Files

Marius Mutu 2d012a969c teren de test TypeSafe: docs offline + script de proba

Separat de produsele ROA. docs/ = documentatia oficiala descarcata ca Markdown
(111 pagini), reluabila cu update_docs.sh. typesafe_test.py face un apel cu cate
o intrebare din fiecare tip (choice/noul/score) pe o linie de factura de furnizor.
Cheia API se ia din TYPESAFE_API_KEY, nu se versioneaza.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01KHLUSsKP99G6ebv2fFUKQV

2026-09-17 21:47:19 +03:00

2.6 KiB

Raw Blame History

TypeSafe — teren de test

Separat de ROAFACTURARE si de restul produselor ROA. Nimic de aici nu intra in niciun produs; e doar pentru a invata API-ul si a proba pe date reale.

Rulare

export TYPESAFE_API_KEY=cheia_ta     # Git Bash
# set TYPESAFE_API_KEY=cheia_ta      # cmd
python typesafe_test.py

Cheia sta doar in mediu — nu se scrie in fisierele de aici.

Ce e in folder


`typesafe_test.py`	un apel, cate o intrebare din fiecare tip, pe o linie de factura de furnizor. Modifica `state` si `criteria` pe cazuri reale.
`docs/`	documentatia oficiala, descarcata ca Markdown (111 pagini)
`update_docs.sh`	reia docs-urile cand se schimba

API, pe scurt

POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone, header Authorization: Bearer <cheie>. Trimiti model (jev-latest), state (ce vede modelul) si questions — oricate, evaluate in paralel intr-un singur apel, fara sa se vada intre ele.

tip	intoarce	pentru
`choice`	optiunea aleasa, probabilitati per optiune, `confidence`	una din N
`noul`	o probabilitate 0–1 de „da”	tine o conditie?
`score`	poziția pe scara descrisa, probabilitati per nivel, `confidence`	grad pe o dimensiune

Nu intoarce text, cod sau explicatii. Fara imagini/audio deocamdata.

De citit, in ordine

docs/introduction/quickstart.md
docs/concepts/system-one.md si docs/concepts/how-to-build-with-system-one.md
docs/concepts/state.md — cum structurezi ce trimiti
docs/primitives.md + pagina primitivei alese (docs/primitives/choice.md etc.)
docs/confidence.md — cum se citeste incertitudinea si de ce pragurile se calibreaza pe datele tale
docs/model-jaggedness/ — unde modelul se descurca prost
docs/api.md sau docs/sdk/python.md daca vrei SDK in loc de urllib

Cookbooks relevante pentru ce ar putea folosi in ROA: cookbooks/entity_alignment.md (potrivire furnizor/client), cookbooks/pre_parsed_value_extraction_cookbook.md si cookbooks/date_extraction_cookbook.md (extragere din documente), cookbooks/hierarchical_classification.md (incadrare pe plan de conturi), cookbooks/sde_cascade.md (escaladare cand modelul nu e sigur).

Capcane de reținut

confidence spune cat de concentrata e distributia, nu cat de corect e raspunsul.
noul la 0.50 = „da si nu la fel de probabile”, nu „intensitate medie”.
Pune mereu o ieșire „niciuna” cand s-ar putea sa nu se potriveasca nimic.
La selectie din candidati: nu poate alege o valoare pe care n-ai trimis-o.
Pragurile din cookbooks sunt exemple, nu reguli.

2.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape