d1 er Liquid AIs hostede beslutningsmodell for avgrensede oppgaver innen klassifisering, ruting og skåring. Denne profilen dekker tekstbeslutningsflyten: oppgi grunnlaget som en tilstand, definer ett eller flere spørsmål, og motta typede numeriske svar over kjente utfall. Liquid beskriver disse beslutningene som evalueringer som returnerer sannsynligheter direkte, med null genererte utdatatokener. Det nyttige resultatet er en definert beslutning og usikkerheten i den, ikke et nyskrevet tekstavsnitt.
Oppgi teksten som gjør beslutningen mulig, inkludert konteksten som trengs for å tolke den. Hold tilstanden adskilt fra instruksjonene som beskriver hva som skal vurderes. En supportmelding kan trenge en beskrivelse av produktet eller problemet; et dokumentutdrag kan trenge brukerens søkespørsmål. Definer svarsettet før du stiller spørsmålet, og gi hvert alternativ en betydning som passer den tiltenkte arbeidsflyten. Korte etiketter kan fungere som stabile utdatanøkler, mens beskrivelsene forklarer grensene mellom dem.
Bruk navngitte spørsmål over en felles tilstand. Et tydelig navn som intensjon, hastegrad eller relevant holder utdataene knyttet til beslutningen de representerer. En melding om at en side ikke fungerer, kan for eksempel danne grunnlag for et intensjonsvalg, en vurderingsskala for hastegrad og en ja/nei-kontroll av en rapportert feil. Hvert spørsmål bør beholde sitt eget kriterium i stedet for å slå sammen alle tre vurderingene til én tvetydig etikett.
Et valgspørsmål (choice) velger én etikett fra et uordnet sett og returnerer fordelingen over de navngitte alternativene. Definer alternativene gjennom kriteriebeskrivelser; resultatet inneholder det valgte alternativet, sannsynlighetene og konfidensen. For organisering av dokumenter definerer du de mulige mappene eller emnene og angir hvilket innhold som hører hjemme i hver av dem. For ruting av henvendelser beskriver du destinasjonene som faktisk finnes. En applikasjon kan bruke den resulterende etiketten til å velge neste trinn og samtidig beholde de konkurrerende sannsynlighetene for gjennomgang.
En illustrerende arkiveringsoppgave kan skille mellom et produktspørsmål, et integrasjonsproblem og et tilgangsproblem, med et alternativ for «annet» for materiale utenfor disse definisjonene. Hold grensene konkrete: en melding om at autentiseringen mislykkes, er noe annet enn en som spør hvordan en funksjon konfigureres. Den returnerte etiketten velger blant oppgitte betydninger; den oppretter ikke en manglende destinasjon og utfører ingen endring i et annet system.
Et noul-spørsmål returnerer en sannsynlighet fra 0 til 1 for at det definerte ja/nei-vilkåret er oppfylt. Liquid demonstrerer binære kontroller for innholdsgjennomgang og relevans i tekstutdrag. Angi vilkåret presist og velg hvordan den resulterende sannsynligheten skal brukes: flagge et sannsynlig treff, filtrere et utdrag eller sende et usikkert tilfelle til gjennomgang. Terskelen hører til oppgaven som bruker resultatet, og en sannsynlighet skal ikke behandles som en garantert faktisk dom.
For relevansfiltrering oppgir du både søket og kandidatutdraget. Spør om utdraget bidrar til å besvare søket, og behold deretter det opprinnelige utdraget sammen med sannsynligheten. Dette kan støtte utvelgelse av kildemateriale til et senere svar uten at d1 blir bedt om å skrive selve svaret. Hvis relevansen trenger flere grader i stedet for et ja/nei-vilkår, definerer du en ordnet vurderingsskala og bruker et skårspørsmål.
Et skårspørsmål (score) plasserer tilstanden på en vurderingsskala med ordnede, beskrevne nivåer. Nivåindeksene starter på 0, og skåren er den sannsynlighetsvektede posisjonen, som kan havne mellom nivåene. Resultatet inneholder også nivåfordelingen og konfidensen. For hastegrad definerer du hva som skiller et problem uten umiddelbar virkning, en merkbar ulempe og en blokkert oppgave. En skala med fire nivåer har derfor indeksene 0 til og med 3; den forventede skåren er ikke automatisk en kategori nummerert fra 1 til 4.
