GUIDES

Clasificación por lotes sin ocultar filas fallidas

Prueba varios mensajes con una misma lista de etiquetas o un mismo conjunto de preguntas tipadas. Una exportación útil muestra tanto decisiones como filas que requieren atención.

JEV / ÁREA DE PRUEBASTÚ DEFINES LAS REGLAS
Elimina contraseñas, datos de pago e información personal innecesaria. 85%
OUTPUT / JSON

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Etiqueta ejemplos reservados, compara las decisiones del modelo y revisa errores antes de cambiar el flujo.
Etiqueta ejemplos reservados, compara las decisiones del modelo y revisa errores antes de cambiar el flujo.

Importa y revisa cada fila

Importa un archivo UTF-8 CSV, TXT o JSONL de hasta 2 MiB y 1.000 filas de datos, o pega un mensaje por línea. Selecciona la columna de entrada y revisa la vista previa antes de ejecutar. Cada mensaje debe tener entre 3 y 6.000 caracteres; las filas rechazadas se muestran y no se envían.

Todas las filas de una ejecución se juzgan con la misma regla: una lista de etiquetas o de una a cuatro preguntas tipadas. En modo etiquetas, incluye una opción de otros o caso dudoso cuando una entrada pueda quedar fuera de tus categorías. Una respuesta choice sigue eligiendo una de tus etiquetas, y el umbral es posprocesamiento de la aplicación: no es abstención del modelo ni garantía de exactitud.

Abrir el espacio por lotes · Límites y reglas de créditos

Una lista de etiquetas o hasta cuatro preguntas tipadas

El modo de preguntas plantea de una a cuatro preguntas tipadas sobre cada fila: choice sobre 2–12 criterios, noul sobre criterios true y false, o score sobre 2–7 niveles ordenados. Cada respuesta llega tipada en la exportación y el umbral se aplica por respuesta —a la probabilidad de un noul, a la confianza de choice o score—, así que needsReview en una fila significa que al menos una pregunta era dudosa.

Un preajuste rellena el editor con una regla lista, y el asistente de IA escribe un borrador desde un texto breve: el modelo propone un nombre y preguntas tipadas que revisas y editas antes de enviar ninguna fila. Generar el borrador cuesta un crédito y se devuelve si falla; cada fila sigue costando su propio crédito y nada se ejecuta hasta que pulsas Ejecutar.

El LLM como juez: reglas tipadas auditables · Espacio por lotes

Entiende los créditos

Cada fila completada utiliza un crédito, tanto si la ejecución plantea una etiqueta como cuatro preguntas tipadas, y una regla generada por el asistente cuesta un crédito aparte. Los fallos de cuentas registradas reciben una devolución en el registro. El navegador envía filas secuencialmente y permite detenerse entre ellas. Los errores de cuota detienen el resto del lote.

Exporta con seguridad

Exporta todas las filas, incluidos fallos, entradas rechazadas y solicitudes sin confirmar. El CSV contiene números de fila, decisiones, confianza, revisión y errores; los valores parecidos a fórmulas se neutralizan. No contiene el texto original. Conserva el archivo de origen para relacionar resultados y registros.

El archivo se analiza en tu navegador. Al ejecutar, el texto seleccionado y las reglas se envían a Jev API Pro y al proveedor del modelo; analizar localmente no significa inferencia local. Mantén esta pestaña abierta y exporta antes de salir. No es una cola en segundo plano ni una API masiva ilimitada.

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