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Pioneer almacena cada llamada de inferencia y te permite recuperar resultados por ID o en bloque. También puedes enviar feedback de corrección sobre inferencias individuales. Este feedback señala en qué se equivocó el modelo e impulsa Adaptive Inference, que reentrena automáticamente tu modelo con ejemplos corregidos provenientes del tráfico real.

Endpoints

Listar inferencias pasadas

GET /inferences devuelve una lista paginada de llamadas de inferencia pasadas. Usa los parámetros de consulta siguientes para filtrar los resultados.

Parámetros de consulta

number
Número máximo de resultados a devolver por página.
number
Número de resultados a omitir antes de devolver. Úsalo junto con limit para paginar los resultados.
string
Filtra por ID de modelo. Acepta un ID de trabajo de entrenamiento o un ID de modelo base.
string
Filtra por tipo de tarea (por ejemplo ner, classification, generate).
string
Filtra por ID de proyecto para ver solo las inferencias asociadas a un proyecto concreto.
string
Filtra por ID de trabajo de entrenamiento para ver solo las inferencias ejecutadas contra un modelo ajustado concreto.
number
Latencia mínima de extremo a extremo en milisegundos (inclusiva). Debe ser >= 0.
number
Latencia máxima de extremo a extremo en milisegundos (inclusiva). Debe ser >= 0 y >= latency_min si ambos están definidos.
number
Puntuación mínima de LLM-as-Judge (inclusiva), en el rango 0.01.0.
number
Puntuación máxima de LLM-as-Judge (inclusiva), en el rango 0.01.0. Debe ser >= llmaj_score_min si ambos están definidos.
string
Límite inferior inclusivo sobre created_at, como marca de tiempo ISO 8601 en UTC.
string
Límite superior exclusivo sobre created_at, como marca de tiempo ISO 8601 en UTC.
Tanto latency_min/latency_max como llmaj_score_min/llmaj_score_max devuelven 422 si el valor min es mayor que el valor max correspondiente.

Ejemplo

Obtener detalles de una inferencia

GET /inferences/:id devuelve el registro completo de una única inferencia pasada, incluyendo el texto de entrada, el esquema, la respuesta del modelo y la marca de tiempo.

Enviar feedback

POST /inferences/:id/feedback te permite marcar una inferencia pasada como correcta o incorrecta, adjuntando opcionalmente la salida corregida. Los veredictos incorrectos que incluyen una corrección se usan como ejemplos de entrenamiento etiquetados para Adaptive Inference.
El feedback enviado aquí impulsa Adaptive Inference, el ciclo de mejora continua de Pioneer que reentrena automáticamente tu modelo con las correcciones recopiladas del tráfico real. Consulta la guía de Adaptive Inference para más detalles sobre cómo funciona.

Parámetros de la solicitud

string
requerido
Juicio humano sobre la inferencia: correct o incorrect.
object
La salida esperada, con la misma forma que la salida de la inferencia original (por ejemplo, una lista entities corregida para una inferencia de NER). Obligatorio cuando verdict es incorrect; debe omitirse o ser null cuando verdict es correct. Enviar una combinación incorrecta devuelve 422.
string
Notas de texto libre del revisor, opcionales. Máximo 5000 caracteres.

Ejemplo

Respuesta
string
La inferencia que fue anotada.
string
El veredicto almacenado.
string
Marca de tiempo ISO 8601 del momento en que se envió el feedback.

Obtener feedback

GET /inferences/:id/feedback devuelve el feedback enviado previamente para una inferencia concreta. Devuelve 404 si todavía no se ha enviado ningún feedback.
Respuesta: tiene la misma forma que la respuesta de enviar feedback mostrada arriba.

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