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Referencia de la clase APIError
La clase APIError proporciona una forma estructurada de gestionar respuestas HTTP fallidas dentro del SDK de TypeSafe AI. Captura códigos de estado, cuerpos de respuesta y encabezados, permitiendo a los desarrolladores gestionar programáticamente tipos de error específicos como autenticación o límites de velocidad.
docs.typesafe.aiTipos comunes del SDK de TypeSafe AI
Este recurso documenta las estructuras de datos fundamentales para el SDK de Python de TypeSafe AI. Define alias de tipo para JSONValue y JSONContent con el fin de estandarizar el manejo de datos compatibles con JSON y mapeos anidados.
docs.typesafe.aiConstantes del SDK de TypeSafe
Esta documentación de referencia describe la configuración predeterminada y los nombres de las variables de entorno para el SDK de Python de TypeSafe. Proporciona a los desarrolladores las claves específicas necesarias para configurar el acceso a la API, la selección de modelos y los parámetros de tiempo de espera.
docs.typesafe.aiClase APITimeoutError
Esta documentación define la clase APITimeoutError dentro del SDK de TypeSafe AI. Explica cómo la clase gestiona los tiempos de espera de conexión extendiendo APIConnectionError y permite acceder a la duración específica del tiempo de espera en milisegundos.
docs.typesafe.aiReferencia de la clase InternalServerError
Esta documentación define la clase InternalServerError dentro del SDK de JavaScript de TypeSafe AI. Detalla cómo la clase gestiona los errores de servidor HTTP 5xx heredando de la clase base APIError y proporcionando acceso al estado de respuesta, encabezados y cuerpo.
docs.typesafe.aiClase PermissionDeniedError
Esta documentación define la clase PermissionDeniedError en el SDK de TypeSafe AI. Representa errores de acceso denegado HTTP 403, heredando de la clase APIError para facilitar el acceso estructurado a códigos de estado, cuerpos de respuesta e identificadores de solicitud.
docs.typesafe.aiReferencia de la clase AuthenticationError
Esta documentación define la clase AuthenticationError dentro del SDK de JavaScript de TypeSafe AI. Detalla cómo la clase maneja errores HTTP 401, incluyendo propiedades heredadas como códigos de estado, cuerpos de respuesta e identificadores de solicitud para depurar interacciones API.
docs.typesafe.aiClase UnprocessableEntityError
Este recurso documenta la clase UnprocessableEntityError dentro del SDK de TypeSafe AI. Muestra cómo la biblioteca gestiona los errores HTTP 422, permitiendo acceder de forma estructurada a los cuerpos de respuesta, encabezados e identificadores de solicitud durante fallos de validación.
docs.typesafe.aiInterfaz ChoiceResponse
Esta interfaz define la estructura para gestionar los resultados de clasificación en TypeSafe AI. Proporciona una forma estandarizada de acceder a una etiqueta seleccionada, su puntuación de confianza asociada y un mapa completo de probabilidades para todas las opciones posibles.
docs.typesafe.aiInterfaz ModelCard de TypeSafe AI
Esta documentación define la interfaz ModelCard dentro del SDK de TypeSafe AI. Describe la estructura de metadatos necesaria, incluyendo campos para nombre, descripción y fecha de lanzamiento, utilizados para identificar y gestionar modelos de IA disponibles.
docs.typesafe.aiReferencia de la API TypeSafeClient
Esta documentación detalla la clase TypeSafeClient para la API de TypeSafe AI. Muestra cómo inicializar el cliente y utilizar el método systemOne para obtener respuestas tipadas a consultas estructuradas sobre texto o datos de estado.
docs.typesafe.aiInterfaz NoulQuestion
Esta documentación define la interfaz NoulQuestion para el SDK de TypeSafe AI. Describe la estructura para consultas de sí/no, incluyendo campos opcionales para descripciones de resultados e instrucciones, permitiendo a los desarrolladores integrar la toma de decisiones binaria estructurada en sus flujos de trabajo de IA.
docs.typesafe.aiReferencia de la interfaz RetryPolicy
Esta documentación define la interfaz RetryPolicy para el SDK de TypeSafe AI. Describe los parámetros configurables para gestionar errores de conexión API, tiempos de espera y códigos de estado HTTP, permitiendo a los desarrolladores personalizar las estrategias de reintento y retroceso.
docs.typesafe.aiInterfaz: Questions
Esta documentación define la interfaz Questions dentro del SDK de TypeSafe AI. Muestra cómo estructurar las preguntas como un objeto indexable, donde cada entrada se identifica mediante un nombre único para facilitar la recuperación organizada de las respuestas asociadas.
docs.typesafe.aiInterfaz ScoreResponse
Esta interfaz define la estructura para devolver puntuaciones de evaluación en TypeSafe AI. Proporciona un formato estandarizado para puntuaciones esperadas, rúbricas asociadas, niveles de confianza y distribuciones de probabilidad para criterios específicos.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: Description
Esta documentación define el alias de tipo Description dentro del SDK de TypeSafe AI. Sirve como referencia para que los desarrolladores comprendan cómo se estructuran las etiquetas de criterio, indicando que un valor nulo significa una etiqueta sin descripción.
docs.typesafe.aiDocumentación de la interfaz WithResponse
Esta documentación define la interfaz WithResponse para TypeSafe AI, que estructura los datos analizados junto con su respuesta HTTP y el ID de solicitud. Ofrece a los desarrolladores una forma estandarizada de acceder a los metadatos de respuesta y al contenido del cuerpo.
docs.typesafe.aiInterfaz TypeSafeClientConfig
Esta documentación define la interfaz de configuración para el SDK de JavaScript de TypeSafe AI. Detalla las opciones disponibles para el cliente, incluyendo claves de API, URLs base, niveles de registro e implementaciones personalizadas de fetch para gestionar el comportamiento del SDK.
