Asosiy kontentga o‘tish
AI qo‘llanmalari

jev-align yordamida AI funksiyalarini yaratish va yaxshilash

jev-align dasturini o‘rnatish, AI tasniflash yoki baholash vazifasini sozlash, noaniq misollarni belgilash, GEPA takliflarini ko‘rib chiqish, model provayderlarini tanlash va keyinchalik optimallashtirish uchun ishlab chiqarish ma’lumotlarini yig‘ishni o‘rganing.

Taxminan 25 daqiqalik o‘qish
jev-align yordamida AI funksiyalarini yaratish va yaxshilash

jev-align nima?

jev-align — Sutro tomonidan TypeSafe Jev bilan AI funksiyalarini yaratish uchun ishlab chiqilgan eksperimental buyruq qatori vositasi. U ma’lumotlar to‘plamini baholaydi, noaniq misollarni aniqlaydi, ularni belgilashingizni so‘raydi va yaxshilangan funksiya ta’rifini taklif qilish uchun GEPA dan foydalanadi.

Ushbu vosita takroriy ish jarayoni uchun mo‘ljallangan. Mahalliy ma’lumotlardan AI funksiyasi yaratishingiz, taklif qilingan o‘zgarishlarni ko‘rib chiqishingiz, jarayonni saqlashingiz, funksiyadan ilovada foydalanishingiz va keyinchalik ishlab chiqarish muhitida to‘plangan misollar yordamida uni yaxshilashingiz mumkin.

Har bir belgi siz tomonidan beriladi. Yuqoriroq o‘qitish bali jev-align’ni taklifni avtomatik qabul qilishga undamaydi.

Asosiy imkoniyatlar

  • Noaniqlikka asoslangan belgilash: CLI noaniq qatorlarni ustuvor qiladi va tasodifiy audit namunasini ham qo‘shadi.
  • Inson boshqaruvidagi optimallashtirish: Har bir taklif qilingan ta’rifni qabul qilish yoki rad etishni o‘zingiz hal qilasiz.
  • Bir nechta vazifa turi: Ikkilik, ko‘p sinfli, ko‘p belgili yoki tartiblangan baholash funksiyalarini yarating.
  • Mahalliy ma’lumotlar to‘plamini aniqlash: Yo‘naltirilgan sozlash CSV, Parquet va JSONL fayllarini topadi.
  • Moslashuvchan model provayderlari: Jev’ni TypeSafe AI, Vercel AI Gateway yoki Cloudflare Workers AI orqali ishga tushiring.
  • Alohida refleksiya modellari: GEPA uchun OpenAI, Anthropic, Gemini yoki LiteLLM bilan mos boshqa provayderni sozlang.
  • Saqlanadigan ishga tushirishlar: Avvalgi optimallashtirish seanslarini davom ettiring va saqlangan AI funksiyalarini tekshiring.
  • Ishlab chiqarish muhitidan yig‘ish: Foydali ilova misollarini to‘plang va keyingi optimallashtirish bosqichida ularni belgilang.

Qo‘llab-quvvatlanadigan vazifa turlarini tushunish

Boshlashdan oldin muammoingizga mos chiqish formatini tanlang:

  • Ikkilik: True yoki False qiymatini qaytaradi.
  • Ko‘p sinfli: Belgilangan to‘plamdan aynan bitta belgini qaytaradi.
  • Ko‘p belgili: Belgilangan to‘plamdan nol yoki undan ko‘p belgini qaytaradi.
  • Ball: Tartiblangan mezondan bitta darajani qaytaradi.

jev-align’ni o‘rnatish

Talablar

Sizga Python 3.11 yoki undan yangiroq versiyasi kerak. Shuningdek, Jev provayderi va qo‘llab-quvvatlanadigan refleksiya modeli provayderi uchun hisob ma’lumotlari zarur.

uv bilan o‘rnatish

Tavsiya etiladigan tezkor o‘rnatish uv yordamida amalga oshiriladi:

uv tool install jev-align

pip bilan o‘rnatish

Agar uv dan foydalanmasangiz, paketni pip bilan o‘rnating:

pip install jev-align

Hisob ma’lumotlarini sozlash

Standart TypeSafe AI yo‘nalishi uchun TypeSafe API kalitini eksport qiling. GEPA uchun ham OpenAI, Anthropic yoki Gemini kabi refleksiya modeli provayderi kerak.

export TYPESAFE_API_KEY="..."
export OPENAI_API_KEY="..."

