Как получить доступ к Jev API в России без VPN?

Зарегистрируйтесь на WedStack, пополните баланс в рублях через СБП или банковскую карту РФ и сгенерируйте API-ключ в личном кабинете. Запросы отправляются напрямую на российские серверы https://api.wedstack.ru без использования VPN или зарубежных прокси.

Соответствует ли WedStack требованиям 152-ФЗ?

Да, инфраструктура баз данных и шлюзов физически расположена в дата-центрах на территории РФ. В Публичной оферте закреплен запрет на передачу персональных данных в полезной нагрузке запросов, что исключает трансграничную передачу ПДн.

Как оплатить Jev API в рублях?

Оплата производится через платежный сервис Robokassa с мгновенным зачислением: поддерживаются карты МИР, Visa, Mastercard российских банков, СБП (Система быстрых платежей) и безналичный расчет для юридических лиц с чеками по 54-ФЗ.

Чем Jev (System One) отличается от GPT-4 и Claude?

Jev — это модель первого рода (System One) с ультрабыстрым временем отклика (до 2.6 мс) и стоимостью в сотни раз ниже классических LLM. Она оптимизирована для задач мгновенной классификации, валидации, фильтрации и извлечения сущностей.

ДокументацияПримитивы (Вопросы)Расширенная структура JSON

Расширенная структура JSON

Instructions, Choice options, Score levels, and Noul criteria all accept JSON structure.

Инструкции, варианты Choice, уровни Score и критерии Noul поддерживают JSON-структуру.

export function TypesafeExample({example, display, title}) {
const keyStrUriSafe = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+-$";
function compressToEncodedURIComponent(input) {
if (input == null) return "";
return _compress(input, 6, function (a) {
return keyStrUriSafe.charAt(a);
});
}
function _compress(uncompressed, bitsPerChar, getCharFromInt) {
var i, value, context_dictionary = {}, context_dictionaryToCreate = {}, context_c = "", context_wc = "", context_w = "", context_enlargeIn = 2, context_dictSize = 3, context_numBits = 2, context_data = [], context_data_val = 0, context_data_position = 0, ii;
for (ii = 0; ii < uncompressed.length; ii += 1) {
context_c = uncompressed.charAt(ii);
if (!Object.prototype.hasOwnProperty.call(context_dictionary, context_c)) {
context_dictionary[context_c] = context_dictSize++;
context_dictionaryToCreate[context_c] = true;
}
context_wc = context_w + context_c;
if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(context_dictionary, context_wc)) {
context_w = context_wc;
} else {
if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(context_dictionaryToCreate, context_w)) {
if (context_w.charCodeAt(0) < 256) {
for (i = 0; i < context_numBits; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
}
value = context_w.charCodeAt(0);
for (i = 0; i < 8; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value & 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = value >> 1;
}
} else {
value = 1;
for (i = 0; i < context_numBits; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = 0;
}
value = context_w.charCodeAt(0);
for (i = 0; i < 16; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value & 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = value >> 1;
}
}
context_enlargeIn--;
if (context_enlargeIn == 0) {
context_enlargeIn = Math.pow(2, context_numBits);
context_numBits++;
}
delete context_dictionaryToCreate[context_w];
} else {
value = context_dictionary[context_w];
for (i = 0; i < context_numBits; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value & 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = value >> 1;
}
}
context_enlargeIn--;
if (context_enlargeIn == 0) {
context_enlargeIn = Math.pow(2, context_numBits);
context_numBits++;
}
context_dictionary[context_wc] = context_dictSize++;
context_w = String(context_c);
}
}
if (context_w !== "") {
if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(context_dictionaryToCreate, context_w)) {
if (context_w.charCodeAt(0) < 256) {
for (i = 0; i < context_numBits; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
}
value = context_w.charCodeAt(0);
for (i = 0; i < 8; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value & 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = value >> 1;
}
} else {
value = 1;
for (i = 0; i < context_numBits; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = 0;
}
value = context_w.charCodeAt(0);
for (i = 0; i < 16; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value & 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = value >> 1;
}
}
context_enlargeIn--;
if (context_enlargeIn == 0) {
context_enlargeIn = Math.pow(2, context_numBits);
context_numBits++;
}
delete context_dictionaryToCreate[context_w];
} else {
value = context_dictionary[context_w];
for (i = 0; i < context_numBits; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value & 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = value >> 1;
}
}
context_enlargeIn--;
if (context_enlargeIn == 0) {
context_enlargeIn = Math.pow(2, context_numBits);
context_numBits++;
}
}
value = 2;
for (i = 0; i < context_numBits; i++) {
context_data_val = context_data_val << 1 | value & 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data_position = 0;
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
context_data_val = 0;
} else {
context_data_position++;
}
value = value >> 1;
}
while (true) {
context_data_val = context_data_val << 1;
if (context_data_position == bitsPerChar - 1) {
context_data.push(getCharFromInt(context_data_val));
break;
} else context_data_position++;
}
return context_data.join("");
}
function buildHref(ex) {
const documentText = ex.state === undefined ? "" : typeof ex.state === "string" ? ex.state : JSON.stringify(ex.state, null, 2);
return "https://console.typesafe.ai/decode#share/" + compressToEncodedURIComponent(JSON.stringify({
apiVersion: "v1",
documentText,
promptsText: JSON.stringify(ex.questions, null, 2),
selectedModels: ex.selectedModels
}));
}
const displayedExample = display === "questions" ? example.questions : example.state === undefined ? {
questions: example.questions
} : {
state: example.state,
questions: example.questions
};
const code = JSON.stringify(displayedExample, null, 2);
const href = buildHref(example);
return <div style={{
margin: "1.25rem 0"
}}>
<CodeBlock language="json" filename={title ?? "request"}>
{code}

