Jev 1.13 to wersjonowany model System One firmy TypeSafe do ustrukturyzowanych decyzji. Jego identyfikator producenta to jev-1.13.0. Ocenia stan tekstowy lub tekstowy JSON względem typowanych pytań i bezpośrednio zwraca wartości oraz rozkłady prawdopodobieństw, bez pisania odpowiedzi. Wydanie pasuje do klasyfikacji, kierowania, sprawdzania warunków i ocen według rubryki, których możliwe wyniki są znane przed żądaniem.
Podaj jako stan ciąg znaków, obiekt JSON lub tablicę wartości tekstowych. Używaj nazwanych pól, gdy materiał zawiera powiązane rekordy, rozmowę i zasady. Zachowaj części potrzebne każdemu pytaniu i odwołuj się do konkretnego pola lub elementu, jeśli jasno identyfikuje to materiał. Jev 1.13 obsługuje tylko tekst; obrazy, dźwięk, wideo i dane binarne wymagają przygotowania do tekstu lub ustrukturyzowanych pól tekstowych poza tym modelem.
Każde pytanie ma typ, instrukcje i kryteria wymagane przez dany typ. Instrukcje i opisy kryteriów mogą używać tekstu lub struktury JSON. Producent zwraca odpowiedzi pod identyfikatorami pytań, ale identyfikatory te nie są częścią inferencji. Napisz pełne pytanie, zamiast polegać na identyfikatorze takim jak urgent, który miałby sugerować zamierzone kryterium. Użyteczny stan wsparcia może zawierać wiadomość i szczegóły wpływu, a osobne pytania definiować kategorię i istotność.
Choice wybiera opcję o najwyższym prawdopodobieństwie z nieuporządkowanego zbioru zdefiniowanego przez wywołującego. Mapa kryteriów zawiera klucze i opisy opcji, z dopuszczalnym null, gdy opcja nie potrzebuje dodatkowego wyjaśnienia. Udokumentowany limit wynosi 255 opcji na Choice. Dodaj opcję other lub no-match, gdy taksonomia nie obejmuje wszystkich możliwych materiałów, i wyjaśnij granice, których krótka nazwa kategorii nie rozstrzyga.
Odpowiedź zawiera wybraną opcję, prawdopodobieństwo każdej opcji i pewność. Zachowaj rozkład, gdy dwaj kandydaci są bliscy, zamiast traktować wybraną etykietę jako pewnik. Wybrana kategoria może wskazywać proponowaną ścieżkę; otaczająca aplikacja decyduje, czy i jak ją wykonać.
Score używa uporządkowanej tablicy opisanych poziomów, z co najmniej dwoma zalecanymi i maksymalnie dziesięcioma obsługiwanymi. Indeksy zaczynają się od 0. Wynik liczbowy jest średnią indeksów poziomów ważoną prawdopodobieństwami, może więc leżeć między poziomami. Legenda odpowiedzi wiąże indeksy z opisami, a prawdopodobieństwa poziomów pokazują rozkład osądu.
Dla istotności opisz różnicę między wpływem kosmetycznym, użytecznym obejściem i zablokowanym zadaniem. Ocena ułamkowa może pomagać w ustalaniu priorytetów lub agregowaniu osądów, podczas gdy wybór najbardziej prawdopodobnej kategorii jest inną operacją. Przewodnik TypeSafe właściwy dla tego wydania ostrzega, że Score słabo odtwarza dokładną wielkość fizyczną lub liczbową przez interpolację między poziomami. Dokładne obliczenia i pomiary pozostaw poza modelem.
Noul zwraca prawdopodobieństwo od 0 do 1, że zdefiniowany warunek jest prawdziwy. Opcjonalne kryteria true i false doprecyzowują granicę. Nie ma osobnego pola pewności. Prawdopodobieństwo bliskie 0,5 wskazuje niepewność między tak i nie, a nie środkową wartość na stopniowanej skali.
Pewność Choice i Score pochodzi z ich własnych rozkładów. Dla Choice z co najmniej dwiema opcjami (n > 1) i wybranym prawdopodobieństwem p_max udokumentowany wzór to (p_max − 1/n) / (1 − 1/n): porównuje najlepszy wynik z równym podziałem. Pewność Score uwzględnia także odległość od najbardziej prawdopodobnego poziomu ważoną prawdopodobieństwami, normalizowaną względem rozrzutu rozkładu jednostajnego i ograniczoną z dołu do 0. Niepewność między sąsiednimi poziomami i między przeciwnymi krańcami ma więc inne znaczenie. Zachowaj pełny rozkład, gdy zadanie wymaga więcej szczegółów niż pojedyncza statystyka.
