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Retour au labJEVLAB / FIELD NOTES
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Référence de la classe APIError
La classe APIError offre une méthode structurée pour gérer les réponses HTTP infructueuses au sein du SDK TypeSafe AI. Elle capture les codes d'état, les corps de réponse et les en-têtes, permettant aux développeurs de gérer par programmation des erreurs spécifiques comme l'authentification.
docs.typesafe.aiTypes communs du SDK TypeSafe AI
Cette ressource documente les structures de données essentielles pour le SDK Python de TypeSafe AI. Elle définit des alias de type pour JSONValue et JSONContent afin de normaliser la gestion des données compatibles JSON et des mappages imbriqués.
docs.typesafe.aiConstantes du SDK TypeSafe
Cette documentation de référence décrit les paramètres par défaut et les noms des variables d'environnement pour le SDK Python de TypeSafe. Elle fournit aux développeurs les clés spécifiques nécessaires pour configurer l'accès à l'API, la sélection du modèle et les paramètres de délai d'attente.
docs.typesafe.aiClasse APITimeoutError
Cette documentation définit la classe APITimeoutError au sein du SDK TypeSafe AI. Elle explique comment la classe gère les délais d'attente de connexion en étendant APIConnectionError et permet d'accéder à la durée spécifique du délai d'attente en millisecondes.
docs.typesafe.aiRéférence de la classe InternalServerError
Cette documentation définit la classe InternalServerError au sein du SDK JavaScript de TypeSafe AI. Elle détaille comment la classe gère les erreurs de serveur HTTP 5xx en héritant de la classe de base APIError et en fournissant un accès au statut, aux en-têtes et au corps de la réponse.
docs.typesafe.aiClasse PermissionDeniedError
Cette documentation présente la classe PermissionDeniedError du SDK TypeSafe AI. Elle représente les erreurs d'accès refusé HTTP 403, héritant de la classe APIError pour permettre un accès structuré aux codes de statut, aux corps de réponse et aux identifiants de requête.
docs.typesafe.aiRéférence de la classe AuthenticationError
Cette documentation définit la classe AuthenticationError au sein du SDK JavaScript de TypeSafe AI. Elle détaille la gestion des erreurs HTTP 401, incluant les propriétés héritées telles que les codes de statut, les corps de réponse et les identifiants de requête pour le débogage.
docs.typesafe.aiClasse UnprocessableEntityError
Cette ressource documente la classe UnprocessableEntityError au sein du SDK TypeSafe AI. Elle démontre comment la bibliothèque gère les erreurs HTTP 422, offrant un accès structuré aux corps de réponse, aux en-têtes et aux identifiants de requête lors des échecs de validation.
docs.typesafe.aiInterface ChoiceResponse
Cette interface définit la structure pour gérer les résultats de classification dans TypeSafe AI. Elle fournit un moyen standardisé d'accéder à une étiquette sélectionnée, à son score de confiance associé et à une carte complète des probabilités pour tous les choix possibles.
docs.typesafe.aiInterface ModelCard de TypeSafe AI
Cette documentation définit l'interface ModelCard au sein du SDK TypeSafe AI. Elle décrit la structure des métadonnées requises, incluant les champs de nom, de description et de date de sortie, utilisés pour identifier et gérer les modèles d'IA disponibles.
docs.typesafe.aiRéférence de l'API TypeSafeClient
Cette documentation détaille la classe TypeSafeClient pour l'API TypeSafe AI. Elle montre comment initialiser le client et utiliser la méthode systemOne pour obtenir des réponses typées à des questions structurées concernant du texte ou des données d'état.
docs.typesafe.aiInterface NoulQuestion
Cette documentation définit l'interface NoulQuestion pour le SDK TypeSafe AI. Elle détaille la structure des requêtes oui/non, incluant des champs optionnels pour les descriptions de résultats et les instructions, permettant d'intégrer des décisions binaires structurées dans les flux de travail IA.
docs.typesafe.aiRéférence de l'interface RetryPolicy
Cette documentation définit l'interface RetryPolicy pour le SDK TypeSafe AI. Elle présente les paramètres configurables pour la gestion des erreurs de connexion API, des délais d'attente et des codes d'état HTTP, permettant aux développeurs de personnaliser les stratégies de nouvelle tentative.
docs.typesafe.aiInterface : Questions
Cette documentation définit l'interface Questions au sein du SDK TypeSafe AI. Elle montre comment structurer les questions sous forme d'objet indexable, où chaque entrée est identifiée par un nom unique pour faciliter la récupération organisée des réponses associées.
docs.typesafe.aiInterface ScoreResponse
Cette interface définit la structure pour renvoyer les scores d'évaluation dans TypeSafe AI. Elle fournit un format standardisé pour les scores attendus, les rubriques associées, les niveaux de confiance et les distributions de probabilité pour des critères spécifiques.
docs.typesafe.aiAlias de type : Description
Cette documentation définit l'alias de type Description au sein du SDK TypeSafe AI. Elle sert de référence aux développeurs pour comprendre la structure des étiquettes de critères, précisant qu'une valeur nulle indique une étiquette non décrite.
docs.typesafe.aiDocumentation de l'interface WithResponse
Cette documentation définit l'interface WithResponse pour TypeSafe AI, qui structure les données analysées avec leur réponse HTTP et leur ID de requête. Elle fournit aux développeurs un moyen standardisé d'accéder aux métadonnées de réponse et au contenu du corps.