OpenAI kaliti o‘rniga ANTHROPIC_API_KEY yoki GEMINI_API_KEY dan foydalanishingiz mumkin. Vercel AI Gateway va Cloudflare Workers AI Jev provayderi sifatida TypeSafe AI o‘rnini bosishi mumkin; bu yo‘nalishlarda TYPESAFE_API_KEY talab qilinmaydi.

Yo‘naltirilgan sozlashni boshlash

CLI’ni quyidagi buyruqlardan biri bilan ishga tushiring:

jeva

yoki:

jev-align

Yo‘naltirilgan sozlash mahalliy CSV, Parquet va JSONL ma’lumotlar to‘plamlarini aniqlaydi hamda ishga tayyor uchta misolni o‘z ichiga oladi. Ma’lumotlar to‘plamini tanlash, vazifani belgilash, tegishli maydonlarni ko‘rsatish va provayderlarni sozlash uchun ko‘rsatmalarga amal qiling.

CLI navigatsiya boshqaruvlari

  • Menyular bo‘ylab harakatlanish uchun strelka tugmalari va Enter’dan foydalaning.
  • Avvalgi belgiga qaytish uchun b tugmasini bosing.
  • Izoh kiritish oynasidan chiqish uchun /back ni kiriting.
  • Ko‘p belgili vazifada tanlovlarni yoqish yoki o‘chirish uchun Space tugmasini bosing.

Bayroqlar yordamida optimallashtirish vazifasini ishga tushirish

Buyruq qatori parametrlarini berib, yo‘naltirilgan ish jarayonining ayrim qismlarini chetlab o‘tishingiz mumkin. Quyidagi misol post aviatsiyaga tegishlimi yoki yo‘qmi aniqlaydigan ikkilik funksiya yaratadi:

jeva optimize posts.csv \
  --question "Is the post related to aviation?" \
  --column title \
  --column text \
  --pool-size 1000

Takrorlangan --column parametrlari jev-align’ga title va text maydonlarini baholashni bildiradi. --pool-size 1000 parametri ishchi havzani 1 000 ta qator bilan cheklaydi.

Odatiy holatda jev-align dastlabki 1 000 ta qatordan foydalanadi yoki ma’lumotlar to‘plamida bundan kam qator bo‘lsa, uning barchasidan foydalanadi. Barcha maydonlarni birlashtirishingiz yoki muayyan ustunlarni tanlashingiz mumkin.

Sinf va ball darajalarini sozlash

Ko‘p sinfli va ko‘p belgili vazifalar uchun takrorlangan --class "NAME=DESCRIPTION" parametrlarini bering. Baholash vazifalari uchun takrorlangan --score-level parametrlarini bering. Mavjud aniq bayroqlar vaqt o‘tishi bilan o‘zgarishi mumkinligi sababli, o‘rnatilgan ma’lumotnomaga murojaat qiling:

jeva optimize --help

Har bir optimallashtirish bosqichi qanday ishlaydi

  1. Ma’lumotlar to‘plamini baholash: jev-align joriy funksiyani sozlangan ma’lumotlar ustida ishga tushiradi va noaniqlikni o‘lchaydi.
  2. Misollarni tanlash: U noaniq qatorlarni tanlaydi va tasodifiy audit namunasini qo‘shadi.
  3. Belgilarni yig‘ish: Tanlangan misollarni belgilaysiz va ixtiyoriy ravishda izohlar berishingiz mumkin.
  4. GEPA’ni ishga tushirish: GEPA yaxshilangan ta’rifni taklif qilish uchun to‘plangan fikr-mulohazalardan foydalanadi.
  5. Taklifni ko‘rib chiqish: CLI ball, aniqlikdagi o‘zgarish va taklif qilingan ta’rif farqini ko‘rsatadi.
  6. Keyingi amalni tanlash: Qabul qilishingiz, rad etishingiz, orqaga qaytishingiz yoki to‘xtatib, keyinroq davom ettirishingiz mumkin.