Pytania w jednym żądaniu widzą ten sam stan i są oceniane niezależnie. Wynik jednego pytania nie jest ukrytym kontekstem drugiego. Rozdziel ogólną ocenę na konkretne kwestie, a następnie interpretuj lub łącz zwracane wartości zgodnie z zadaniem. Problem może mieć kategorię, ocenę wpływu i kontrolę trafności bez zamieniania tych niezależnych kryteriów w jedną niejasną etykietę priorytetu.
Jeśli późniejsze pytanie wymaga materiału pobranego lub opcji wybranych na podstawie wcześniejszego wyniku, uwidocznij tę zależność w późniejszym żądaniu. Przy ekstrakcji kandydatów najpierw uzyskaj dostępne wartości ze źródła, a następnie użyj ograniczonego Choice do wyboru spośród nich. Jev 1.13 nie jest trenowany do swobodnego generowania tekstu i nie powinien być opisywany jako tworzący dowolny nowy ciąg znaków lub narracyjne wyjaśnienie.
Producent podaje budżet 64k tokenów na stan i wszystkie pytania łącznie oraz 32k tokenów na stan z pojedynczym najdłuższym pytaniem. Oba ograniczenia są istotne. Stan mieszczący się w łącznym budżecie może nadal pozostawiać zbyt mało miejsca na instrukcje i opcje konkretnego pytania. Usuwaj niezwiązany materiał, zachowując dowody decydujące o odpowiedzi.
Angielski jest głównym językiem treningu tego wydania i producent raportuje w nim najwyższą dokładność. Inne języki, w tym pisma CJK, są przyjmowane, ale nie osiągają równej dokładności. Używaj reprezentatywnego materiału źródłowego z docelowego języka, oceniając interpretację prawdopodobieństw lub granic kategorii. Kontrakt wejścia wyłącznie tekstowego nie dowodzi uniwersalnych wyników wielojęzycznych.
TypeSafe dokumentuje dosłowne odczytywanie słów określających zakres i negacji, niewiarygodne liczenie i arytmetykę, trudności porównywania dat jako wielkości uporządkowanych oraz obniżoną niezawodność przy wielu warstwach pośrednich odwołań. Zaleca wykonywanie dokładnych obliczeń w kodzie i pozostawienie modelowi osądu semantycznego. Kodowania liczbowe mogą być mniej skuteczne niż znaczące nazwy, a duży stan wypełniony nieistotnymi szczegółami może odciągać od właściwego materiału.
Ten sam przewodnik podaje, że wrogi materiał w stanie może sterować odpowiedzią; sprzeczne instrukcje i kryteria mogą ją zaburzać; a kolejność opcji Choice może czasem skłaniać wynik ku wcześniejszej opcji. Zdefiniuj rzeczywisty warunek, uzgodnij instrukcje z kryteriami, ogranicz niepotrzebne przejścia i porównuj graniczne osądy ze źródłem. Uwzględniaj ograniczenia Jev 1.13 przy interpretowaniu jego osądów.
Użyteczny artefakt Jev 1.13 zachowuje identyfikator stanu, pełne pytanie, opcje lub poziomy, typowany wynik, prawdopodobieństwa i istotną statystykę pewności. Wyraźnie wskazuj wersję, gdy wyniki lub progi zależą od tego wydania. Przeglądaj niepewne przypadki w odniesieniu do materiału i pozwól aplikacji wykonywać dokładne obliczenia oraz działania procesu; model dostarcza ocenę konkretnego zagadnienia z niepewnością liczbową.
