diff --git a/src/examples/classification.ipynb b/src/examples/classification.ipynb
index bb512fffb..8782cb679 100644
--- a/src/examples/classification.ipynb
+++ b/src/examples/classification.ipynb
@@ -38,9 +38,19 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 1,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "sad: 0.4905\n",
+ "angry: 0.0014\n",
+ "happy: 0.5081\n"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
"from os import getenv\n",
"\n",
@@ -56,15 +66,16 @@
"With excitement in their hearts and the cosmos as their canvas, they ventured into the unknown, discovering breathtaking celestial wonders. \\n\\\n",
"As they gazed upon distant stars and nebulas, they forged unforgettable memories that would forever bind them as pioneers of the cosmos.\")\n",
"labels = [\"happy\", \"angry\", \"sad\"]\n",
- "client = LimitedConcurrencyClient.from_token(getenv(\"AA_TOKEN\"))\n",
- "task = PromptBasedClassify(client)\n",
"input = ClassifyInput(\n",
" chunk=text_to_classify,\n",
" labels=labels\n",
")\n",
"\n",
+ "task = PromptBasedClassify()\n",
"tracer = InMemoryTracer()\n",
"output = task.run(input, tracer)\n",
+ "\n",
+ "# Let's see the results:\n",
"for label, score in output.scores.items():\n",
" print(f\"{label}: {round(score, 4)}\")\n"
]
@@ -84,14 +95,22 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 2,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Identify a class that describes the text adequately.\n",
+ "Reply with only the class label.\n"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
- "from aleph_alpha_client import PromptTemplate\n",
"\n",
- "prompt_template = PromptTemplate(PromptBasedClassify.PROMPT_TEMPLATE)\n",
- "print(prompt_template.to_prompt(text=text_to_classify, label=\"\").items[0].text)"
+ "prompt = PromptBasedClassify.INSTRUCTION\n",
+ "print(prompt)"
]
},
{
@@ -102,28 +121,13 @@
"\n",
"In the case of single-label classification, however, we already know all possible classes beforehand.\n",
"Because of this, all we are interested in is the probability that the model would have generated our specific classes.\n",
- "To get this probability, we can prompt the model with each of our classes and ask it to return the \"logprobs\" for the text.\n",
- "\n",
- "In the case of prompt-based classification, the base prompt looks something like this:"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "prompt_template = PromptTemplate(PromptBasedClassify.PROMPT_TEMPLATE)\n",
- "print(prompt_template.to_prompt(text=text_to_classify, label=\" \" +labels[0]).items[0].text)\n"
+ "To get this probability, we can prompt the model with each of our classes and ask it to return the \"logprobs\" for the text.\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- "As you can see, we have the same prompt, but with a potential label candidate already filled in.\n",
- "Now, we will ask the model to evaluate the likelihood of this label, i.e. completion.\n",
- "\n",
"Our request will not generate any tokens, but instead return the log probability of this completion given the previous tokens.\n",
"This is called an `EchoTask`.\n",
"Let's have a look at just one of these tasks triggered by our classification run.\n",
@@ -134,9 +138,1087 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 3,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ "EchoTask\n",
+ "├── ╭─────────────────────────────────────────────────── Input ───────────────────────────────────────────────────╮\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"prompt\": { │\n",
+ "│ │ \"items\": [ │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"text\": \"Identify a class that describes the text adequately.\\nReply with only the class │\n",
+ "│ │ label.\\n\\nIn the distant future, a space exploration party embarked on a thrilling journey to the uncharted │\n",
+ "│ │ regions of the galaxy. \\nWith excitement in their hearts and the cosmos as their canvas, they ventured into │\n",
+ "│ │ the unknown, discovering breathtaking celestial wonders. \\nAs they gazed upon distant stars and nebulas, │\n",
+ "│ │ they forged unforgettable memories that would forever bind them as pioneers of the cosmos.\\n\\n### │\n",
+ "│ │ Response:\", │\n",
+ "│ │ \"controls\": [] │\n",
+ "│ │ } │\n",
+ "│ │ ] │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ \"expected_completion\": \" sad<|endoftext|>\" │\n",
+ "│ │ } │\n",
+ "│ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n",
+ "├── _Complete\n",
+ "│ ├── ╭───────────────────────────────────────────────── Input ─────────────────────────────────────────────────╮\n",
+ "│ │ │ { │\n",
+ "│ │ │ \"prompt\": { │\n",
+ "│ │ │ \"items\": [ │\n",
+ "│ │ │ { │\n",
+ "│ │ │ \"text\": \"Identify a class that describes the text adequately.\\nReply with only the class │\n",
+ "│ │ │ label.\\n\\nIn the distant future, a space exploration party embarked on a thrilling journey to the │\n",
+ "│ │ │ uncharted regions of the galaxy. \\nWith excitement in their hearts and the cosmos as their canvas, they │\n",
+ "│ │ │ ventured into the unknown, discovering breathtaking celestial wonders. \\nAs they gazed upon distant │\n",
+ "│ │ │ stars and nebulas, they forged unforgettable memories that would forever bind them as pioneers of the │\n",
+ "│ │ │ cosmos.\\n\\n### Response:\", │\n",
+ "│ │ │ \"controls\": [] │\n",
+ "│ │ │ }, │\n",
+ "│ │ │ { │\n",
+ "│ │ │ \"tokens\": [ │\n",
+ "│ │ │ 19632, │\n",
+ "│ │ │ 0 │\n",
+ "│ │ │ ], │\n",
+ "│ │ │ \"controls\": [] │\n",
+ "│ │ │ } │\n",
+ "│ │ │ ] │\n",
+ "│ │ │ }, │\n",
+ "│ │ │ \"maximum_tokens\": 0, │\n",
+ "│ │ │ \"log_probs\": 0, │\n",
+ "│ │ │ \"tokens\": true, │\n",
+ "│ │ │ \"echo\": true │\n",
+ "│ │ │ } │\n",
+ "│ │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n",
+ "│ ├── ╭───────────────────────────────────────────────── Model ─────────────────────────────────────────────────╮\n",
+ "│ │ │ \"luminous-base-control-20240215\" │\n",
+ "│ │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n",