Ushbu ko‘rib chiqish bosqichi muhim: ball yaxshilanishlari siz ularni aniq qabul qilmaguningizcha taklifligicha qoladi.

Kengaytirilgan optimallashtirish sozlamalarini moslash

Boshqariladigan Advanced menyusi bir nechta boshqaruv elementlarini taqdim etadi:

  • Har bir bosqich uchun 5, 10, 15 yoki 20 ta trening annotatsiyasini tanlang.
  • Ixtiyoriy 20% ajratilgan baholash to‘plamini yoqing.
  • Standart qiymati 300 bo‘lgan GEPA metrikasiga murojaat qilish byudjetini belgilang.

Kichikroq annotatsiya bosqichlari har bir ko‘rib chiqish davrini tezlashtirishi mumkin. Ajratilgan to‘plam optimallashtirishda foydalanilgan misollardan alohida baholash signalini taqdim etadi. Metrikaga murojaat qilish byudjeti GEPA ishga tushirish davomida qancha ish bajarishi mumkinligini belgilaydi.

Jev provayderini tanlash

Boshqariladigan sozlash konfiguratsiya qilingan provayderlarni aniqlaydi va TypeSafe AI, Vercel AI Gateway hamda Cloudflare Workers AI orasidan tanlash imkonini beradi. Tanlangan provayder AI Function bilan birga saqlanadi, shuning uchun keyingi ish vaqti chaqiruvlari ayni yo‘nalishdan foydalanadi.

Vercel AI Gateway’dan foydalanish

export AI_GATEWAY_API_KEY="..."
jeva optimize data.csv --question "Is this relevant?" --column text \
  --backend vercel

Cloudflare Workers AI’dan foydalanish

export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID="..."
export CLOUDFLARE_API_TOKEN="..."
jeva optimize data.csv --question "Is this relevant?" --column text \
  --backend cloudflare

Bu yo‘nalishlarning hech biri TYPESAFE_API_KEY ni talab qilmaydi.

GEPA aks ettirish modelini sozlash

GEPA aks ettirish modeli ma’lumotlar to‘plami qatorlarini baholaydigan Jev modelidan alohida. OpenAI, Anthropic va Gemini modellari avtomatik aniqlanadi. Shuningdek, istalgan LiteLLM provayderidan, jumladan Fireworks, mahalliy vLLM va OpenAI bilan mos boshqa endpointlardan foydalanishingiz mumkin.

Masalan, joylashtirilgan vLLM endpointini sozlang va uning modelini aniq tanlang:

export HOSTED_VLLM_API_BASE="http://localhost:8000/v1"
jeva optimize data.csv --question "Is this relevant?" --column text \
  --reflection-model "hosted_vllm/Qwen/Qwen3-8B"

Bu ajratish ish vaqtidagi ma’lumotlar to‘plamini baholash uchun bir provayderni, GEPA optimallashtirish ishlari uchun esa boshqa provayderni tanlash imkonini beradi.

Saqlangan AI Function’larni boshqarish va davom ettirish

Saqlangan funksiyalaringiz ro‘yxatini quyidagi buyruq bilan ko‘ring:

jeva functions

Muayyan ishga bevosita davom etish uchun uning saqlangan katalogini ko‘rsating:

jeva optimize --resume .jev-align/runs/<run-id>

Davom ettirish yorliqlashni davom ettirish, saqlangan funksiyani qayta ko‘rib chiqish yoki joylashtirilgandan keyin to‘plangan misollarni qayta ishlashda foydalidir.

