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Respan: Span-01 Lite

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Respan: Span-01 Lite

Span-01 Lite ist das separat benannte Verhaltensbewertungsprofil von Respan für Textkonversationen und Agenten-Traces. Es arbeitet mit vom Aufrufer definierten Verhaltensweisen und liefert für jede die Wahrscheinlichkeiten für vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar, mit demselben dokumentierten Bewertungsablauf wie Span-01.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Span-01 Lite ist ein separat benanntes Modellprofil innerhalb der Span-01-Familie zur Verhaltensbewertung von Respan. Quickstart und Modelltabelle des Herstellers weisen Lite als eines der beiden Profile aus, die denselben Bewertungsablauf verwenden. Es erhält eine Textinteraktion und Verhaltensdefinitionen in natürlicher Sprache und liefert dann für jede Definition drei Wahrscheinlichkeiten: vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar. Die nützliche Ausgabe des Profils ist ein Verhaltensdatensatz mit expliziter Unsicherheit, keine schriftliche Antwort auf das Gespräch.

Die Beobachtung und ihre Abgrenzung wählen

Definieren Sie das Verhalten in Worten, die zu Ihrer Aufgabe passen. Legen Sie bei einer Übergabeprüfung fest, ob gemeint ist, dass der Nutzer ausdrücklich nach einem Menschen fragt, dass der Assistent eine Übergabe für nötig erklärt, oder eine der beiden Bedingungen. Wenn bloße Enttäuschung nicht zählen soll, sagen Sie das. Definieren Sie bei einer Entschuldigungsprüfung, welche Formulierung als Entschuldigung gilt, statt sich auf eine unklare Bezeichnung zu verlassen. Jede Definition hat einen Bezeichner, den der Bewerter zusammen mit ihren Wahrscheinlichkeiten zurückgibt.

Die Menge der Verhaltensweisen gehört dem Aufrufer. Beispiele wie Frustration, nicht belegte Versprechen, Fehlgebrauch von Tools oder sich wiederholende Agentenaktionen sind Definitionen, die Sie bereitstellen, keine feste Liste nativer Kategorien. Halten Sie jede Definition in der bereitgestellten Interaktion beobachtbar. Ein kurzer Abschnitt kann klären, ob sich der Assistent entschuldigt hat, und dennoch keine Belege dafür enthalten, dass ein externes Problem tatsächlich gelöst wurde.

Den Gesprächsabschnitt vorbereiten

In der dokumentierten Eingabe von Respan stehen vorangehende Nachrichten in span.input und der zu bewertende Gesprächszug in span.output. Der Nachrichteninhalt ist ein String. Bewahren Sie den Kontext, der zum Verständnis des Gesprächszugs nötig ist, einschließlich der Sprecherrollen, der relevanten Nutzeranfrage und aller textlichen Belege, die der Assistent verwendet hat. Stellen Sie bei einer Qualitätsprüfung den tatsächlichen Gesprächszug bereit, nicht eine Paraphrase, die das zu bewertende Verhalten entfernt.

Eine beispielhafte Prüfung kann eine Nutzernachricht über wiederholte Probleme und eine Antwort des Assistenten mit dem Angebot, der Sache nachzugehen, umfassen. Definieren Sie Nutzerfrustration und ein Versprechen des Assistenten als getrennte Beobachtungen. Wenn ein Tool-Ergebnis für die Beurteilung zählt, ob eine Aussage belegt war, behalten Sie den relevanten Text dieses Ergebnisses im Kontext. Die Ausgabe ist eine Bewertung dieser Definitionen im bereitgestellten Abschnitt; das Modell führt weder die versprochene Untersuchung durch noch verändert es das Gespräch selbst.

Vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar

Die Bewertungsantwort enthält die Verhaltens-id mit p_present, p_absent und p_not_observable, die sich zu ungefähr 1 summieren. Nicht beobachtbar bedeutet, dass der Trace die Frage nicht beantworten kann. Das ist etwas anderes als nicht vorhanden. Bei einer Definition wie der Annahme einer Lösung durch den Kunden ist ein Abschnitt, der endet, bevor der Kunde reagiert, ein unvollständiger Beleg, selbst wenn die Antwort des Assistenten überzeugt klingt.

Behalten Sie alle drei Werte, wenn Sie ein Ergebnis für die Prüfung aufbereiten. Eine nach dem höchsten Wert gewählte Kategorie kann für eine Anzeige nützlich sein, doch die Verteilung bewahrt, wie unsicher die Beobachtung war. Schließen Sie nicht allein aus einem niedrigen Vorhandensein-Wert, dass das Verhalten definitiv nicht aufgetreten ist. Wenn fehlende Belege überwiegen, kann die sinnvolle Maßnahme darin bestehen, den relevanten Kontext zu beschaffen oder das Ergebnis als unbekannt festzuhalten, statt eine Erklärung zu erfinden.

Mehrere Definitionen über dieselben Belege

Der Bewertungsablauf des Herstellers wertet mehrere Verhaltensdefinitionen gemeinsam über einen Trace aus und gibt für jeden Bezeichner ein Ergebnis in der Reihenfolge der Anfrage zurück. Die Dokumentation nennt keine Obergrenze für die Anzahl der Verhaltensweisen pro Anfrage. Daraus folgt weder ein allgemeingültiges Token-Fenster noch eine unbegrenzte Trace-Größe. Halten Sie die Definitionen zielgerichtet und die Belege relevant, und bewahren Sie die Zuordnung zwischen jedem zurückgegebenen Ergebnis und der Definition, die es erzeugt hat.