+ "│ └── ╭──────────────────────────────────────────────── Output ─────────────────────────────────────────────────╮\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"model_version\": \"20240215\", │\n",
+ "│ │ \"completions\": [ │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"log_probs\": [ │\n",
+ "│ │ {}, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"y\": -0.9467294 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" a\": -3.2320464 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" class\": -7.5632825 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" that\": -3.7399352 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" describes\": -4.2822857 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -1.1557045 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" text\": -7.0180063 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" adequately\": -16.193441 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \".\": -0.27425835 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"\\n\": -1.9046369 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"Reply\": -15.311003 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" with\": -6.870504 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" only\": -10.370429 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -0.69807637 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" class\": -1.0036871 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" label\": -6.5929375 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \".\": -0.98950064 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"\\n\": -5.7581706 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"\\n\": -1.9993976 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"In\": -5.5626626 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -1.7596809 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" distant\": -7.5939207 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" future\": -1.5133314 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \",\": -0.06808798 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" a\": -2.6078405 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" space\": -5.05686 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" exploration\": -3.5129147 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" party\": -6.1792307 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" embar\": -5.1461325 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"ked\": -1.9143937 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" on\": -0.099088706 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" a\": -0.21398711 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" thrilling\": -5.4686728 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" journey\": -0.7546331 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" to\": -0.68514824 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -1.4579586 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" un\": -5.755869 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"char\": -0.0007163104 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"ted\": -0.0009140366 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" regions\": -1.8929331 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" of\": -0.09114972 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -0.96654063 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" galaxy\": -1.4296502 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \".\": -0.08583874 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" \": -6.8838053 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"\\n\": -0.00065269624 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"With\": -11.769717 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" excitement\": -5.2444463 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" in\": -2.0028496 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" their\": -0.08208101 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" hearts\": -0.04489222 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" and\": -1.1441495 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -2.1312335 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" cosmos\": -6.68423 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" as\": -0.5278342 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" their\": -0.004394992 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" canvas\": -5.1775217 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \",\": -0.0008606782 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" they\": -0.26592243 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" vent\": -2.2995386 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"ured\": -6.198864e-6 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" into\": -2.1492677 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -0.7705606 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" neb\": -3.6813624 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"ulas\": -1.5171571 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \",\": -0.038149167 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" bind\": -3.859088 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" them\": -0.037163578 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" as\": -4.2707624 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \"ers\": -2.503392e-6 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" of\": -0.27201882 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" the\": -0.41033098 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \" cosmos\": -2.446065 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
+ "│ │ \".\": -0.003936282 │\n",
+ "│ │ }, │\n",
+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ { │\n",
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+ "│ │ ventured into the unknown, discovering breathtaking celestial wonders. \\nAs they gazed upon distant │\n",
