Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Espace de développement avec IA
Similarité des ensembles de Jaccard
Calculez la similarité de Jaccard de deux collections de 1000 entiers maximum chacune sans compter les doublons.
● ● ●SetTamar●
Méthodes de travail · Similarité des ensembles 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✳Calculez la similarité de Jaccard de deux collections de 1000 entiers maximum chacune sans compter les doublons.
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail
Projet
Testez ensembles disjoints et identiques et fixez deux ensembles vides à un, en rejetant booléens et non-entiers.
Vérifiez avant d’appliquer
Comparez le comportement observé au résultat attendu. Si une vérification échoue, cherchez la cause avant de poursuivre les modifications.
Méthodes de travail
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 1.0Faites refléter le contrat des données par les résultats de comparaison
Un score de comparaison peut changer de sens avant même le calcul, simplement parce que les valeurs répétées sont supprimées. SetTamar met ces hypothèses au centre d’un espace de programmation avec IA pour Windows. Ouvrez le projet et demandez à un modèle connecté d’examiner comment les collections entrent dans la comparaison et comment le score obtenu influence l’application.
Considérez une tâche de similarité de Jaccard sur des ensembles d’identifiants. Montrez au modèle des exemples avec des doublons, des membres disjoints et des collections vides, puis précisez les résultats attendus par l’appelant. La discussion doit établir si la sémantique des ensembles convient avant qu’une modification de l’implémentation fasse disparaître les observations répétées du calcul.
Suivez le correctif proposé à travers la validation des entrées et les décisions en aval. Une convention pour deux ensembles vides peut affecter le classement ou le filtrage même si la formule se comporte uniformément ailleurs. Examinez cette convention avec le code consommateur et exécutez des cas de test qui vérifient les entrées acceptées comme les cas rejetés. Distinguez l’interprétation du score de sa production numérique.
SetTamar prend en charge les connexions à des points de terminaison compatibles OpenAI ou Anthropic. Si votre service propose un modèle d’IA sans censure, vous pouvez le sélectionner sous réserve du comportement réel du modèle et des capacités du serveur. Utilisez la conversation pour faire apparaître les hypothèses, puis ne conservez que les modifications dont vous avez examiné et vérifié les effets.
Résultats de comparaison et contrat des données : questions avant modification
Les identifiants en double doivent-ils affecter le score ?
C’est une exigence à fixer avant toute modification. Une comparaison par ensembles supprime les doublons ; la fréquence ne contribue donc plus au résultat. Si les observations répétées comptent pour l’application, demandez une discussion de conception plutôt que d’appliquer silencieusement la sémantique des ensembles.
Pourquoi discuter de la convention d’ensemble vide avec les appelants ?
Un score pour deux collections vides peut influencer le classement ou les décisions de seuil même si aucun membre n’a été observé. Précisez le sens choisi et examinez le code en aval, puis incluez ce cas dans les tests de résultats attendus du projet.
Quel contexte aide à examiner une fonctionnalité fondée sur un seuil ?
Fournissez la fonction de comparaison et le code interprétant son score. Expliquez le sens voulu du seuil et incluez des exemples de chaque côté. Évitez de supposer que le modèle peut déduire les décisions produit de la seule formule mathématique.
Une fonction réécrite peut-elle établir la qualité de la similarité ?
Elle peut être vérifiée pour le comportement spécifié, mais son utilité dépend de vos données et objectifs applicatifs. Séparez les tests d’implémentation de l’évaluation de la politique de comparaison sur des cas représentatifs avant de vous fier au nouveau résultat.
SetTamar · Mis à jour 2026-10-25