Попробовать в Playground →

;
}

Модели System One обучены понимать структуру.

Где разрешена структура

Каждое из этих полей имеет тип EntryType.

Поле	Применяется к	Допустимая форма
`instructions`	Choice, Score, Noul	`string`, `object`, `array` или `null`
значения `criteria` (описания вариантов)	Choice	`string`, `object`, `array` или `null`
элементы `criteria` (описания уровней)	Score	`string`, `object`, `array` или `null`
`criteria.true` и `criteria.false`	Noul	`string`, `object`, `array` или `null`

Когда структурировать вопрос

Когда это помогает достичь ясности. Когда вопрос состоит из нескольких частей, оформление их в виде JSON повышает ясность, поскольку каждый элемент снабжен понятным ключом.
Когда вопросу требуются вспомогательные данные. Схема, таксономия или строка базы данных уже представлены в формате JSON. Используйте этот JSON целиком или передавайте соответствующие подполя вместо сериализации их в строковый шаблон.

Структурированные инструкции

Один объект field описывает проверяемое поле, и каждый вопрос ссылается на него по ключу. Одна и та же структура обеспечивает работу вопроса Noul (проверяющего значение), Choice (выбирающего значение из кандидатов) и двух вопросов Score (размещающих значение на шкале).

В коде вы можете обойти в цикле потенциальные записи и сформировать по одному такому вопросу на каждое поле, отправив их все в едином вызове. В кукбуке по каскадному извлечению данных (SDE cascade) применяется аналогичный подход.

Массивы также поддерживаются. Используйте массив, когда инструкция представляет собой список объектов для проверки или сравнения:

JSON THEME={NULL} api.wedstack.ru/v1

"instructions": {
  "question": "Does the claimed sender identity conflict with the sending domain?",
  "compare": ["ticket.sender.display_name", "ticket.sender.email"],
  "focus": "Compare the named organization with the email domain."
}

Структурированные варианты Choice

Описание варианта Choice также может быть структурированным объектом.

Рубрика JSON для уточнения границ

Пример сообщает модели, что охватывает каждый вариант, и что к нему не относится. Это делает границу между вариантами предельно четкой.

Обход таксономии

Для классификации по глубокой таксономии задавайте по одному вопросу Choice на каждый уровень и обходите дерево в коде. На каждом шаге вариантами являются дочерние узлы текущего узла, а значениями каждого варианта — поддерево этого потомка. Это позволяет модели видеть содержимое ветки до принятия окончательного решения, что особенно важно, когда товар относится к листовой категории, чье назначение неочевидно из одного лишь названия ветки.

Здесь состояние — это карточка товара, а первый вопрос выбирает отдел верхнего уровня.

Бутылка правдоподобно подходит под два отдела. Демонстрация поддеревьев позволяет модели увидеть, что существуют и Sporting Goods > Cycling > Bike Bottles & Cages, и Home & Kitchen > Drinkware > Water Bottles, и сопоставить акцент в описании на велосипедных креплениях с обычной посудой для питья. Значения probabilities в ответе подскажут, насколько близки вероятности и стоит ли исследовать обе ветки.

После выбора отдела задайте следующий вопрос Choice с дочерними элементами этого отдела в качестве вариантов и их поддеревьями в качестве значений, повторяя процесс до достижения листа. В коде это может быть цикл по вложенному словарю, где criteria каждого вопроса — это просто текущий узел. В кукбуке по иерархической классификации показан пример аналогичного обхода дерева, включая лучевой поиск (beam search), сохраняющий несколько перспективных путей-кандидатов при близких вероятностях.

Поддеревья могут разрастаться. Если ветка слишком велика, сократите значение до прямых потомков и выборки листовых категорий.

Структурированные уровни Score

Каждый элемент массива criteria для Score может быть объектом.

Структурированные критерии Noul

Поле criteria для Noul опционально. Когда граница между «да» и «нет» тонка, структурированные описания true и false позволяют четко зафиксировать ее с помощью определений и примеров для каждого исхода.