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+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mlabel.\\n\\nIn the distant future, a space exploration party embarked on a thrilling journey to the \u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34muncharted regions of the galaxy. \\nWith excitement in their hearts and the cosmos as their canvas, they\u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mventured into the unknown, discovering breathtaking celestial wonders. \\nAs they gazed upon distant \u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mstars and nebulas, they forged unforgettable memories that would forever bind them as pioneers of the \u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
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+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mclass label.\\n\\nIn the distant future, a space exploration party embarked on a thrilling journey to the\u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34muncharted regions of the galaxy. \\nWith excitement in their hearts and the cosmos as their canvas, they\u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mventured into the unknown, discovering breathtaking celestial wonders. \\nAs they gazed upon distant \u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mstars and nebulas, they forged unforgettable memories that would forever bind them as pioneers of the \u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mcosmos.\\n\\n### Response: sad\"\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
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+ "│ │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"num_tokens_generated\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m0\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ "│ │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m}\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ "│ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n",
+ "└── ╭────────────────────────────────────────────────── Output ───────────────────────────────────────────────────╮\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m{\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"tokens_with_log_probs\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m{\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"token\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m{\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"token\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m\" sad\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"token_id\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m19632\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m},\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"prob\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m-23.448414\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m},\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m{\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"token\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m{\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"token\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m\"<|endoftext|>\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"token_id\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m0\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
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+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m\"prob\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m-0.018924633\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
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+ " │ \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m]\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m \u001b[0m │\n",
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+ " ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
"source": [
"tracer.entries[-1].entries[0].entries[0]"
]
@@ -153,7 +1235,7 @@
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"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 4,
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"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 5,
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- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "sad: 0.49051\n",
+ "angry: 0.00142\n",
+ "happy: 0.50806\n"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
"for label, score in output.scores.items():\n",
" print(f\"{label}: {round(score, 5)}\")\n"
]
},
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "The example mentioned before is rather straightforward, but there are some situations when it isn't as obvious as a single token.\n",
- "\n",
- "What if we take some labels that have overlapping tokens?\n",
- "This makes the calculation a bit more complicated:"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "from intelligence_layer.use_cases import PromptBasedClassify, ClassifyInput\n",
- "from intelligence_layer.core import LogEntry\n",
- "\n",
- "\n",
- "labels = [\"Space party\", \"Space exploration\", \"Space exploration party\"]\n",
- "task = PromptBasedClassify(client)\n",
- "input = ClassifyInput(\n",
- " chunk=text_to_classify,\n",
- " labels=labels\n",
- ")\n",
- "tracer = InMemoryTracer()\n",
- "output = task.run(input, tracer)\n",
- "task_log = tracer.entries[-1]\n",
- "normalized_probs_logs = [log_entry.value for log_entry in task_log.entries if isinstance(log_entry, LogEntry) and log_entry.message == \"Normalized Probs\"]\n",
- "log = normalized_probs_logs.pop()\n",
- "\n",
- "root = TreeNode()\n",
- "for probs in log.values():\n",
- " root.insert_without_calculation(probs)\n",
- "\n",
- "print(\"End scores:\")\n",
- "for label, score in output.scores.items():\n",
- " print(f\"{label}: {round(score, 4)}\")\n"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "markdown",
- "metadata": {},
- "source": [
- "Here, the three classes have some overlapping tokens, namely \"Space\", and \"exploration\".\n",
- "\"party\" is not overlapping, because it occurs in two different places (after \"Space\" and after \"exploration\").\n",
- "\n",
- "Cool, so we now figured out how to do prompt-based classification.\n",
- "Let's have a look at another classification use-case!"