", "aboutText": "Jev 1.13 to wersjonowany model System One firmy TypeSafe do ustrukturyzowanych decyzji. Jego identyfikator producenta to jev-1.13.0. Ocenia stan tekstowy lub tekstowy JSON względem typowanych pytań i bezpośrednio zwraca wartości oraz rozkłady prawdopodobieństw, bez pisania odpowiedzi. Wydanie pasuje do klasyfikacji, kierowania, sprawdzania warunków i ocen według rubryki, których możliwe wyniki są znane przed żądaniem.\n\n### Stan i przygotowanie pytania o konkretne zagadnienie\n\nPodaj jako stan ciąg znaków, obiekt JSON lub tablicę wartości tekstowych. Używaj nazwanych pól, gdy materiał zawiera powiązane rekordy, rozmowę i zasady. Zachowaj części potrzebne każdemu pytaniu i odwołuj się do konkretnego pola lub elementu, jeśli jasno identyfikuje to materiał. Jev 1.13 obsługuje tylko tekst; obrazy, dźwięk, wideo i dane binarne wymagają przygotowania do tekstu lub ustrukturyzowanych pól tekstowych poza tym modelem.\n\nKażde pytanie ma typ, instrukcje i kryteria wymagane przez dany typ. Instrukcje i opisy kryteriów mogą używać tekstu lub struktury JSON. Producent zwraca odpowiedzi pod identyfikatorami pytań, ale identyfikatory te nie są częścią inferencji. Napisz pełne pytanie, zamiast polegać na identyfikatorze takim jak urgent, który miałby sugerować zamierzone kryterium. Użyteczny stan wsparcia może zawierać wiadomość i szczegóły wpływu, a osobne pytania definiować kategorię i istotność.\n\n### Choice: dostarczona kategoria i jej rozkład\n\nChoice wybiera opcję o najwyższym prawdopodobieństwie z nieuporządkowanego zbioru zdefiniowanego przez wywołującego. Mapa kryteriów zawiera klucze i opisy opcji, z dopuszczalnym null, gdy opcja nie potrzebuje dodatkowego wyjaśnienia. Udokumentowany limit wynosi 255 opcji na Choice. Dodaj opcję other lub no-match, gdy taksonomia nie obejmuje wszystkich możliwych materiałów, i wyjaśnij granice, których krótka nazwa kategorii nie rozstrzyga.\n\nOdpowiedź zawiera wybraną opcję, prawdopodobieństwo każdej opcji i pewność. Zachowaj rozkład, gdy dwaj kandydaci są bliscy, zamiast traktować wybraną etykietę jako pewnik. Wybrana kategoria może wskazywać proponowaną ścieżkę; otaczająca aplikacja decyduje, czy i jak ją wykonać.\n\n### Score: oczekiwany poziom, a nie dokładny pomiar\n\nScore używa uporządkowanej tablicy opisanych poziomów, z co najmniej dwoma zalecanymi i maksymalnie dziesięcioma obsługiwanymi. Indeksy zaczynają się od 0. Wynik liczbowy jest średnią indeksów poziomów ważoną prawdopodobieństwami, może więc leżeć między poziomami. Legenda odpowiedzi wiąże indeksy z opisami, a prawdopodobieństwa poziomów pokazują rozkład osądu.\n\nDla istotności opisz różnicę między wpływem kosmetycznym, użytecznym obejściem i zablokowanym zadaniem. Ocena ułamkowa może pomagać w ustalaniu priorytetów lub agregowaniu osądów, podczas gdy wybór najbardziej prawdopodobnej kategorii jest inną operacją. Przewodnik TypeSafe właściwy dla tego wydania ostrzega, że Score słabo odtwarza dokładną wielkość fizyczną lub liczbową przez interpolację między poziomami. Dokładne obliczenia i pomiary pozostaw poza modelem.\n\n### Noul i pewność mają odrębne znaczenia\n\nNoul zwraca prawdopodobieństwo od 0 do 1, że zdefiniowany warunek jest prawdziwy. Opcjonalne kryteria true i false doprecyzowują granicę. Nie ma osobnego pola pewności. Prawdopodobieństwo bliskie 0,5 wskazuje niepewność między tak i nie, a nie środkową wartość na stopniowanej skali.\n\nPewność Choice i Score pochodzi z ich własnych rozkładów. Dla Choice z co najmniej dwiema opcjami (n > 1) i wybranym prawdopodobieństwem p_max udokumentowany wzór to (p_max − 1/n) / (1 − 1/n): porównuje najlepszy wynik z równym podziałem. Pewność Score uwzględnia także odległość od najbardziej prawdopodobnego poziomu ważoną prawdopodobieństwami, normalizowaną względem rozrzutu rozkładu jednostajnego i ograniczoną z dołu do 0. Niepewność między sąsiednimi poziomami i między przeciwnymi krańcami ma więc inne znaczenie. Zachowaj pełny rozkład, gdy zadanie wymaga więcej szczegółów niż pojedyncza statystyka.\n\n### Niezależne osądy na wspólnym materiale\n\nPytania w jednym żądaniu widzą ten sam stan i są oceniane niezależnie. Wynik jednego pytania nie jest ukrytym kontekstem drugiego. Rozdziel ogólną ocenę na konkretne kwestie, a następnie interpretuj lub łącz zwracane wartości zgodnie z zadaniem. Problem może mieć kategorię, ocenę wpływu i kontrolę trafności bez zamieniania tych niezależnych kryteriów w jedną niejasną etykietę priorytetu.