如,不匹配的链接、可疑附件、敦促通过未知 URL 立即登录)。

只用一个类别后跟逗号和解释说明来响应。

报头: {headers}

正文: {body.text,50000}