- ]
- },
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
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},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
@@ -300,6 +1340,8 @@
" ],\n",
" ),\n",
"]\n",
+ "\n",
+ "client = LimitedConcurrencyClient.from_token()\n",
"classify = EmbeddingBasedClassify(client, labels_with_examples)\n"
]
},
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},
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"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 7,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "MultiLabelClassifyOutput(scores={'positive': 0.542592858593794, 'negative': 0.7004103523840869})"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 7,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"classify_input = ClassifyInput(\n",
" chunk=\"It was very awkward with him, I did not enjoy it.\",\n",
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},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 8,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "MultiLabelClassifyOutput(scores={'positive': 0.5568530806033046, 'negative': 0.5752437722062295})"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"classify_input = ClassifyInput(\n",
" chunk=\"We used to be not like each other, but this changed a lot.\",\n",
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+ "execution_count": 9,
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- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "MultiLabelClassifyOutput(scores={'positive': 0.6523119473361155, 'negative': 0.5752437722062295})"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 9,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"from intelligence_layer.use_cases import EmbeddingBasedClassify, LabelWithExamples\n",
"\n",
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"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.11.4"
+ "version": "3.11.0"
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"nbformat": 4,
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--- a/src/examples/document_index.ipynb
+++ b/src/examples/document_index.ipynb
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},
{
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- "execution_count": null,
+ "execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
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},
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"cell_type": "code",
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+ "execution_count": 2,
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- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "\u001b[0;31mType:\u001b[0m DocumentIndexClient\n",
+ "\u001b[0;31mString form:\u001b[0m \n",
+ "\u001b[0;31mFile:\u001b[0m ~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/connectors/document_index/document_index.py\n",
+ "\u001b[0;31mDocstring:\u001b[0m \n",
+ "Client for the Document Index allowing handling documents and search.\n",
+ "\n",
+ "Document Index is a tool for managing collections of documents, enabling operations such as creation, deletion, listing, and searching.\n",
+ "Documents can be stored either in the cloud or in a local deployment.\n",
+ "\n",
+ "Args:\n",
+ " token: A valid token for the document index API.\n",
+ " base_document_index_url: The url of the document index' API.\n",
+ "\n",
+ "Example:\n",
+ " >>> import os\n",
+ "\n",
+ " >>> from intelligence_layer.connectors import (\n",
+ " ... CollectionPath,\n",
+ " ... DocumentContents,\n",
+ " ... DocumentIndexClient,\n",
+ " ... DocumentPath,\n",
+ " ... SearchQuery,\n",
+ " ... )\n",
+ "\n",
+ " >>> document_index = DocumentIndexClient(os.getenv(\"AA_TOKEN\"))\n",
+ " >>> collection_path = CollectionPath(\n",
+ " ... namespace=\"aleph-alpha\", collection=\"wikipedia-de\"\n",
+ " ... )\n",
+ " >>> document_index.create_collection(collection_path)\n",
+ " >>> document_index.add_document(\n",