docs.typesafe.aiInterface TypeSafeClientConfig
Cette documentation définit l'interface de configuration pour le SDK JavaScript de TypeSafe AI. Elle détaille les options disponibles pour le client, notamment les clés API, les URLs de base, les niveaux de journalisation et les implémentations fetch personnalisées pour gérer le comportement du SDK.
docs.typesafe.aiInterface SystemOneRequestPayload
Cette interface définit le corps de la requête pour le point de terminaison de l'API SystemOne. Elle précise la structure requise pour les remplacements de modèles, les ensembles de questions et les données d'état, assurant une communication cohérente avec le système TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiType Alias: JsonValue
Cette ressource définit l'alias de type JsonValue pour le SDK TypeSafe AI. Elle présente une structure TypeScript récursive conçue pour représenter toutes les données compatibles avec JSON, y compris les chaînes, nombres, booléens, valeurs nulles, tableaux et objets imbriqués.
docs.typesafe.aiAlias de type : EnvVar
Cette documentation définit l'alias de type EnvVar au sein du SDK TypeSafe AI. Elle montre comment dériver un type à partir des clés de l'objet ENV pour assurer une gestion sécurisée des variables d'environnement dans les applications JavaScript.
docs.typesafe.aiAlias de type Question de TypeSafe AI
Cette documentation définit l'alias de type Question au sein du SDK TypeSafe AI. Elle montre comment la bibliothèque classe les requêtes d'entrée en structures spécifiques, incluant les types NoulQuestion, ScoreQuestion et ChoiceQuestion pour faciliter le traitement des données structurées.
docs.typesafe.aiAlias de type : ScoreCriteria
Ce document définit l'alias de type ScoreCriteria pour le SDK TypeSafe AI. Il spécifie une structure nécessitant au moins deux entrées, permettant aux développeurs de mapper des descriptions aux scores tout en prenant en charge les valeurs nulles pour les scores non décrits.
docs.typesafe.aiVariable LOG_LEVELS
Cette documentation de référence définit la variable LOG_LEVELS au sein du SDK JavaScript de TypeSafe AI. Elle fournit un tableau en lecture seule des niveaux de journalisation pris en charge, classés par verbosité pour aider les développeurs à configurer la sortie système.
docs.typesafe.aiFonction score() de TypeSafe AI
Cette fonction permet aux développeurs de générer des questions d'évaluation structurées à l'aide d'une grille d'évaluation ordonnée. Elle montre comment définir des critères de notation spécifiques pour les sorties de modèles au sein du SDK TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiFonction choice() de TypeSafe AI
La fonction choice() du SDK TypeSafe AI permet aux développeurs de créer des questions nécessitant une sélection parmi des alternatives nommées. Elle accepte des instructions et des critères spécifiques pour définir les options disponibles pour les tâches de prise de décision structurées.
docs.typesafe.aiAlias de type : ScoreOf<T>
Cet utilitaire TypeScript définit un alias de type qui extrait les clés de score d'une rubrique. Il montre comment déduire des index à partir de tuples de longueur fixe ou renvoyer un type numérique pour d'autres structures de critères.
docs.typesafe.aiDocumentation de TypeSafe AI
Cette ressource fournit une documentation complète sur Jev, un modèle System One conçu pour la prise de décision structurée dans les logiciels. Elle comprend des guides SDK, des modèles architecturaux et des livres de recettes pour implémenter des questions typées dans les applications.
docs.typesafe.aiDocumentation du modèle Jev
Cette ressource présente les spécifications techniques, la tarification et l'utilisation de l'API pour le modèle Jev 1.13. Elle explique comment utiliser l'architecture basée sur l'état pour des tâches spécifiques au domaine sans ajustement fin.
docs.typesafe.aiRéponses que votre code peut utiliser
TypeSafe met en avant l'approche de sortie typée de Jev : les applications fournissent l'état et les questions, puis agissent sur les probabilités, les choix ou les scores. L'annonce liée couvre également l'intégration de l'API Venice.
x.comTypeSafe sort de la phase de secret
TypeSafe lance officiellement son laboratoire de recherche et présente Jev à la communauté des développeurs. Cette annonce comprend un film de lancement réalisé par Diogo Almeida et fournit un contexte essentiel sur la mission et l'orientation future du projet.
x.comAccès public à Jev
TypeSafe a supprimé la liste d'attente pour Jev, permettant un accès public à la plateforme. Les développeurs peuvent utiliser la console officielle pour intégrer et tester des capacités de prise de décision typées dans leurs propres applications.
x.comJev : Comment l'IA prend des décisions sans générer de texte ou de code
Leonardo Bissoli présente la prise de décision structurée avec Jev. Il explique comment intégrer des scores de confiance, des limites opérationnelles et des exemples concrets pour appliquer ces cadres décisionnels au sein d'applications logicielles.
youtube.comJev : décisions structurées et cas d'utilisation
Cette ressource de Leonardo Bissoli explore l'application de Jev pour les processus de prise de décision structurés. À travers une vidéo et des références, l'auteur démontre comment Jev peut être utilisé pour organiser et exécuter des flux de travail logiques complexes dans des scénarios pratiques.
leonardobissoli.comJev par TypeSafe AI : Guide de décision structurée
Ce guide de Fazt présente l'utilisation de Jev pour mettre en œuvre des processus de prise de décision typés. Il fournit des exemples pratiques démontrant comment structurer la logique dans les applications pour assurer un traitement des données cohérent et fiable.
fazt.devJev par TypeSafe AI : Prise de décision structurée
Cette vidéo démontre comment Jev permet une prise de décision structurée dans les applications d'IA. Elle présente des exemples pratiques, notamment un jeu Snake et la classification de demandes de support, pour illustrer les fonctionnalités du framework.
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