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Referência da classe APIError
A classe APIError fornece uma maneira estruturada de lidar com respostas HTTP malsucedidas dentro do SDK TypeSafe AI. Ela captura códigos de status, corpos de resposta e cabeçalhos, permitindo que desenvolvedores gerenciem programaticamente tipos de erro específicos, como autenticação ou limites de taxa.
docs.typesafe.aiTipos comuns do SDK TypeSafe AI
Este recurso documenta as estruturas de dados fundamentais para o SDK Python do TypeSafe AI. Ele define aliases de tipo para JSONValue e JSONContent para padronizar o manuseio de dados compatíveis com JSON e mapeamentos aninhados na biblioteca.
docs.typesafe.aiConstantes do SDK TypeSafe
Esta documentação de referência descreve as configurações padrão e os nomes das variáveis de ambiente para o SDK Python da TypeSafe. Ela fornece aos desenvolvedores as chaves específicas necessárias para configurar o acesso à API, a seleção de modelos e os parâmetros de tempo limite.
docs.typesafe.aiClasse APITimeoutError
Esta documentação define a classe APITimeoutError dentro do SDK da TypeSafe AI. Ela explica como a classe lida com tempos limite de conexão estendendo APIConnectionError e fornece acesso à duração específica do tempo limite em milissegundos para tratamento de erros.
docs.typesafe.aiReferência da classe InternalServerError
Esta documentação define a classe InternalServerError dentro do SDK JavaScript da TypeSafe AI. Ela detalha como a classe lida com erros de servidor HTTP 5xx herdando da classe base APIError e fornecendo acesso ao status da resposta, cabeçalhos e corpo.
docs.typesafe.aiClasse PermissionDeniedError
Esta documentação define a classe PermissionDeniedError no SDK da TypeSafe AI. Ela representa erros de acesso negado HTTP 403, herdando da classe APIError para fornecer acesso estruturado a códigos de status, corpos de resposta e identificadores de solicitação.
docs.typesafe.aiReferência da classe AuthenticationError
Esta documentação define a classe AuthenticationError dentro do SDK JavaScript da TypeSafe AI. Ela detalha como a classe lida com erros HTTP 401, incluindo propriedades herdadas como códigos de status, corpos de resposta e identificadores de solicitação para depurar interações de API.
docs.typesafe.aiClasse UnprocessableEntityError
Este recurso documenta a classe UnprocessableEntityError dentro do SDK da TypeSafe AI. Ele demonstra como a biblioteca lida com erros HTTP 422, fornecendo uma maneira estruturada de acessar corpos de resposta, cabeçalhos e IDs de solicitação durante falhas de validação.
docs.typesafe.aiInterface ChoiceResponse
Esta interface define a estrutura para lidar com resultados de classificação no TypeSafe AI. Ela fornece uma maneira padronizada de acessar um rótulo selecionado, sua pontuação de confiança associada e um mapa abrangente de probabilidades para todas as escolhas possíveis.
docs.typesafe.aiInterface ModelCard da TypeSafe AI
Esta documentação define a interface ModelCard dentro do SDK da TypeSafe AI. Ela descreve a estrutura de metadados necessária, incluindo campos de nome, descrição e data de lançamento, usados para identificar e gerenciar modelos de IA disponíveis.
docs.typesafe.aiReferência da API TypeSafeClient
Esta documentação detalha a classe TypeSafeClient para a API TypeSafe AI. Ela demonstra como inicializar o cliente e usar o método systemOne para obter respostas tipadas para consultas estruturadas sobre texto ou dados de estado.
docs.typesafe.aiInterface NoulQuestion
Esta documentação define a interface NoulQuestion para o SDK TypeSafe AI. Ela descreve a estrutura para consultas de sim/não, incluindo campos opcionais para descrições de resultados e instruções, permitindo que desenvolvedores integrem a tomada de decisão binária estruturada em seus fluxos de trabalho de IA.
docs.typesafe.aiReferência da interface RetryPolicy
Esta documentação define a interface RetryPolicy para o SDK do TypeSafe AI. Ela descreve parâmetros configuráveis para lidar com erros de conexão de API, tempos limite e códigos de status HTTP, permitindo que desenvolvedores personalizem estratégias de repetição e backoff.
docs.typesafe.aiInterface: Questions
Esta documentação define a interface Questions dentro do SDK do TypeSafe AI. Ela demonstra como estruturar perguntas como um objeto indexável, onde cada entrada é identificada por um nome único para facilitar a recuperação organizada das respostas associadas.
docs.typesafe.aiInterface ScoreResponse
Esta interface define a estrutura para retornar pontuações de avaliação no TypeSafe AI. Ela fornece um formato padronizado para pontuações esperadas, rubricas associadas, níveis de confiança e distribuições de probabilidade para critérios específicos.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: Description
Esta documentação define o alias de tipo Description dentro do SDK do TypeSafe AI. Serve como referência para desenvolvedores entenderem a estrutura dos rótulos de critérios, observando que um valor nulo indica um rótulo sem descrição.
docs.typesafe.aiDocumentação da interface WithResponse
Esta documentação define a interface WithResponse para o TypeSafe AI, que estrutura dados analisados juntamente com sua resposta HTTP e ID de solicitação. Ela fornece aos desenvolvedores uma maneira padronizada de acessar metadados de resposta e o conteúdo do corpo.
docs.typesafe.aiInterface TypeSafeClientConfig
Esta documentação define a interface de configuração para o SDK JavaScript do TypeSafe AI. Ela detalha as opções disponíveis para o cliente, incluindo chaves de API, URLs base, níveis de log e implementações personalizadas de fetch para gerenciar o comportamento do SDK.
