Respan: Span-01

रेस्पैन: Span-01, रेस्पैन का एक व्यवहार स्कोरिंग मॉडल है। यह api14 पर decisions श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है, और इसकी प्रदाता रिलीज़ तिथि 2026-09-26 है। मुक्त रूप की गद्य रचना करने के बजाय, इसे एक संवाद स्पैन पढ़ने और आपके द्वारा परिभाषित प्रत्येक सरल-भाषा व्यवहार के लिए यह प्रायिकता लौटाने के लिए बनाया गया है कि वह व्यवहार मौजूद है। यह इसे सामान्य सहायक के बजाय एक पाइपलाइन में स्कोरिंग घटक बनाता है, और इसका लक्ष्य उन टीमों पर है जिन्हें संवाद के भीतर क्या हो रहा है, इसके बारे में एक दोहराने योग्य संख्यात्मक संकेत चाहिए।

इनपुट पक्ष पर, Span-01 टेक्स्ट स्वीकार करता है। आउटपुट पक्ष पर, यह decisions उत्पन्न करता है, जिसका अर्थ है कि परिणाम चैट उत्तर के बजाय व्यवहार प्रायिकताओं का एक समूह है। संदर्भ लंबाई मॉडल मेटाडेटा में प्रकाशित नहीं है, इसलिए आपको किसी विशिष्ट टोकन बजट को नहीं मानना चाहिए और इसके बजाय उन स्पैन आकारों को मान्य करना चाहिए जिन्हें आप भेजने की योजना बनाते हैं। यही आउटपुट आकार पर भी लागू होता है: अधिकतम आउटपुट 0 के रूप में सूचीबद्ध है, जो दर्शाता है कि यह मॉडल जनरेट किए गए टेक्स्ट के बजाय स्कोर लौटाता है, इसलिए योजना बनाने के लिए कोई सार्थक पूर्णता लंबाई नहीं है। मॉडल कॉल के बुनियादी तत्वों से आगे कोई समर्थित अनुरोध पैरामीटर उजागर नहीं करता है।

व्यावहारिक उपयोग सीधे उस डिज़ाइन से निकलते हैं। आप किसी सहायता संवाद को व्यवहारों के लिए स्कोर कर सकते हैं, जैसे कि एजेंट ने ग्राहक की समस्या को स्वीकार किया या नहीं, कोई रिफंड वादा किया गया था या नहीं, या ग्राहक ने निराशा व्यक्त की या नहीं। आप एक ही स्पैन को एक साथ कई व्यवहार परिभाषाओं के विरुद्ध चला सकते हैं और परिणामी प्रायिकताओं को रूटिंग, QA सैंपलिंग, एस्केलेशन, या अनुपालन समीक्षा में फीचर्स के रूप में उपयोग कर सकते हैं। चूंकि व्यवहार सरल भाषा में वर्णित हैं, आप कुछ भी पुनः प्रशिक्षित किए बिना एक परिभाषा जोड़ या बदल सकते हैं, जो उन टीमों के लिए उपयुक्त है जिनकी नीतियां समय के साथ बदलती हैं। यह ऑफ़लाइन विश्लेषण में भी फिट बैठता है, जहां आप ऐतिहासिक स्पैन को थोक में स्कोर करते हैं और रुझान देखते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "respan/span-01" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 के बेस URL पर इंगित कर सकते हैं और model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट कर सकते हैं, प्रमाणीकरण के लिए अपनी api14 कुंजी के साथ। मॉडल कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता है, इसलिए अनुरोध न्यूनतम रखें और यह न मानें कि temperature या top_p जैसे सैंपलिंग नियंत्रण आउटपुट बदल देंगे। प्रतिक्रिया को decision payload के रूप में मानें और संदेश सामग्री की अपेक्षा करने के बजाय उससे व्यवहार प्रायिकताओं को पार्स करें।

Span-01 एक संकीर्ण उपकरण है, इसलिए यह स्पष्ट रहना उचित है कि यह कब सही विकल्प नहीं है। यह केवल टेक्स्ट लेता है, इसलिए छवियों, ऑडियो, या फ़ाइलों से जुड़ा कुछ भी इसके दायरे से बाहर है। यह संवादात्मक टेक्स्ट उत्पन्न नहीं करता है, इसलिए यदि आपको ड्राफ्ट करने, सारांश बनाने, या उत्तर देने के लिए सहायक चाहिए, तो एक सामान्य चैट मॉडल बेहतर फिट बैठता है। और चूंकि संदर्भ लंबाई प्रकाशित नहीं है, बहुत लंबे ट्रांसक्रिप्ट को स्कोरिंग से पहले स्पैन में विभाजित करने की आवश्यकता हो सकती है।