LiquidAI: d1

d1 est le modèle de décision hébergé de Liquid AI pour les tâches délimitées de classification, d’orientation et de notation. Ce profil couvre son processus de décision textuelle : fournissez les éléments sous forme d’un état, définissez une ou plusieurs questions et recevez des réponses numériques typées portant sur des issues connues. Liquid décrit ces décisions comme des évaluations renvoyant directement des probabilités, avec zéro token de sortie généré. Le résultat utile est une décision définie et son incertitude, plutôt qu’un passage de texte nouvellement rédigé.

Préparer ensemble les éléments et la question

Fournissez le texte qui rend la décision possible, avec le contexte nécessaire à son interprétation. Gardez l’état séparé des instructions décrivant ce qu’il faut évaluer. Un message d’assistance peut nécessiter une description du produit ou du problème ; un passage documentaire peut nécessiter la question de recherche de l’utilisateur. Définissez l’ensemble des réponses avant de poser la question et donnez à chaque option un sens adapté au processus visé. Des libellés courts peuvent servir de clés de sortie stables, tandis que les descriptions expliquent leurs frontières.

Utilisez des questions nommées sur un état partagé. Un nom clair, tel que intent, urgency ou relevant, garde la sortie associée à la décision qu’elle représente. Par exemple, un message signalant qu’une page ne fonctionne pas peut servir à un choix d’intention, à une grille d’urgence et à une vérification oui/non d’un défaut signalé. Chaque question doit préserver son propre critère, plutôt que de réunir les trois jugements en un seul libellé ambigu.

Choice pour les catégories et l’orientation

Une question choice sélectionne un libellé dans un ensemble non ordonné et renvoie la distribution entre les options nommées. Définissez les options au moyen de descriptions de critères ; le résultat comprend le choix sélectionné, les probabilités et la confiance. Pour l’organisation documentaire, définissez les dossiers ou les sujets possibles et indiquez quel contenu appartient à chacun. Pour l’orientation des demandes, décrivez les destinations qui existent réellement. Une application peut utiliser le libellé obtenu pour choisir son étape suivante, tout en conservant les probabilités concurrentes pour vérification.

Une tâche illustrative de classement peut séparer une question produit, un problème d’intégration et un problème d’accès, avec une option « autre » pour le matériau extérieur à ces définitions. Gardez des frontières concrètes : un message signalant une impossibilité de s’authentifier diffère d’un message demandant comment configurer une fonctionnalité. Le libellé renvoyé sélectionne parmi les sens fournis ; il ne crée pas de destination manquante et n’exécute pas de modification dans un autre système.

Noul pour les vérifications de conditions et la pertinence

Une question noul renvoie une probabilité de 0 à 1 que la condition oui/non définie soit satisfaite. Liquid présente des vérifications binaires pour l’examen de contenus et la pertinence de passages. Énoncez précisément la condition et choisissez l’usage de la probabilité obtenue : signaler une correspondance probable, filtrer un passage ou envoyer un cas incertain en vérification. Le seuil appartient à la tâche qui utilise le résultat, et une probabilité ne doit pas être traitée comme un verdict factuel garanti.

Pour le filtrage de pertinence, fournissez à la fois la requête et le passage candidat. Demandez si ce passage aide à répondre à la requête, puis conservez le passage d’origine avec sa probabilité. Cela peut aider à sélectionner des sources pour une réponse ultérieure sans demander à d1 de rédiger lui-même cette réponse. Si la pertinence nécessite plusieurs degrés plutôt qu’une condition oui/non, définissez une grille ordonnée et utilisez une question score.

Score pour les niveaux ordonnés

Une question score situe l’état sur une grille comportant des niveaux ordonnés et décrits. Les indices des niveaux commencent à 0, et le score correspond à leur position pondérée par les probabilités, qui peut se situer entre des niveaux. Le résultat comprend aussi la distribution entre niveaux et la confiance. Pour l’urgence, définissez ce qui distingue un problème sans impact immédiat, une gêne importante et une tâche bloquée. Une grille à quatre niveaux possède donc les indices 0 à 3 ; son score attendu n’est pas automatiquement une catégorie numérotée de 1 à 4.

Utilisez le score fractionnaire pour le classement ou l’agrégation lorsque c’est le résultat visé, et conservez toute la distribution lorsque l’ambiguïté importe. Des catégories comme les services n’ont pas d’ordre naturel et relèvent d’une question choice. La confiance résume le caractère plus ou moins tranché de la réponse rapportée dans l’interface documentée ; elle doit rester distincte du score souhaité pour la tâche et d’une garantie supposée que la décision est correcte.

Plusieurs questions et applications du producteur

Plusieurs questions peuvent évaluer le même état dans un seul appel au producteur, chacune conservant son type et ses probabilités. Les exemples textuels de Liquid comprennent le filtrage de tickets d’assistance, le classement de documents dans une taxonomie de dossiers, la sélection de chemins de recherche de code, le choix parmi les actions disponibles d’un agent et la décision de conserver ou non du matériau issu de sorties d’outils. Ces processus possèdent tous une prochaine décision délimitée. Une étape de recherche de code peut sélectionner un dossier prometteur à partir de ses descriptions ; une étape de sélection de contenu peut choisir keep, trim ou drop pour le matériau fourni. L’application environnante obtient néanmoins les données sources et effectue l’opération sélectionnée.

Périmètre et artefact de décision utile

Les primitives documentées conviennent aux issues connues, aux notes sur grille et aux vérifications de conditions. De nouveaux textes, des résumés, du code et une conversation ouverte nécessitent un processus de génération, plutôt que d’être impliqués par le résultat de décision de d1. Préparez une question autour d’éléments observables et conservez ses définitions avec la sortie, afin qu’un libellé ou un score puisse être interprété ultérieurement.

Gardez chaque état centré sur les éléments qui répondent à ses questions définies et séparez les tâches de décision sans rapport, afin que leurs critères restent clairs. Gardez des sources pertinentes, définissez les sens de repli lorsque les catégories ne couvrent pas tous les cas et évaluez les seuils de probabilité à partir d’exemples annotés de la tâche. Un artefact utile consigne la catégorie sélectionnée ou le score attendu avec sa distribution, l’identité de la question et les éléments d’origine.