\n\nJeśli późniejsze pytanie wymaga materiału pobranego lub opcji wybranych na podstawie wcześniejszego wyniku, uwidocznij tę zależność w późniejszym żądaniu. Przy ekstrakcji kandydatów najpierw uzyskaj dostępne wartości ze źródła, a następnie użyj ograniczonego Choice do wyboru spośród nich. Jev 1.13 nie jest trenowany do swobodnego generowania tekstu i nie powinien być opisywany jako tworzący dowolny nowy ciąg znaków lub narracyjne wyjaśnienie.\n\n### Limity kontekstu i języków właściwe dla wydania\n\nProducent podaje budżet 64k tokenów na stan i wszystkie pytania łącznie oraz 32k tokenów na stan z pojedynczym najdłuższym pytaniem. Oba ograniczenia są istotne. Stan mieszczący się w łącznym budżecie może nadal pozostawiać zbyt mało miejsca na instrukcje i opcje konkretnego pytania. Usuwaj niezwiązany materiał, zachowując dowody decydujące o odpowiedzi.\n\nAngielski jest głównym językiem treningu tego wydania i producent raportuje w nim najwyższą dokładność. Inne języki, w tym pisma CJK, są przyjmowane, ale nie osiągają równej dokładności. Używaj reprezentatywnego materiału źródłowego z docelowego języka, oceniając interpretację prawdopodobieństw lub granic kategorii. Kontrakt wejścia wyłącznie tekstowego nie dowodzi uniwersalnych wyników wielojęzycznych.\n\n### Opublikowane istotne ograniczenia\n\nTypeSafe dokumentuje dosłowne odczytywanie słów określających zakres i negacji, niewiarygodne liczenie i arytmetykę, trudności porównywania dat jako wielkości uporządkowanych oraz obniżoną niezawodność przy wielu warstwach pośrednich odwołań. Zaleca wykonywanie dokładnych obliczeń w kodzie i pozostawienie modelowi osądu semantycznego. Kodowania liczbowe mogą być mniej skuteczne niż znaczące nazwy, a duży stan wypełniony nieistotnymi szczegółami może odciągać od właściwego materiału.\n\nTen sam przewodnik podaje, że wrogi materiał w stanie może sterować odpowiedzią; sprzeczne instrukcje i kryteria mogą ją zaburzać; a kolejność opcji Choice może czasem skłaniać wynik ku wcześniejszej opcji. Zdefiniuj rzeczywisty warunek, uzgodnij instrukcje z kryteriami, ogranicz niepotrzebne przejścia i porównuj graniczne osądy ze źródłem. Uwzględniaj ograniczenia Jev 1.13 przy interpretowaniu jego osądów.\n\nUżyteczny artefakt Jev 1.13 zachowuje identyfikator stanu, pełne pytanie, opcje lub poziomy, typowany wynik, prawdopodobieństwa i istotną statystykę pewności. Wyraźnie wskazuj wersję, gdy wyniki lub progi zależą od tego wydania. Przeglądaj niepewne przypadki w odniesieniu do materiału i pozwól aplikacji wykonywać dokładne obliczenia oraz działania procesu; model dostarcza ocenę konkretnego zagadnienia z niepewnością liczbową.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "383548bd37f7dfd564c9f5c77bec2639b954ccc0c9d94936efa95514fb8794de", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pl", "methods": [ { "html": "typesafe/jev-1.13Jev 1.13 to wyłącznie tekstowy model decyzyjny System One firmy TypeSafe. Bezpośrednio zwraca typowane wybory Choice, ułamkowe oceny Score według rubryki i prawdopodobieństwa tak/nie, z rozkładami i statystykami pewności właściwymi modelowi, do klasyfikacji, kierowania i ocen konkretnych zagadnień.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Jev 1.13 to wersjonowany model System One firmy TypeSafe do ustrukturyzowanych decyzji. Jego identyfikator producenta to jev-1.13.0. Ocenia stan tekstowy lub tekstowy JSON względem typowanych pytań i bezpośrednio zwraca wartości oraz rozkłady prawdopodobieństw, bez pisania odpowiedzi. Wydanie pasuje do klasyfikacji, kierowania, sprawdzania warunków i ocen według rubryki, których możliwe wyniki są znane przed żądaniem.
Podaj jako stan ciąg znaków, obiekt JSON lub tablicę wartości tekstowych. Używaj nazwanych pól, gdy materiał zawiera powiązane rekordy, rozmowę i zasady. Zachowaj części potrzebne każdemu pytaniu i odwołuj się do konkretnego pola lub elementu, jeśli jasno identyfikuje to materiał. Jev 1.13 obsługuje tylko tekst; obrazy, dźwięk, wideo i dane binarne wymagają przygotowania do tekstu lub ustrukturyzowanych pól tekstowych poza tym modelem.
Każde pytanie ma typ, instrukcje i kryteria wymagane przez dany typ. Instrukcje i opisy kryteriów mogą używać tekstu lub struktury JSON. Producent zwraca odpowiedzi pod identyfikatorami pytań, ale identyfikatory te nie są częścią inferencji. Napisz pełne pytanie, zamiast polegać na identyfikatorze takim jak urgent, który miałby sugerować zamierzone kryterium. Użyteczny stan wsparcia może zawierać wiadomość i szczegóły wpływu, a osobne pytania definiować kategorię i istotność.