docs.typesafe.aiInterfaz SystemOneRequestPayload
Esta interfaz define el cuerpo de la solicitud para el endpoint de la API SystemOne. Especifica la estructura necesaria para las anulaciones de modelos, conjuntos de preguntas y datos de estado, garantizando una comunicación coherente al interactuar con el sistema TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiType Alias: JsonValue
Este recurso define el alias de tipo JsonValue para el SDK de TypeSafe AI. Demuestra una estructura recursiva de TypeScript diseñada para representar cualquier dato compatible con JSON, incluyendo cadenas, números, booleanos, nulos, matrices y objetos anidados.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: EnvVar
Esta documentación define el alias de tipo EnvVar dentro del SDK de TypeSafe AI. Demuestra cómo derivar un tipo a partir de las claves del objeto ENV para garantizar un manejo seguro de variables de entorno en aplicaciones JavaScript.
docs.typesafe.aiAlias de tipo Question de TypeSafe AI
Esta documentación define el alias de tipo Question dentro del SDK de TypeSafe AI. Muestra cómo la biblioteca clasifica las consultas de entrada en estructuras específicas, incluyendo tipos NoulQuestion, ScoreQuestion y ChoiceQuestion para facilitar el manejo de datos estructurados.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: ScoreCriteria
Este documento define el alias de tipo ScoreCriteria para el SDK de TypeSafe AI. Especifica una estructura que requiere al menos dos entradas, permitiendo a los desarrolladores asignar descripciones a puntuaciones y admitiendo valores nulos para puntuaciones sin descripción.
docs.typesafe.aiVariable LOG_LEVELS
Esta documentación de referencia define la variable LOG_LEVELS dentro del SDK de JavaScript de TypeSafe AI. Proporciona una matriz de solo lectura de los niveles de registro admitidos, organizados por verbosidad para ayudar a los desarrolladores a configurar la salida del sistema.
docs.typesafe.aiFunción score() de TypeSafe AI
Esta función permite a los desarrolladores generar preguntas de evaluación estructuradas utilizando una rúbrica ordenada. Demuestra cómo definir criterios de puntuación específicos para las salidas de los modelos dentro del marco de trabajo del SDK de TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiFunción choice() de TypeSafe AI
La función choice() del SDK de TypeSafe AI permite a los desarrolladores crear preguntas que requieren seleccionar entre alternativas nombradas. Acepta instrucciones y criterios específicos para definir las opciones disponibles para tareas de toma de decisiones estructuradas.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: ScoreOf<T>
Esta utilidad de TypeScript define un alias de tipo que extrae claves de puntuación de una rúbrica. Demuestra cómo inferir índices a partir de tuplas de longitud fija o devolver un tipo numérico para otras estructuras de criterios.
docs.typesafe.aiDocumentación de TypeSafe AI
Este recurso ofrece documentación completa sobre Jev, un modelo System One diseñado para la toma de decisiones estructuradas en software. Incluye guías de SDK, patrones arquitectónicos y recetarios para implementar preguntas tipadas como elecciones, puntuaciones y evaluaciones de sí/no en aplicaciones.
docs.typesafe.aiDocumentación del modelo Jev
Este recurso describe las especificaciones técnicas, los precios y el uso de la API para el modelo Jev 1.13. Explica cómo utilizar la arquitectura basada en estados para tareas específicas de dominio sin necesidad de ajuste fino.
docs.typesafe.aiRespuestas que puede usar su código
TypeSafe destaca el enfoque de salida tipada de Jev: las aplicaciones proporcionan estado y preguntas, luego actúan sobre probabilidades, elecciones o puntajes. La anunciación vinculada también cubre la integración de la API de Venice.
x.comTypeSafe sale de la fase de secreto
TypeSafe lanza oficialmente su laboratorio de investigación y presenta Jev a la comunidad de desarrolladores. Este anuncio incluye un cortometraje de lanzamiento de Diogo Almeida y ofrece contexto fundamental sobre la misión y la dirección futura del proyecto.
x.comAcceso público a Jev
TypeSafe ha eliminado la lista de espera para Jev, permitiendo el acceso público a la plataforma. Los desarrolladores pueden utilizar la consola oficial para integrar y probar capacidades de toma de decisiones tipadas en sus propias aplicaciones.
x.comJev: Cómo la IA toma decisiones sin generar texto o código
Leonardo Bissoli presenta cómo Jev permite la toma de decisiones estructuradas mediante IA. El contenido explora el uso de niveles de confianza, límites operativos y ejemplos prácticos para integrar estos marcos de decisión en aplicaciones.
youtube.comJev: decisiones estructuradas y casos de uso
Este recurso de Leonardo Bissoli explora la aplicación de Jev para procesos de toma de decisiones estructuradas. A través de un video y referencias, el autor demuestra cómo Jev puede utilizarse para organizar y ejecutar flujos de trabajo lógicos complejos en escenarios prácticos.
leonardobissoli.comJev de TypeSafe AI: Guía de decisiones estructuradas
Esta guía de Fazt introduce el uso de Jev para implementar procesos de toma de decisiones con seguridad de tipos. Ofrece ejemplos prácticos sobre cómo estructurar la lógica en aplicaciones para garantizar un manejo de datos consistente y fiable.
fazt.devJev de TypeSafe AI: Toma de decisiones estructurada
Este video muestra cómo Jev permite la toma de decisiones estructurada en aplicaciones de IA. Presenta ejemplos prácticos, incluyendo un juego de Snake y la clasificación de solicitudes de soporte, para ilustrar las capacidades del framework.
youtube.com
