廣告內容審核正面臨三大產品挑戰：人工審核標準不一（一致性）、審核週期過長導致廣告上線延遲（時效性），以及跨語言與市場的擴展難度（擴展性）。為解決這些痛點，Taboola 開發了 AI 審核代理人 Argus。Argus 運用大型語言模型（LLM）模擬真人審核流程，能自動針對全球廣告進行政策合規、事實查核及安全性分類。

本演講將深入解析這套生產級 AI 系統的工程實踐。我們將拆解其多階段流水線（Multi-stage Pipeline）如何還原人工工作流，展示 RAG 結合 Few-shot Learning 的實務應用，並介紹我們自研的提示詞評估平台（Prompt Evaluation Platform）。該平台實現了「提示詞的 CI/CD」，確保每一次指令或模型更迭皆通過品質指標門檻。最後，我們將分享此方案帶來的實質效益及未來展望。