Backboard.io รองรับโมเดล Jev จาก TypeSafe แล้ว
Backboard.io เพิ่มการรองรับ TypeSafe Jev ระบบ System One Models สำหรับการตัดสินใจที่มีโครงสร้าง พร้อมใช้งาน Python และ TypeScript SDK
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- Backboard.io รองรับ Jev จาก TypeSafe สำหรับการตัดสินใจที่มีโครงสร้าง
- รองรับฟังก์ชัน Choice, Score และ Noul พร้อม Python และ TypeScript SDK
- ใช้งานผ่านข้อความ API เดิมด้วยพารามิเตอร์ llm_provider="typesafe"
Backboard.io ประกาศรองรับโมเดล Jev จาก TypeSafe อย่างเป็นทางการภายใต้ System One Models ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดการกับการตัดสินใจที่มีโครงสร้างอย่างแม่นยำ โดยผู้พัฒนาสามารถเรียกใช้งานได้ทันทีผ่านระบบ API ข้อความรูปแบบเดิมที่มีอยู่แล้ว
การอัปเดตครั้งนี้ช่วยให้ระบบสามารถประเมินผลได้ทั้งข้อมูลข้อความและข้อมูลที่มีโครงสร้าง พร้อมทั้งรวมประวัติการสนทนาเข้ามาในการประเมินผลด้วย ทำให้การตอบกลับมีความแม่นยำและตอบโจทย์การใช้งานเชิงลึกมากยิ่งขึ้น
การเพิ่มโมเดล Jev ที่เน้นโครงสร้างข้อมูล (Structured Decisions) บน Backboard.io ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการผลลัพธ์จาก AI ในรูปแบบที่นำไปใช้งานต่อได้ทันที เช่น ค่าความน่าจะเป็น (Probability) หรือคะแนน (Score) โดยไม่ต้องเสียเวลาเขียนโค้ดแปลงข้อมูลข้อความดิบให้ยุ่งยาก
ความสามารถหลักที่เพิ่มเข้ามาในการรองรับโมเดล Jev ประกอบด้วย:
- ประเมินผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง ได้แก่ Choice, Score และ Noul ซึ่งเป็นการประเมินความน่าจะเป็นแบบจริง/เท็จ
- รับคำตอบที่เป็นประเภทข้อมูลเฉพาะ (Typed answers), ค่าความน่าจะเป็น, ระดับความมั่นใจ และสถิติการใช้งาน Token
- รองรับการใช้งานผ่าน Python SDK เวอร์ชัน v1.5.19 ซึ่งพร้อมให้ดาวน์โหลดบน PyPI และ TypeScript SDK
- เผยแพร่เอกสาร Core Concepts และคู่มือการใช้งาน SDK พร้อมตัวอย่างโค้ดและเอกสารการตอบกลับอย่างสมบูรณ์
สำหรับผู้ที่สนใจใช้งาน สามารถเริ่มต้นกำหนดค่าผ่านการระบุ llm_provider="typesafe" และเรียกใช้ผ่าน system_one.questions โดยโมเดลที่รองรับในปัจจุบันคือ jev-latest ซึ่งมีเอกสารคู่มือเพิ่มเติมที่เว็บไซต์ทางการของ Backboard.io
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น