Bruk den ikke-heltallige skåren til rangering eller aggregering når det er det tiltenkte resultatet, og behold hele fordelingen når tvetydighet har betydning. Kategorier som avdelinger har ingen naturlig rekkefølge og hører hjemme i et valgspørsmål. Konfidensen oppsummerer hvor entydig det rapporterte svaret er i det dokumenterte grensesnittet; den skal holdes adskilt fra oppgavens ønskede skår og fra en antatt garanti for at beslutningen er riktig.
Flere spørsmål kan vurdere den samme tilstanden i ett kall til produsenten, og hvert av dem beholder sin type og sine sannsynligheter. Teksteksemplene fra Liquid omfatter filtrering av supportsaker, arkivering av dokumenter i en mappetaksonomi, valg av stier for kodesøk, valg mellom tilgjengelige agenthandlinger og avgjørelser om hvilket materiale fra verktøyutdata som skal beholdes. Alle disse arbeidsflytene har en avgrenset neste beslutning. Et kodesøketrinn kan velge en lovende mappe ut fra beskrivelsene; et trinn for innholdsutvelgelse kan velge å beholde, korte ned eller forkaste oppgitt materiale. Den omkringliggende applikasjonen henter fortsatt kildedataene og utfører den valgte operasjonen.
De dokumenterte primitivene passer for kjente utfall, vurderinger på en skala og vilkårskontroller. Ny prosa, sammendrag, kode og åpne samtaler krever en genereringsflyt og følger ikke av beslutningsresultatet fra d1. Forbered et spørsmål ut fra observerbart grunnlag, og behold spørsmålets definisjoner sammen med utdataene, slik at en etikett eller skår kan tolkes senere.
Hold hver tilstand fokusert på grunnlaget som besvarer de definerte spørsmålene, og skill urelaterte beslutningsoppgaver fra hverandre slik at kriteriene forblir tydelige. Hold kildematerialet relevant, definer reservebetydninger for ufullstendig kategoridekning, og vurder sannsynlighetsterskler ved hjelp av merkede eksempler fra oppgaven. Et nyttig resultat registrerer den valgte kategorien eller den forventede skåren sammen med fordelingen, spørsmålets identitet og det opprinnelige grunnlaget.
", "aboutText": "d1 er Liquid AIs hostede beslutningsmodell for avgrensede oppgaver innen klassifisering, ruting og skåring. Denne profilen dekker tekstbeslutningsflyten: oppgi grunnlaget som en tilstand, definer ett eller flere spørsmål, og motta typede numeriske svar over kjente utfall. Liquid beskriver disse beslutningene som evalueringer som returnerer sannsynligheter direkte, med null genererte utdatatokener. Det nyttige resultatet er en definert beslutning og usikkerheten i den, ikke et nyskrevet tekstavsnitt.\n\n### Forbered grunnlaget og spørsmålet sammen\n\nOppgi teksten som gjør beslutningen mulig, inkludert konteksten som trengs for å tolke den. Hold tilstanden adskilt fra instruksjonene som beskriver hva som skal vurderes. En supportmelding kan trenge en beskrivelse av produktet eller problemet; et dokumentutdrag kan trenge brukerens søkespørsmål. Definer svarsettet før du stiller spørsmålet, og gi hvert alternativ en betydning som passer den tiltenkte arbeidsflyten. Korte etiketter kan fungere som stabile utdatanøkler, mens beskrivelsene forklarer grensene mellom dem.\n\nBruk navngitte spørsmål over en felles tilstand. Et tydelig navn som intensjon, hastegrad eller relevant holder utdataene knyttet til beslutningen de representerer. En melding om at en side ikke fungerer, kan for eksempel danne grunnlag for et intensjonsvalg, en vurderingsskala for hastegrad og en ja/nei-kontroll av en rapportert feil. Hvert spørsmål bør beholde sitt eget kriterium i stedet for å slå sammen alle tre vurderingene til én tvetydig etikett.\n\n### Valg (choice) for kategorier og ruting\n\nEt valgspørsmål (choice) velger én etikett fra et uordnet sett og returnerer fordelingen over de navngitte alternativene. Definer alternativene gjennom kriteriebeskrivelser; resultatet inneholder det valgte alternativet, sannsynlighetene og konfidensen. For organisering av dokumenter definerer du de mulige mappene eller emnene og angir hvilket innhold som hører hjemme i hver av dem. For ruting av henvendelser beskriver du destinasjonene som faktisk finnes. En applikasjon kan bruke den resulterende etiketten til å velge neste trinn og samtidig beholde de konkurrerende sannsynlighetene for gjennomgang.\n\nEn illustrerende arkiveringsoppgave kan skille mellom et produktspørsmål, et integrasjonsproblem og et tilgangsproblem, med et alternativ for «annet» for materiale utenfor disse definisjonene. Hold grensene konkrete: en melding om at autentiseringen mislykkes, er noe annet enn en som spør hvordan en funksjon konfigureres. Den returnerte etiketten velger blant oppgitte betydninger; den oppretter ikke en manglende destinasjon og utfører ingen endring i et annet system.