+ " ... document_path=DocumentPath(\n",
+ " ... collection_path=collection_path, document_name=\"Fun facts about Germany\"\n",
+ " ... ),\n",
+ " ... contents=DocumentContents.from_text(\"Germany is a country located in ...\"),\n",
+ " ... )\n",
+ " >>> search_result = document_index.asymmetric_search(\n",
+ " ... collection_path=collection_path,\n",
+ " ... search_query=SearchQuery(\n",
+ " ... query=\"What is the capital of Germany\", max_results=4, min_score=0.5\n",
+ " ... ),\n",
+ " ... )"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
"from os import getenv\n",
"\n",
@@ -72,7 +120,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [],
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{
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+ "execution_count": 4,
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"source": [
@@ -178,7 +226,7 @@
},
{
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- "execution_count": null,
+ "execution_count": 5,
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"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 6,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[DocumentInfo(document_path=DocumentPath(collection_path=CollectionPath(namespace='aleph-alpha', collection='demo'), document_name='nelson_rockefeller'), created=datetime.datetime(2023, 10, 25, 12, 58, 50, 738289), version=2),\n",
+ " DocumentInfo(document_path=DocumentPath(collection_path=CollectionPath(namespace='aleph-alpha', collection='demo'), document_name='jane_jacobs'), created=datetime.datetime(2023, 10, 25, 12, 58, 50, 469784), version=2),\n",
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+ " SearchResult(id=DocumentPath(collection_path=CollectionPath(namespace='aleph-alpha', collection='demo'), document_name='robert_moses'), score=0.7126566, document_chunk=DocumentChunk(text=\"==Offices held==\\nThe many offices and professional titles that Moses held gave him unusually broad power to shape urban development in the New York metropolitan region. These include, according to the New York Preservation Archive Project:[{{Cite web|url=http://www.nypap.org/preservation-history/robert-moses/|title=Robert Moses {{!}}|website=www.nypap.org|language=en-US|access-date=March 29, 2018}}]\\n*[[Long Island State Park Commission]] (President, 1924–1963)\\n* New York State Council of Parks (Chairman, 1924–1963)\\n*[[Secretary of State of New York|New York Secretary of State]] (1927–1928)\\n* Bethpage State Park Authority (President, 1933–1963)\\n* Emergency Public Works Commission (Chairman, 1933–1934)\\n* Jones Beach Parkway Authority (President, 1933–1963)\\n*[[New York City Department of Parks and Recreation|New York City Department of Parks]] (Commissioner, 1934–1960)\\n* [[Triborough Bridge]] and Tunnel Authority (Chairman, 1934–1968)\\n* New York City Planning Commission (Commissioner, 1942–1960)\\n* New York State Power Authority (Chairman, 1954–1962)\\n* [[1964 New York World's Fair|New York's World Fair]] (President, 1960–1966)\\n* Office of the Governor of New York (Special Advisor on Housing, 1974–1975)\", metadata=None)),\n",
+ " SearchResult(id=DocumentPath(collection_path=CollectionPath(namespace='aleph-alpha', collection='demo'), document_name='robert_moses'), score=0.70231915, document_chunk=DocumentChunk(text='Moses\\'s projects transformed the New York area and revolutionized the way cities in the U.S. were designed and built. As Long Island State Park Commissioner, Moses oversaw the construction of [[Jones Beach State Park]], the most visited public beach in the United States,[{{cite news |url=http://www.longislandexchange.com/jones-beach.html |website=Long Island Exchange |title=Jones Beach |access-date=November 21, 2012 |archive-url=https://web.archive.org/web/20130121130008/http://www.longislandexchange.com/jones-beach.html |archive-date=January 21, 2013 |url-status=dead }}] and was the primary architect of the [[Parkways in New York|New