Die Verhaltensergebnisse sind unabhängige Beobachtungen und keine einzelne Antwort mit exklusiver Auswahl. Frustration, eine Entschuldigung und eine vorgeschlagene Übergabe können alle im selben Austausch vorkommen. Ihre jeweiligen dreiteiligen Verteilungen haben innerhalb jeder Definition Bedeutung; das Addieren von Vorhandensein-Werten über verschiedene Verhaltensweisen ergibt weder eine normalisierte Kategorienverteilung noch einen geordneten Bewertungsraster-Score.

Das gewählte Profil mit seinen Ergebnissen aufbewahren

Der Hersteller dokumentiert die Lite- und die Standardbezeichnung mit gemeinsamer Anfrage- und Ergebnisform. Dieser Vertrag unterstützt die Aufbereitung von Traces und die Interpretation von Verhaltenswahrscheinlichkeiten für beide benannten Profile. Er belegt nicht, dass Lite dieselben Gewichte, dieselbe Parameterzahl oder dieselbe Qualität wie die andere Edition hat. Halten Sie das gewählte Profil bei der Prüfung seiner Ergebnisse identifizierbar, statt Ergebnisse verschiedener Editionen stillschweigend auszutauschen.

Verwenden Sie gelabelte Gespräche aus der vorgesehenen Aufgabe, um Schwellenwerte für Protokollierung, Routing oder Prüfung festzulegen. Bewahren Sie Ergebnisse mit hohem Nicht-beobachtbar-Wert und Grenzfälle zur Inspektion auf, und vergleichen Sie jeden scheinbaren Fehler mit dem ursprünglichen Gesprächszug und der Verhaltensdefinition. Das nützliche Endartefakt enthält den Bezeichner des Textabschnitts, die Definition, das gewählte Profil und das vollständige dreiteilige Wahrscheinlichkeitsergebnis. Ein späterer Anwendungsschritt entscheidet, was mit dieser Beobachtung geschieht; die Bewertungsausgabe von Lite führt selbst keine Übergabe aus, blockiert keine Antwort und erzeugt keine Korrektur.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone respan/span-01-lite

respan/span-01-lite

Respan /respan/span-01-lite

Start

Span-01 Lite ist das separat benannte Verhaltensbewertungsprofil von Respan für Textkonversationen und Agenten-Traces. Es arbeitet mit vom Aufrufer definierten Verhaltensweisen und liefert für jede die Wahrscheinlichkeiten für vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar, mit demselben dokumentierten Bewertungsablauf wie Span-01.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
decisions

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
decisions
Ausgabeformat
json
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
respan/span-01-lite
Standard—
FeldproviderTypschemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
FeldquestionsTypobjectAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldsession_idTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
FeldstateTypschemaAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldtraceTypschemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
FelduserTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldquestions.<id>.typeTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
noul, choice, score
Standard—
Feldquestions.<id>.instructionsTypstring|object|arrayAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldquestions.<id>.criteriaTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: choice/score: erforderlich; noul: optional. Bei choice ist criteria ein Objekt; bei score ist es ein Array mit minItems=1.
Standard—
Feldquestions.<id>.criteria.trueTypstring|object|arrayAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Kriterienobjekt noul bereitgestellt
Standard—
Feldquestions.<id>.criteria.falseTypstring|object|arrayAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Kriterienobjekt noul bereitgestellt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

noul · Erforderlich: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions

choice · Erforderlich: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object

score · Erforderlich: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, state, questions
Parametermaterial_typesVertragtext
Parameteroptional_controlsVertragprovider, session_id, trace, user
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous

Senden Sie die genaue Modell-ID und bewahren Sie die vollständige native Antwort auf.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · System One

Beibehaltene offizielle Anfragestruktur; Beispiel zur DokumentationEigene reale Anfrageinhalte verwenden und das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "respan/span-01-lite",
  "questions": {
    "is_bug": {
      "criteria": {
        "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",
        "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."
      },
      "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",
      "type": "noul"
    },
    "team": {
      "criteria": {
        "account": "Login, permissions, or profile issues.",
        "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",
        "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."
      },
      "instructions": "Which team should own this ticket?",
      "type": "choice"
    },
    "urgency": {
      "criteria": [
        "Can wait for the next release",
        "Should be fixed this week",
        "Blocking revenue right now"
      ],
      "instructions": "How urgent is this ticket?",
      "type": "score"
    }
  },
  "state": {
    "customer_tier": "enterprise",
    "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."
  }
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='respan/span-01-lite'
Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · System One

json

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Jede bereitgestellte Antwort mit Fragen-ID bleibt mit ihrem genauen Typ, ihrem noul/choice/score-Wert, ihrer Konfidenz, ihren Wahrscheinlichkeiten und ihrer Legende erhalten. Das gesamte ursprüngliche JSON wird gespeichert und erst nach der Abrechnung zurückgegeben.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Bewahren Sie den ursprünglichen Vorgang sowie die vollständige oder teilweise Antwort auf; wiederholen Sie POST nicht.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldmodelTypstring
FeldidTypstring
FeldproviderTypstring
Feldanswers.<id>.typeTypstring
Feldanswers.<id>.noulTypnumber
Feldanswers.<id>.choiceTypstring
Feldanswers.<id>.scoreTypnumber
Feldanswers.<id>.confidenceTypnumber
Feldanswers.<id>.probabilitiesTypobject
Feldanswers.<id>.legendTypobject
Feldusage.input_tokensTypinteger
Feldusage.output_tokensTypinteger
Feldusage.costTypnumber
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungUngültiges Pflichtfeld, ungültige Darstellung oder ungültiger WertNächster SchrittKorrigieren Sie das angegebene Anfragefeld.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra respan/span-01-lite

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

respan/span-01-lite

FAQ · Respan: Span-01 Lite
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/systemone · respan/span-01-lite: text → decisions

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/systemone · respan/span-01-lite: model, provider, questions, session_id, state, trace, user

Weitere Details

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