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Curazione semantica (Catalog)

Individua per similarità, e non solo tramite regole, quali tracce di agente rivedere. Un indice di embedding sui tuoi elementi alimenta la ricerca per similarità («trova tracce simili a questo fallimento») e le slice dinamiche, ovvero filtri semantici e di metadati salvati che includono automaticamente le nuove tracce corrispondenti e le curano nei dataset.

La curazione semantica ti aiuta a trovare cosa rivedere per similarità, non solo tramite regole o incertezza. Un indice di embedding sui tuoi elementi alimenta la ricerca per similarità («trova tracce simili a questo fallimento») e le slice dinamiche: filtri semantici e di metadati salvati che includono automaticamente le nuove tracce corrispondenti e le curano in dataset. Completa il triage basato su regole e l'apprendimento attivo basato sull'incertezza del modello.

Attivazione

yaml
curation:
  enabled: true
  model_name: all-MiniLM-L6-v2   # any sentence-transformers model
  embed_on_ingest: false          # index runtime-ingested traces on arrival
  text_key: task_description      # which field to embed

Gli embedding sono lazy: sentence-transformers viene importato solo quando costruisci l'indice, mai all'avvio, così il boot resta veloce. Installalo con pip install sentence-transformers, oppure collega un embedder personalizzato. Quando è attiva, la dashboard di amministrazione mostra un link Catalog.

Costruire, cercare, creare slice

bash
# Build the index over current items
curl -X POST localhost:8000/admin/catalog/api/build -H "X-API-Key: <key>"
 
# Search by text query (or by an anchor instance to find neighbours)
curl -X POST localhost:8000/admin/catalog/api/search -H "X-API-Key: <key>" \
  -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "tool call failed", "top_k": 10, "threshold": 0.3}'

Una slice è un filtro salvato che viene risolto su richiesta rispetto all'indice corrente, così le tracce acquisite dopo il salvataggio vengono incluse automaticamente se corrispondono. Combina un vicinato semantico opzionale con un filtro sui metadati:

bash
curl -X POST localhost:8000/admin/catalog/api/slices -H "X-API-Key: <key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "tool-errors", "query": "tool call failed", "threshold": 0.3,
       "metadata_filter": [{"field": "metadata.outcome", "equals": "error"}]}'
 
# Curate the resolved instances straight into a dataset
curl -X POST localhost:8000/admin/catalog/api/slices/tool-errors/to_dataset \
  -H "X-API-Key: <key>" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"dataset": "tool-errors-to-fix"}'

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