Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Espacio de programación con IA
Similitud de conjuntos de Jaccard
Calcula similitud de Jaccard para dos colecciones de hasta 1000 enteros cada una, ignorando duplicados.
● ● ●SetTamar●
Flujos de trabajo · Similitud de conjuntos de Jaccard ×
def jaccard(left, right):
left, right = tuple(left), tuple(right)
if len(left) > 1000 or len(right) > 1000:
raise ValueError("collection.limit")
if any(type(v) is not int for v in left + right):
raise ValueError("member.integer")
left, right = set(left), set(right)
union = left | right
return len(left & right) / len(union) if union else 1.0✳Calcula similitud de Jaccard para dos colecciones de hasta 1000 enteros cada una, ignorando duplicados.
✓ CambiosRevisa antes de aplicar ↗
Vista ilustrativa
Proyecto
Comprueba conjuntos disjuntos e idénticos y define dos vacíos como uno, rechazando miembros booleanos o no enteros.
Revisa antes de aplicar
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
Flujos de trabajo
def jaccard(left, right):
left, right = tuple(left), tuple(right)
if len(left) > 1000 or len(right) > 1000:
raise ValueError("collection.limit")
if any(type(v) is not int for v in left + right):
raise ValueError("member.integer")
left, right = set(left), set(right)
union = left | right
return len(left & right) / len(union) if union else 1.0Haz que los resultados de comparación reflejen el contrato de datos
El significado de una puntuación de comparación puede cambiar antes de empezar el cálculo simplemente porque se eliminan valores repetidos. SetTamar lleva esas suposiciones a un entorno de programación con IA para Windows. Abre el proyecto y pide a un modelo conectado que examine cómo entran las colecciones en la comparación y cómo influye la puntuación resultante en la aplicación.
Considera una tarea de similitud de Jaccard sobre conjuntos de identificadores. Muestra al modelo ejemplos con duplicados, miembros disjuntos y colecciones vacías e indica después qué resultados espera el código llamador. La conversación debe establecer si la semántica de conjuntos encaja en la tarea antes de que un cambio de implementación haga desaparecer observaciones repetidas del cálculo.
Sigue el parche propuesto a través de la validación de entrada y las decisiones posteriores. Una convención para dos conjuntos vacíos puede afectar a la clasificación o al filtrado aunque la fórmula se comporte coherentemente en los demás casos. Revisa esa convención con el código consumidor y ejecuta casos del proyecto que comprueben entradas aceptadas y rechazadas. Mantén separada la interpretación de la puntuación de su producción numérica.
SetTamar admite conexiones a endpoints compatibles con OpenAI o de Anthropic. Si tu servicio ofrece un modelo de IA sin censura, puedes seleccionarlo sujeto al comportamiento real del modelo y las capacidades del servidor. Usa la conversación para hacer visibles las suposiciones y conserva después solo los cambios cuyos efectos hayas examinado y comprobado.
Resultados de comparación y contrato de datos: preguntas antes de editar
¿Deben afectar los identificadores duplicados a la puntuación?
Es un requisito que debe resolverse antes de editar. Una comparación basada en conjuntos elimina duplicados, por lo que la frecuencia deja de contribuir. Si las observaciones repetidas importan para tu aplicación, pide un análisis de diseño en lugar de aplicar silenciosamente la semántica de conjuntos.
¿Por qué analizar la convención de conjuntos vacíos con el código llamador?
Una puntuación para dos colecciones vacías puede influir en decisiones de clasificación o umbral aunque no se haya observado ningún miembro. Indica el significado elegido y examina el código posterior; incluye después ese caso entre los resultados esperados del proyecto.
¿Qué contexto ayuda a revisar una función basada en umbrales?
Proporciona la función de comparación y el código que interpreta su puntuación. Explica el significado previsto del umbral e incluye ejemplos a ambos lados. Evita suponer que el modelo puede inferir decisiones de producto solo a partir de la fórmula matemática.
¿Puede una función reescrita establecer la calidad de la similitud?
Puede comprobarse su comportamiento especificado, pero la utilidad depende de tus datos y objetivos de aplicación. Separa las pruebas de implementación de la evaluación de la política de comparación en casos representativos antes de confiar en el nuevo resultado.
SetTamar · Actualizado 2026-10-25