\n\n### Noul for vilkårskontroller og relevans\n\nEt noul-spørsmål returnerer en sannsynlighet fra 0 til 1 for at det definerte ja/nei-vilkåret er oppfylt. Liquid demonstrerer binære kontroller for innholdsgjennomgang og relevans i tekstutdrag. Angi vilkåret presist og velg hvordan den resulterende sannsynligheten skal brukes: flagge et sannsynlig treff, filtrere et utdrag eller sende et usikkert tilfelle til gjennomgang. Terskelen hører til oppgaven som bruker resultatet, og en sannsynlighet skal ikke behandles som en garantert faktisk dom.\n\nFor relevansfiltrering oppgir du både søket og kandidatutdraget. Spør om utdraget bidrar til å besvare søket, og behold deretter det opprinnelige utdraget sammen med sannsynligheten. Dette kan støtte utvelgelse av kildemateriale til et senere svar uten at d1 blir bedt om å skrive selve svaret. Hvis relevansen trenger flere grader i stedet for et ja/nei-vilkår, definerer du en ordnet vurderingsskala og bruker et skårspørsmål.\n\n### Skår (score) for ordnede nivåer\n\nEt skårspørsmål (score) plasserer tilstanden på en vurderingsskala med ordnede, beskrevne nivåer. Nivåindeksene starter på 0, og skåren er den sannsynlighetsvektede posisjonen, som kan havne mellom nivåene. Resultatet inneholder også nivåfordelingen og konfidensen. For hastegrad definerer du hva som skiller et problem uten umiddelbar virkning, en merkbar ulempe og en blokkert oppgave. En skala med fire nivåer har derfor indeksene 0 til og med 3; den forventede skåren er ikke automatisk en kategori nummerert fra 1 til 4.\n\nBruk den ikke-heltallige skåren til rangering eller aggregering når det er det tiltenkte resultatet, og behold hele fordelingen når tvetydighet har betydning. Kategorier som avdelinger har ingen naturlig rekkefølge og hører hjemme i et valgspørsmål. Konfidensen oppsummerer hvor entydig det rapporterte svaret er i det dokumenterte grensesnittet; den skal holdes adskilt fra oppgavens ønskede skår og fra en antatt garanti for at beslutningen er riktig.\n\n### Flere spørsmål og produsentens bruksområder\n\nFlere spørsmål kan vurdere den samme tilstanden i ett kall til produsenten, og hvert av dem beholder sin type og sine sannsynligheter. Teksteksemplene fra Liquid omfatter filtrering av supportsaker, arkivering av dokumenter i en mappetaksonomi, valg av stier for kodesøk, valg mellom tilgjengelige agenthandlinger og avgjørelser om hvilket materiale fra verktøyutdata som skal beholdes. Alle disse arbeidsflytene har en avgrenset neste beslutning. Et kodesøketrinn kan velge en lovende mappe ut fra beskrivelsene; et trinn for innholdsutvelgelse kan velge å beholde, korte ned eller forkaste oppgitt materiale. Den omkringliggende applikasjonen henter fortsatt kildedataene og utfører den valgte operasjonen.\n\n### Omfang og et nyttig beslutningsresultat\n\nDe dokumenterte primitivene passer for kjente utfall, vurderinger på en skala og vilkårskontroller. Ny prosa, sammendrag, kode og åpne samtaler krever en genereringsflyt og følger ikke av beslutningsresultatet fra d1. Forbered et spørsmål ut fra observerbart grunnlag, og behold spørsmålets definisjoner sammen med utdataene, slik at en etikett eller skår kan tolkes senere.\n\nHold hver tilstand fokusert på grunnlaget som besvarer de definerte spørsmålene, og skill urelaterte beslutningsoppgaver fra hverandre slik at kriteriene forblir tydelige. Hold kildematerialet relevant, definer reservebetydninger for ufullstendig kategoridekning, og vurder sannsynlighetsterskler ved hjelp av merkede eksempler fra oppgaven. Et nyttig resultat registrerer den valgte kategorien eller den forventede skåren sammen med fordelingen, spørsmålets identitet og det opprinnelige grunnlaget.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "0dd058f4cb4b5efc653e026e36971f0386f4e36d3e6d9e511e9fa47c8ccdcbde", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "liquid/d1Tekstbeslutningsflyten i Liquid AI d1 vurderer oppgitt grunnlag opp mot faste utfall og returnerer sannsynligheter, et kategorivalg eller en skår på en vurderingsskala. Den støtter klassifisering, ruting, relevansfiltrering og prioritering uten å generere et skriftlig svar.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
d1 er Liquid AIs hostede beslutningsmodell for avgrensede oppgaver innen klassifisering, ruting og skåring. Denne profilen dekker tekstbeslutningsflyten: oppgi grunnlaget som en tilstand, definer ett eller flere spørsmål, og motta typede numeriske svar over kjente utfall. Liquid beskriver disse beslutningene som evalueringer som returnerer sannsynligheter direkte, med null genererte utdatatokener. Det nyttige resultatet er en definert beslutning og usikkerheten i den, ikke et nyskrevet tekstavsnitt.