Choice wybiera opcję o najwyższym prawdopodobieństwie z nieuporządkowanego zbioru zdefiniowanego przez wywołującego. Mapa kryteriów zawiera klucze i opisy opcji, z dopuszczalnym null, gdy opcja nie potrzebuje dodatkowego wyjaśnienia. Udokumentowany limit wynosi 255 opcji na Choice. Dodaj opcję other lub no-match, gdy taksonomia nie obejmuje wszystkich możliwych materiałów, i wyjaśnij granice, których krótka nazwa kategorii nie rozstrzyga.
Odpowiedź zawiera wybraną opcję, prawdopodobieństwo każdej opcji i pewność. Zachowaj rozkład, gdy dwaj kandydaci są bliscy, zamiast traktować wybraną etykietę jako pewnik. Wybrana kategoria może wskazywać proponowaną ścieżkę; otaczająca aplikacja decyduje, czy i jak ją wykonać.
Score używa uporządkowanej tablicy opisanych poziomów, z co najmniej dwoma zalecanymi i maksymalnie dziesięcioma obsługiwanymi. Indeksy zaczynają się od 0. Wynik liczbowy jest średnią indeksów poziomów ważoną prawdopodobieństwami, może więc leżeć między poziomami. Legenda odpowiedzi wiąże indeksy z opisami, a prawdopodobieństwa poziomów pokazują rozkład osądu.
Dla istotności opisz różnicę między wpływem kosmetycznym, użytecznym obejściem i zablokowanym zadaniem. Ocena ułamkowa może pomagać w ustalaniu priorytetów lub agregowaniu osądów, podczas gdy wybór najbardziej prawdopodobnej kategorii jest inną operacją. Przewodnik TypeSafe właściwy dla tego wydania ostrzega, że Score słabo odtwarza dokładną wielkość fizyczną lub liczbową przez interpolację między poziomami. Dokładne obliczenia i pomiary pozostaw poza modelem.
Noul zwraca prawdopodobieństwo od 0 do 1, że zdefiniowany warunek jest prawdziwy. Opcjonalne kryteria true i false doprecyzowują granicę. Nie ma osobnego pola pewności. Prawdopodobieństwo bliskie 0,5 wskazuje niepewność między tak i nie, a nie środkową wartość na stopniowanej skali.
Pewność Choice i Score pochodzi z ich własnych rozkładów. Dla Choice z co najmniej dwiema opcjami (n > 1) i wybranym prawdopodobieństwem p_max udokumentowany wzór to (p_max − 1/n) / (1 − 1/n): porównuje najlepszy wynik z równym podziałem. Pewność Score uwzględnia także odległość od najbardziej prawdopodobnego poziomu ważoną prawdopodobieństwami, normalizowaną względem rozrzutu rozkładu jednostajnego i ograniczoną z dołu do 0. Niepewność między sąsiednimi poziomami i między przeciwnymi krańcami ma więc inne znaczenie. Zachowaj pełny rozkład, gdy zadanie wymaga więcej szczegółów niż pojedyncza statystyka.
Pytania w jednym żądaniu widzą ten sam stan i są oceniane niezależnie. Wynik jednego pytania nie jest ukrytym kontekstem drugiego. Rozdziel ogólną ocenę na konkretne kwestie, a następnie interpretuj lub łącz zwracane wartości zgodnie z zadaniem. Problem może mieć kategorię, ocenę wpływu i kontrolę trafności bez zamieniania tych niezależnych kryteriów w jedną niejasną etykietę priorytetu.
Jeśli późniejsze pytanie wymaga materiału pobranego lub opcji wybranych na podstawie wcześniejszego wyniku, uwidocznij tę zależność w późniejszym żądaniu. Przy ekstrakcji kandydatów najpierw uzyskaj dostępne wartości ze źródła, a następnie użyj ograniczonego Choice do wyboru spośród nich. Jev 1.13 nie jest trenowany do swobodnego generowania tekstu i nie powinien być opisywany jako tworzący dowolny nowy ciąg znaków lub narracyjne wyjaśnienie.
Producent podaje budżet 64k tokenów na stan i wszystkie pytania łącznie oraz 32k tokenów na stan z pojedynczym najdłuższym pytaniem. Oba ograniczenia są istotne. Stan mieszczący się w łącznym budżecie może nadal pozostawiać zbyt mało miejsca na instrukcje i opcje konkretnego pytania. Usuwaj niezwiązany materiał, zachowując dowody decydujące o odpowiedzi.