docs.typesafe.aiInterface SystemOneRequestPayload
Esta interface define o corpo da solicitação para o endpoint da API SystemOne. Ela especifica a estrutura necessária para substituições de modelos, conjuntos de perguntas e dados de estado, garantindo uma comunicação consistente ao interagir com o sistema TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiType Alias: JsonValue
Este recurso define o alias de tipo JsonValue para o SDK do TypeSafe AI. Ele demonstra uma estrutura recursiva de TypeScript projetada para representar quaisquer dados compatíveis com JSON, incluindo strings, números, booleanos, nulos, arrays e objetos aninhados.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: EnvVar
Esta documentação define o alias de tipo EnvVar dentro do SDK do TypeSafe AI. Demonstra como derivar um tipo a partir das chaves do objeto ENV para garantir o tratamento seguro de variáveis de ambiente em aplicações JavaScript.
docs.typesafe.aiAlias de tipo Question do TypeSafe AI
Esta documentação define o alias de tipo Question dentro do SDK do TypeSafe AI. Ela demonstra como a biblioteca classifica as consultas de entrada em estruturas específicas, incluindo tipos NoulQuestion, ScoreQuestion e ChoiceQuestion para facilitar o manuseio de dados estruturados.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: ScoreCriteria
Este documento define o alias de tipo ScoreCriteria para o SDK do TypeSafe AI. Ele especifica uma estrutura que requer pelo menos duas entradas, permitindo que desenvolvedores mapeiem descrições para pontuações e suportando valores nulos para pontuações não descritas.
docs.typesafe.aiVariável LOG_LEVELS
Esta documentação de referência define a variável LOG_LEVELS dentro do SDK JavaScript da TypeSafe AI. Ela fornece uma matriz somente leitura dos níveis de log suportados, organizados por verbosidade para ajudar os desenvolvedores a configurar a saída do sistema e o comportamento de depuração.
docs.typesafe.aiFunção score() do TypeSafe AI
Esta função permite que desenvolvedores gerem perguntas de avaliação estruturadas usando uma rubrica ordenada. Ela demonstra como definir critérios de pontuação específicos para saídas de modelos dentro do framework do SDK do TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiFunção choice() do TypeSafe AI
A função choice() do SDK TypeSafe AI permite que desenvolvedores criem perguntas que exigem a seleção entre alternativas nomeadas. Ela aceita instruções e critérios específicos para definir as opções disponíveis para tarefas de tomada de decisão estruturadas.
docs.typesafe.aiAlias de tipo: ScoreOf<T>
Este utilitário TypeScript define um alias de tipo que extrai chaves de pontuação de uma rubrica. Ele demonstra como inferir índices a partir de tuplas de comprimento fixo ou retornar um tipo numérico para outras estruturas de critérios.
docs.typesafe.aiDocumentação do TypeSafe AI
Este recurso fornece documentação abrangente para o Jev, um modelo System One projetado para tomada de decisão estruturada em software. Inclui guias de SDK, padrões arquiteturais e manuais para implementar perguntas tipadas, como escolhas, pontuações e avaliações de sim/não em aplicações.
docs.typesafe.aiDocumentação do modelo Jev
Este recurso descreve as especificações técnicas, preços e uso da API para o modelo Jev 1.13. Explica como utilizar a arquitetura baseada em estado para tarefas específicas de domínio sem necessidade de ajuste fino.
docs.typesafe.aiRespostas que seu código pode usar
TypeSafe destaca a abordagem de saída tipada do Jev: aplicações fornecem estado e perguntas, depois atuam sobre probabilidades, escolhas ou pontuações. A anúncio vinculado também aborda a integração da API Venice.
x.comTypeSafe sai do estágio secreto
A TypeSafe lança oficialmente seu laboratório de pesquisa e apresenta o Jev à comunidade de desenvolvedores. Este anúncio inclui um filme de lançamento de Diogo Almeida e fornece contexto fundamental sobre a missão e a direção futura do projeto.
x.comAcesso público ao Jev
A TypeSafe removeu a lista de espera do Jev, permitindo o acesso público à plataforma. Os desenvolvedores podem usar o console oficial para integrar e testar recursos de tomada de decisão tipada em seus próprios aplicativos.
x.comJev: como a IA decide sem gerar texto ou código
Leonardo Bissoli apresenta decisões estruturadas com Jev, demonstrando como integrar níveis de confiança, limites operacionais e exemplos práticos para aplicar esses modelos de decisão diretamente em aplicações de software.
youtube.comJev: decisões estruturadas e casos de uso
Este recurso de Leonardo Bissoli explora a aplicação do Jev para processos de tomada de decisão estruturados. Por meio de um vídeo e referências, o autor demonstra como o Jev pode ser utilizado para organizar e executar fluxos de trabalho lógicos complexos em cenários práticos.
leonardobissoli.comJev da TypeSafe AI: Guia de decisões estruturadas
Este guia de Fazt apresenta o uso do Jev para implementar processos de tomada de decisão com segurança de tipos. Oferece exemplos práticos sobre como estruturar a lógica em aplicações para garantir um tratamento de dados consistente e confiável.
fazt.devJev da TypeSafe AI: Tomada de decisão estruturada
Este vídeo demonstra como o Jev permite a tomada de decisão estruturada em aplicações de IA. Apresenta exemplos práticos, incluindo um jogo Snake e a classificação de solicitações de suporte, para ilustrar as capacidades do framework.
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