Oppgi teksten som gjør beslutningen mulig, inkludert konteksten som trengs for å tolke den. Hold tilstanden adskilt fra instruksjonene som beskriver hva som skal vurderes. En supportmelding kan trenge en beskrivelse av produktet eller problemet; et dokumentutdrag kan trenge brukerens søkespørsmål. Definer svarsettet før du stiller spørsmålet, og gi hvert alternativ en betydning som passer den tiltenkte arbeidsflyten. Korte etiketter kan fungere som stabile utdatanøkler, mens beskrivelsene forklarer grensene mellom dem.
Bruk navngitte spørsmål over en felles tilstand. Et tydelig navn som intensjon, hastegrad eller relevant holder utdataene knyttet til beslutningen de representerer. En melding om at en side ikke fungerer, kan for eksempel danne grunnlag for et intensjonsvalg, en vurderingsskala for hastegrad og en ja/nei-kontroll av en rapportert feil. Hvert spørsmål bør beholde sitt eget kriterium i stedet for å slå sammen alle tre vurderingene til én tvetydig etikett.
Et valgspørsmål (choice) velger én etikett fra et uordnet sett og returnerer fordelingen over de navngitte alternativene. Definer alternativene gjennom kriteriebeskrivelser; resultatet inneholder det valgte alternativet, sannsynlighetene og konfidensen. For organisering av dokumenter definerer du de mulige mappene eller emnene og angir hvilket innhold som hører hjemme i hver av dem. For ruting av henvendelser beskriver du destinasjonene som faktisk finnes. En applikasjon kan bruke den resulterende etiketten til å velge neste trinn og samtidig beholde de konkurrerende sannsynlighetene for gjennomgang.
En illustrerende arkiveringsoppgave kan skille mellom et produktspørsmål, et integrasjonsproblem og et tilgangsproblem, med et alternativ for «annet» for materiale utenfor disse definisjonene. Hold grensene konkrete: en melding om at autentiseringen mislykkes, er noe annet enn en som spør hvordan en funksjon konfigureres. Den returnerte etiketten velger blant oppgitte betydninger; den oppretter ikke en manglende destinasjon og utfører ingen endring i et annet system.
Et noul-spørsmål returnerer en sannsynlighet fra 0 til 1 for at det definerte ja/nei-vilkåret er oppfylt. Liquid demonstrerer binære kontroller for innholdsgjennomgang og relevans i tekstutdrag. Angi vilkåret presist og velg hvordan den resulterende sannsynligheten skal brukes: flagge et sannsynlig treff, filtrere et utdrag eller sende et usikkert tilfelle til gjennomgang. Terskelen hører til oppgaven som bruker resultatet, og en sannsynlighet skal ikke behandles som en garantert faktisk dom.
For relevansfiltrering oppgir du både søket og kandidatutdraget. Spør om utdraget bidrar til å besvare søket, og behold deretter det opprinnelige utdraget sammen med sannsynligheten. Dette kan støtte utvelgelse av kildemateriale til et senere svar uten at d1 blir bedt om å skrive selve svaret. Hvis relevansen trenger flere grader i stedet for et ja/nei-vilkår, definerer du en ordnet vurderingsskala og bruker et skårspørsmål.
Et skårspørsmål (score) plasserer tilstanden på en vurderingsskala med ordnede, beskrevne nivåer. Nivåindeksene starter på 0, og skåren er den sannsynlighetsvektede posisjonen, som kan havne mellom nivåene. Resultatet inneholder også nivåfordelingen og konfidensen. For hastegrad definerer du hva som skiller et problem uten umiddelbar virkning, en merkbar ulempe og en blokkert oppgave. En skala med fire nivåer har derfor indeksene 0 til og med 3; den forventede skåren er ikke automatisk en kategori nummerert fra 1 til 4.