Python’da AI Function’dan foydalanish

Saqlangan funksiyani AIFunction.load bilan yuklang. Funksiya kelajakdagi ko‘rib chiqishlar uchun foydali ishlab chiqarish misollarini qayd etishi uchun capture’ni yoqing:

from jev_align import AIFunction

is_aviation = AIFunction.load(
    ".jev-align/runs/<run-id>",
    capture=True,
)

prediction = is_aviation(
    title="Airport expansion",
    text="A new runway opens next year.",
)

Kalit so‘z argumentlari saqlangan funksiya kutadigan maydonlarga mos kelishi kerak. Ushbu misolda funksiya sarlavha va matn qismini baholaydi.

Ishlab chiqarish ma’lumotlaridan o‘rganishni davom ettirish

capture=True bilan ilovangiz keyingi optimallashtirish uchun foydali misollarni saqlab qolishi mumkin. Ularni ko‘rib chiqishga tayyor bo‘lganingizda CLI’ga qayting:

jeva functions

Tegishli AI Function’ni tanlang yoki davom ettiring, qayd etilgan misollarga yorliq bering va GEPA’ga keyingi ta’rifni taklif qilishga imkon bering. Xuddi shu inson ko‘rib chiqishi jarayoni amal qiladi: o‘zgarishni qabul qilishdan oldin metrikalar va diff’ni tekshiring.

Kengaytirilgan ish jarayoni bo‘yicha maslahatlar

  • Yo‘naltirilgan ustunlarni tanlang: Har bir maydonni avtomatik ishlatish o‘rniga, vazifa uchun dalil beradigan maydonlargina kiriting.
  • Aniq savol yozing: Ravshan qaror chegarasi ikkilik tasnifni izchil yorliqlashni osonlashtiradi.
  • O‘zgarmas yorliqlarni ehtiyotkorlik bilan tavsiflang: Ko‘p sinfli va ko‘p yorliqli vazifalarda aks holda bir-biriga o‘xshab ketishi mumkin bo‘lgan yorliqlarni ajratish uchun sinf tavsiflaridan foydalaning.
  • Zarur bo‘lsa, asoslar qo‘shing: Ixtiyoriy asoslar GEPA’ga misol nima uchun muayyan yorliqni olishi kerakligi haqida ko‘proq kontekst berishi mumkin.
  • Audit namunasidan foydalaning: Noaniq misollar qimmatli, ammo tasodifiy misollar noaniqlikka yo‘naltirilgan kichik to‘plamdan tashqaridagi xatti-harakatni tekshirishga yordam beradi.
  • Faqat ballni ko‘rib chiqmay qo‘ying: Iteratsiyani qabul qilishdan oldin ishonchlilikdagi o‘zgarishlar va taklif etilgan ta’rif diff’ini tekshiring.
  • Qayta boshlash o‘rniga davom ettiring: Saqlangan ishlar to‘plangan yorliqlarni saqlab qoladi va takomillashtirishni davom ettirish imkonini beradi.
  • Provayder tanlovlarini ajrating: Baholash va ish vaqti ehtiyojlari uchun Jev backend’ini tanlang, so‘ngra GEPA uchun aks ettirish modelini mustaqil sozlang.

Xulosa

jev-align Jev AI Function’larini yaratish va takomillashtirish uchun inson ishtirokidagi jarayonni taqdim etadi. Mahalliy ma’lumotlar to‘plamidan boshlang, noaniq misollarga yorliq bering, GEPA taklif qilgan ta’rif o‘zgarishlarini ko‘rib chiqing va natijani saqlang. Ishlab chiqarishdagi qayd etishni yoqish va keyinroq ayni ishni davom ettirish orqali funksiyani haqiqiy ilova misollari yordamida takomillashtirishda davom etishingiz, shu bilan birga qabul qilingan har bir versiya ustidan nazoratni saqlashingiz mumkin.