Noul

Quando usar

Use o Noul quando a resposta for sim ou não. Por exemplo:

• Esta mensagem está solicitando um reembolso?
• Este currículo menciona experiência com sistemas distribuídos?
• Este comentário contém informações de identificação pessoal?

Se a resposta for uma entre um conjunto de opções, use Choice; se for uma posição em um espectro, use Score.

Exemplos típicos de perguntas:

"Is the customer requesting a refund?"
"Does this resume mention experience with distributed systems?"
"Does the message contain personally identifiable information?"
"Does the room have a minifridge?"

Parâmetros

Campo	Obrigatório	Descrição
type	Sim	Deve ser "noul"
instructions	Sim	A pergunta ou afirmação a ser avaliada
criteria	Não	Descrição opcional de { true, false } para esclarecer o que “sim” e “não” representam

criteria é opcional. instructions já é suficiente para a maioria das perguntas Noul; use-o apenas para fixar o significado dos dois resultados quando a fronteira entre “sim” e “não” for sutil. Recomenda-se testar ambas as abordagens para ver qual funciona melhor com seus dados.

Exemplo de solicitação

from typesafe_sdk import Noul, TypeSafeClient

client = TypeSafeClient()

response = client.system_one(
    state=ticket_conversation,
    questions={
        "is_human_escalation": Noul(
            instructions="Is the customer asking to speak to a human?",
        ),
        "is_repeat_contact": Noul(
            instructions="Has this customer contacted us about this issue before?",
        ),
    },
)

print(response.nouls["is_human_escalation"].noul)

Retorno

{
  "model": "jev-latest",
  "answers": {
    "is_human_escalation": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.99
    },
    "is_repeat_contact": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.93
    }
  },
  "usage": { "input_tokens": 360, "output_tokens": 39 }
}

noul varia de 0 a 1, representando a probabilidade de a resposta ser “sim”. Em código, onde uma decisão binária é necessária, geralmente converte-se esse valor para booleano usando um limiar.

Noul não retorna confiança separada

Esta é uma diferença importante entre o Noul e os outros dois primitivos: o Noul é a própria probabilidade, portanto, não há um campo confidence adicional.

• Próximo de 1: forte “sim”
• Próximo de 0: forte “não”
• Próximo de 0.5: probabilidades semelhantes para sim e não

A formulação é tudo

Faça com que altas probabilidades correspondam a “sim”. A recomendação oficial é formular as perguntas de modo que o significado do retorno seja inequívoco. Se você escrever “Is this not urgent?” (Isso não é urgente?), um valor de 0.9 significa “não urgente”, o que pode levar os leitores do código a interpretar erroneamente. Escrevendo “Is this urgent?” (Isso é urgente?), 0.9 indica que é urgente.

Defina um critério claro de julgamento. Por exemplo, com “Is the candidate strong in Python?” (O candidato é forte em Python?): é necessário definir primeiro o que significa ser “forte”. Uma definição vaga torna as probabilidades difíceis de interpretar.

0.5 não equivale a “nível médio”. Este é o erro mais comum: 0.5 indica que o modelo não consegue distinguir entre sim ou não, e não “metade do nível”. Para medir o grau de proficiência de uma habilidade, use Score para pontuar em níveis bem definidos.

Você pode formular as instruções como afirmações a serem avaliadas quanto à veracidade. Além de perguntas, você também pode escrever as instruções como uma afirmação para que o modelo avalie sua veracidade. Por exemplo, para o fato de “o cliente estar solicitando um reembolso”, ao escrever como uma afirmação, um valor próximo de 1 indica que a afirmação é verdadeira. Vale a pena testar ambas as formulações com seus próprios dados.

Relacionado

• Choice — Opções fixas não ordenadas
• Score — Pontuação em uma escala ordenada
• Confiança — Por que o Noul não possui confidence
• Uso do Noul em barreiras de segurança — Biblioteca de padrões oficiais