Angielski jest głównym językiem treningu tego wydania i producent raportuje w nim najwyższą dokładność. Inne języki, w tym pisma CJK, są przyjmowane, ale nie osiągają równej dokładności. Używaj reprezentatywnego materiału źródłowego z docelowego języka, oceniając interpretację prawdopodobieństw lub granic kategorii. Kontrakt wejścia wyłącznie tekstowego nie dowodzi uniwersalnych wyników wielojęzycznych.
TypeSafe dokumentuje dosłowne odczytywanie słów określających zakres i negacji, niewiarygodne liczenie i arytmetykę, trudności porównywania dat jako wielkości uporządkowanych oraz obniżoną niezawodność przy wielu warstwach pośrednich odwołań. Zaleca wykonywanie dokładnych obliczeń w kodzie i pozostawienie modelowi osądu semantycznego. Kodowania liczbowe mogą być mniej skuteczne niż znaczące nazwy, a duży stan wypełniony nieistotnymi szczegółami może odciągać od właściwego materiału.
Ten sam przewodnik podaje, że wrogi materiał w stanie może sterować odpowiedzią; sprzeczne instrukcje i kryteria mogą ją zaburzać; a kolejność opcji Choice może czasem skłaniać wynik ku wcześniejszej opcji. Zdefiniuj rzeczywisty warunek, uzgodnij instrukcje z kryteriami, ogranicz niepotrzebne przejścia i porównuj graniczne osądy ze źródłem. Uwzględniaj ograniczenia Jev 1.13 przy interpretowaniu jego osądów.
Użyteczny artefakt Jev 1.13 zachowuje identyfikator stanu, pełne pytanie, opcje lub poziomy, typowany wynik, prawdopodobieństwa i istotną statystykę pewności. Wyraźnie wskazuj wersję, gdy wyniki lub progi zależą od tego wydania. Przeglądaj niepewne przypadki w odniesieniu do materiału i pozwól aplikacji wykonywać dokładne obliczenia oraz działania procesu; model dostarcza ocenę konkretnego zagadnienia z niepewnością liczbową.
POST /v1/systemonetextdecisions| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity typesafe/jev-1.13 | Domyślnie— |
Poleprovider | Typschema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions | Typobject | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polesession_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestate | Typschema | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletrace | Typschema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poleuser | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.type | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity noul, choice, score | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.instructions | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: choice/score: wymagane; noul: opcjonalne. Kryteria choice są obiektem; score jest tablicą z minItems1. | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria.true | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria.false | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul | Domyślnie— |
noul · Wymagane: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Wymagane: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Wymagane: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, state, questions |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametroptional_controls | Kontraktprovider, session_id, trace, user |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous
Wyślij dokładny identyfikator modelu i zachowaj kompletną natywną odpowiedź.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.000084 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.000084 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "typesafe/jev-1.13",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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']='typesafe/jev-1.13'\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
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowywana jest każda odpowiedź przypisana do podanego identyfikatora pytania wraz z dokładnym typem, wartością noul/choice/score, pewnością, prawdopodobieństwami i legendą. Cały oryginalny JSON jest zapisywany i zwracany dopiero po rozliczeniu.
Zachowaj pierwotną operację oraz pełną lub częściową odpowiedź; nie ponawiaj POST.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polemodel | Typstring |
Poleid | Typstring |
Poleprovider | Typstring |
Poleanswers.<id>.type | Typstring |
Poleanswers.<id>.noul | Typnumber |
Poleanswers.<id>.choice | Typstring |
Poleanswers.<id>.score | Typnumber |
Poleanswers.<id>.confidence | Typnumber |
Poleanswers.<id>.probabilities | Typobject |
Poleanswers.<id>.legend | Typobject |
Poleusage.input_tokens | Typinteger |
Poleusage.output_tokens | Typinteger |
Poleusage.cost | Typnumber |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pole, reprezentacja lub wartość | Następny krokPopraw wskazane pole żądania. |
Ailoot Ultra typesafe/jev-1.13, ~typesafe/jev-latest
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
~typesafe/jev-latestJev 1.13 to wyłącznie tekstowy model decyzyjny System One firmy TypeSafe. Bezpośrednio zwraca typowane wybory Choice, ułamkowe oceny Score według rubryki i prawdopodobieństwa tak/nie, z rozkładami i statystykami pewności właściwymi modelowi, do klasyfikacji, kierowania i ocen konkretnych zagadnień.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Jev 1.13 to wersjonowany model System One firmy TypeSafe do ustrukturyzowanych decyzji. Jego identyfikator producenta to jev-1.13.0. Ocenia stan tekstowy lub tekstowy JSON względem typowanych pytań i bezpośrednio zwraca wartości oraz rozkłady prawdopodobieństw, bez pisania odpowiedzi. Wydanie pasuje do klasyfikacji, kierowania, sprawdzania warunków i ocen według rubryki, których możliwe wyniki są znane przed żądaniem.