Bruk den ikke-heltallige skåren til rangering eller aggregering når det er det tiltenkte resultatet, og behold hele fordelingen når tvetydighet har betydning. Kategorier som avdelinger har ingen naturlig rekkefølge og hører hjemme i et valgspørsmål. Konfidensen oppsummerer hvor entydig det rapporterte svaret er i det dokumenterte grensesnittet; den skal holdes adskilt fra oppgavens ønskede skår og fra en antatt garanti for at beslutningen er riktig.
Flere spørsmål kan vurdere den samme tilstanden i ett kall til produsenten, og hvert av dem beholder sin type og sine sannsynligheter. Teksteksemplene fra Liquid omfatter filtrering av supportsaker, arkivering av dokumenter i en mappetaksonomi, valg av stier for kodesøk, valg mellom tilgjengelige agenthandlinger og avgjørelser om hvilket materiale fra verktøyutdata som skal beholdes. Alle disse arbeidsflytene har en avgrenset neste beslutning. Et kodesøketrinn kan velge en lovende mappe ut fra beskrivelsene; et trinn for innholdsutvelgelse kan velge å beholde, korte ned eller forkaste oppgitt materiale. Den omkringliggende applikasjonen henter fortsatt kildedataene og utfører den valgte operasjonen.
De dokumenterte primitivene passer for kjente utfall, vurderinger på en skala og vilkårskontroller. Ny prosa, sammendrag, kode og åpne samtaler krever en genereringsflyt og følger ikke av beslutningsresultatet fra d1. Forbered et spørsmål ut fra observerbart grunnlag, og behold spørsmålets definisjoner sammen med utdataene, slik at en etikett eller skår kan tolkes senere.
Hold hver tilstand fokusert på grunnlaget som besvarer de definerte spørsmålene, og skill urelaterte beslutningsoppgaver fra hverandre slik at kriteriene forblir tydelige. Hold kildematerialet relevant, definer reservebetydninger for ufullstendig kategoridekning, og vurder sannsynlighetsterskler ved hjelp av merkede eksempler fra oppgaven. Et nyttig resultat registrerer den valgte kategorien eller den forventede skåren sammen med fordelingen, spørsmålets identitet og det opprinnelige grunnlaget.
POST /v1/systemonetextdecisions| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser liquid/d1 | Standard— |
Feltprovider | Typeschema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltquestions | Typeobject | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltsession_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstate | Typeschema | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Felttrace | Typeschema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltuser | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltquestions.<id>.type | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser noul, choice, score | Standard— |
Feltquestions.<id>.instructions | Typestring|object|array | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltquestions.<id>.criteria | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: choice/score: påkrevd; noul: valgfritt. Kriteriene for choice er et objekt; score er en matrise med minItems1. | Standard— |
Feltquestions.<id>.criteria.true | Typestring|object|array | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: Kriterieobjektet noul er angitt | Standard— |
Feltquestions.<id>.criteria.false | Typestring|object|array | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: Kriterieobjektet noul er angitt | Standard— |
noul · Påkrevd: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Påkrevd: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Påkrevd: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, state, questions |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameteroptional_controls | Avtaleprovider, session_id, trace, user |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous
Send den eksakte modell-ID-en og behold hele svaret i det opprinnelige formatet.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00008 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00008 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00008 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00008 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
{\n "model": "liquid/d1",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='liquid/d1'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\njson
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Hvert oppgitt svar knyttet til en spørsmåls-ID bevares med sin eksakte type, noul/choice/score-verdi, konfidens, sannsynligheter og tegnforklaring. Hele det opprinnelige JSON-svaret lagres og returneres først etter oppgjør.
Behold den opprinnelige operasjonen og hele eller deler av svaret; ikke gjenta POST.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltmodel | Typestring |
Feltid | Typestring |
Feltprovider | Typestring |
Feltanswers.<id>.type | Typestring |
Feltanswers.<id>.noul | Typenumber |
Feltanswers.<id>.choice | Typestring |
Feltanswers.<id>.score | Typenumber |
Feltanswers.<id>.confidence | Typenumber |
Feltanswers.<id>.probabilities | Typeobject |
Feltanswers.<id>.legend | Typeobject |
Feltusage.input_tokens | Typeinteger |
Feltusage.output_tokens | Typeinteger |
Feltusage.cost | Typenumber |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldig påkrevd felt, representasjon eller verdi | Neste trinnKorriger det angitte forespørselsfeltet. |
Ailoot Ultra liquid/d1
Bruk metodestiene som vises ovenfor.