Podaj jako stan ciąg znaków, obiekt JSON lub tablicę wartości tekstowych. Używaj nazwanych pól, gdy materiał zawiera powiązane rekordy, rozmowę i zasady. Zachowaj części potrzebne każdemu pytaniu i odwołuj się do konkretnego pola lub elementu, jeśli jasno identyfikuje to materiał. Jev 1.13 obsługuje tylko tekst; obrazy, dźwięk, wideo i dane binarne wymagają przygotowania do tekstu lub ustrukturyzowanych pól tekstowych poza tym modelem.
Każde pytanie ma typ, instrukcje i kryteria wymagane przez dany typ. Instrukcje i opisy kryteriów mogą używać tekstu lub struktury JSON. Producent zwraca odpowiedzi pod identyfikatorami pytań, ale identyfikatory te nie są częścią inferencji. Napisz pełne pytanie, zamiast polegać na identyfikatorze takim jak urgent, który miałby sugerować zamierzone kryterium. Użyteczny stan wsparcia może zawierać wiadomość i szczegóły wpływu, a osobne pytania definiować kategorię i istotność.
Choice wybiera opcję o najwyższym prawdopodobieństwie z nieuporządkowanego zbioru zdefiniowanego przez wywołującego. Mapa kryteriów zawiera klucze i opisy opcji, z dopuszczalnym null, gdy opcja nie potrzebuje dodatkowego wyjaśnienia. Udokumentowany limit wynosi 255 opcji na Choice. Dodaj opcję other lub no-match, gdy taksonomia nie obejmuje wszystkich możliwych materiałów, i wyjaśnij granice, których krótka nazwa kategorii nie rozstrzyga.
Odpowiedź zawiera wybraną opcję, prawdopodobieństwo każdej opcji i pewność. Zachowaj rozkład, gdy dwaj kandydaci są bliscy, zamiast traktować wybraną etykietę jako pewnik. Wybrana kategoria może wskazywać proponowaną ścieżkę; otaczająca aplikacja decyduje, czy i jak ją wykonać.
Score używa uporządkowanej tablicy opisanych poziomów, z co najmniej dwoma zalecanymi i maksymalnie dziesięcioma obsługiwanymi. Indeksy zaczynają się od 0. Wynik liczbowy jest średnią indeksów poziomów ważoną prawdopodobieństwami, może więc leżeć między poziomami. Legenda odpowiedzi wiąże indeksy z opisami, a prawdopodobieństwa poziomów pokazują rozkład osądu.
Dla istotności opisz różnicę między wpływem kosmetycznym, użytecznym obejściem i zablokowanym zadaniem. Ocena ułamkowa może pomagać w ustalaniu priorytetów lub agregowaniu osądów, podczas gdy wybór najbardziej prawdopodobnej kategorii jest inną operacją. Przewodnik TypeSafe właściwy dla tego wydania ostrzega, że Score słabo odtwarza dokładną wielkość fizyczną lub liczbową przez interpolację między poziomami. Dokładne obliczenia i pomiary pozostaw poza modelem.
Noul zwraca prawdopodobieństwo od 0 do 1, że zdefiniowany warunek jest prawdziwy. Opcjonalne kryteria true i false doprecyzowują granicę. Nie ma osobnego pola pewności. Prawdopodobieństwo bliskie 0,5 wskazuje niepewność między tak i nie, a nie środkową wartość na stopniowanej skali.
Pewność Choice i Score pochodzi z ich własnych rozkładów. Dla Choice z co najmniej dwiema opcjami (n > 1) i wybranym prawdopodobieństwem p_max udokumentowany wzór to (p_max − 1/n) / (1 − 1/n): porównuje najlepszy wynik z równym podziałem. Pewność Score uwzględnia także odległość od najbardziej prawdopodobnego poziomu ważoną prawdopodobieństwami, normalizowaną względem rozrzutu rozkładu jednostajnego i ograniczoną z dołu do 0. Niepewność między sąsiednimi poziomami i między przeciwnymi krańcami ma więc inne znaczenie. Zachowaj pełny rozkład, gdy zadanie wymaga więcej szczegółów niż pojedyncza statystyka.
Pytania w jednym żądaniu widzą ten sam stan i są oceniane niezależnie. Wynik jednego pytania nie jest ukrytym kontekstem drugiego. Rozdziel ogólną ocenę na konkretne kwestie, a następnie interpretuj lub łącz zwracane wartości zgodnie z zadaniem. Problem może mieć kategorię, ocenę wpływu i kontrolę trafności bez zamieniania tych niezależnych kryteriów w jedną niejasną etykietę priorytetu.
Jeśli późniejsze pytanie wymaga materiału pobranego lub opcji wybranych na podstawie wcześniejszego wyniku, uwidocznij tę zależność w późniejszym żądaniu. Przy ekstrakcji kandydatów najpierw uzyskaj dostępne wartości ze źródła, a następnie użyj ograniczonego Choice do wyboru spośród nich. Jev 1.13 nie jest trenowany do swobodnego generowania tekstu i nie powinien być opisywany jako tworzący dowolny nowy ciąg znaków lub narracyjne wyjaśnienie.
Producent podaje budżet 64k tokenów na stan i wszystkie pytania łącznie oraz 32k tokenów na stan z pojedynczym najdłuższym pytaniem. Oba ograniczenia są istotne. Stan mieszczący się w łącznym budżecie może nadal pozostawiać zbyt mało miejsca na instrukcje i opcje konkretnego pytania. Usuwaj niezwiązany materiał, zachowując dowody decydujące o odpowiedzi.
Angielski jest głównym językiem treningu tego wydania i producent raportuje w nim najwyższą dokładność. Inne języki, w tym pisma CJK, są przyjmowane, ale nie osiągają równej dokładności. Używaj reprezentatywnego materiału źródłowego z docelowego języka, oceniając interpretację prawdopodobieństw lub granic kategorii. Kontrakt wejścia wyłącznie tekstowego nie dowodzi uniwersalnych wyników wielojęzycznych.
TypeSafe dokumentuje dosłowne odczytywanie słów określających zakres i negacji, niewiarygodne liczenie i arytmetykę, trudności porównywania dat jako wielkości uporządkowanych oraz obniżoną niezawodność przy wielu warstwach pośrednich odwołań. Zaleca wykonywanie dokładnych obliczeń w kodzie i pozostawienie modelowi osądu semantycznego. Kodowania liczbowe mogą być mniej skuteczne niż znaczące nazwy, a duży stan wypełniony nieistotnymi szczegółami może odciągać od właściwego materiału.
Ten sam przewodnik podaje, że wrogi materiał w stanie może sterować odpowiedzią; sprzeczne instrukcje i kryteria mogą ją zaburzać; a kolejność opcji Choice może czasem skłaniać wynik ku wcześniejszej opcji. Zdefiniuj rzeczywisty warunek, uzgodnij instrukcje z kryteriami, ogranicz niepotrzebne przejścia i porównuj graniczne osądy ze źródłem. Uwzględniaj ograniczenia Jev 1.13 przy interpretowaniu jego osądów.
Użyteczny artefakt Jev 1.13 zachowuje identyfikator stanu, pełne pytanie, opcje lub poziomy, typowany wynik, prawdopodobieństwa i istotną statystykę pewności. Wyraźnie wskazuj wersję, gdy wyniki lub progi zależą od tego wydania. Przeglądaj niepewne przypadki w odniesieniu do materiału i pozwól aplikacji wykonywać dokładne obliczenia oraz działania procesu; model dostarcza ocenę konkretnego zagadnienia z niepewnością liczbową.
POST /v1/systemonetextdecisions| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity ~typesafe/jev-latest | Domyślnie— |
Poleprovider | Typschema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions | Typobject | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polesession_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestate | Typschema | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletrace | Typschema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poleuser | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.type | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity noul, choice, score | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.instructions | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: choice/score: required; noul: optional. choice criteria is object; score is array with minItems1. | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria.true | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: noul criteria object supplied | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria.false | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: noul criteria object supplied | Domyślnie— |
noul · Wymagane: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Wymagane: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Wymagane: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, state, questions |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametroptional_controls | Kontraktprovider, session_id, trace, user |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous
Send the exact model ID and retain the complete native response.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.000084 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.000084 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "~typesafe/jev-latest",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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']='~typesafe/jev-latest'\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
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Every supplied question-ID answer with its exact type, noul/choice/score value, confidence, probabilities and legend is retained. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.
Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polemodel | Typstring |
Poleid | Typstring |
Poleprovider | Typstring |
Poleanswers.<id>.type | Typstring |
Poleanswers.<id>.noul | Typnumber |
Poleanswers.<id>.choice | Typstring |
Poleanswers.<id>.score | Typnumber |
Poleanswers.<id>.confidence | Typnumber |
Poleanswers.<id>.probabilities | Typobject |
Poleanswers.<id>.legend | Typobject |
Poleusage.input_tokens | Typinteger |
Poleusage.output_tokens | Typinteger |
Poleusage.cost | Typnumber |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekInvalid required field, representation or value | Następny krokCorrect the indicated request field. |
Ailoot Ultra typesafe/jev-1.13, ~typesafe/jev-latest
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.