York State Parkway System]]. As head of the [[MTA Bridges and Tunnels|Triborough Bridge Authority]], Moses had near-complete control over bridges and tunnels in New York City as well as the tolls collected from them, and built, among others, the [[Robert F. Kennedy Bridge|Triborough Bridge]], the [[Brooklyn–Battery Tunnel]], and the [[Throgs Neck Bridge]], as well as several major highways. These roadways and bridges, alongside [[urban renewal]] efforts that saw the destruction of huge swaths of tenement housing and their replacement with large [[New York City Housing Authority|public housing projects]], transformed the physical fabric of New York and inspired other cities to undertake similar development endeavors.\\n\\nMoses\\'s reputation declined following the publication of [[Robert Caro]]\\'s [[Pulitzer Prize]]-winning biography \\'\\'[[The Power Broker]]\\'\\' (1974), which cast doubt on the purported benefits of many of Moses\\'s projects and further cast Moses as racist. In large part because of \\'\\'The Power Broker\\'\\', Moses is today considered a controversial figure in the history of New York City.', metadata=None)),\n",
+ " SearchResult(id=DocumentPath(collection_path=CollectionPath(namespace='aleph-alpha', collection='demo'), document_name='robert_moses'), score=0.6689553, document_chunk=DocumentChunk(text=\"Robert Moses and his brother Paul attended several schools for their elementary and [[secondary education]], including the [[Ethical Culture Fieldston School|Ethical Culture School]], the [[Dwight School]] and the [[Mohegan Lake, New York#Historic places|Mohegan Lake School]], a military academy near [[Peekskill, New York|Peekskill]].{{sfn|Caro|1974|pp=35}}\\n\\nAfter graduating from [[Yale College]] (B.A., 1909) and [[Wadham College]], [[Oxford University|Oxford]] (B.A., Jurisprudence, 1911; M.A., 1913), and earning a Ph.D. in [[political science]] from [[Columbia University]] in 1914, Moses became attracted to New York City reform politics.[{{Cite web|url=http://c250.columbia.edu/c250_celebrates/remarkable_columbians/robert_moses.html|title = Robert Moses}}] A committed [[idealism|idealist]], he developed several plans to rid New York of [[Patronage#Politics|patronage hiring]] practices, including being the lead author of a 1919 proposal to reorganize the New York state government. None went very far, but Moses, due to his intelligence, caught the notice of [[Belle Moskowitz]], a friend and trusted advisor to Governor [[Al Smith]].{{sfn|Caro|1974}} When the state [[Secretary of State of New York|Secretary of State's]] position became appointive rather than elective, Smith named Moses. He served from 1927 to 1929.[{{cite news |date=December 19, 1928 |title=Moses Resigns State Position |url=http://cdsun.library.cornell.edu/cgi-bin/cornell?a=d&d=CDS19281219.2.63.7# |newspaper=Cornell Daily Sun |location=Ithaca, NY |page=8}}]\", metadata=None)),\n",
+ " SearchResult(id=DocumentPath(collection_path=CollectionPath(namespace='aleph-alpha', collection='demo'), document_name='robert_moses'), score=0.60735154, document_chunk=DocumentChunk(text='==Influence==\\nDuring the 1920s, Moses sparred with [[Franklin D. Roosevelt]], then head of the Taconic State Park Commission, who favored the prompt construction of a [[parkway]] through the [[Hudson Valley]]. Moses succeeded in diverting funds to his Long Island parkway projects (the [[Northern State Parkway]], the [[Southern State Parkway]] and the [[Wantagh State Parkway]]), although the [[Taconic State Parkway]] was later completed as well.[{{cite web|url=http://www.nycroads.com/roads/taconic/ |title=Taconic State Parkway |website=NYCRoads.com |access-date=May 25, 2006}}] Moses helped build Long Island\\'s [[Meadowbrook State Parkway]]. It was the first fully divided limited access highway in the world.[{{cite book|last=Leonard|first=Wallock|title=The Myth of The Master Builder|year=1991|publisher=Journal of Urban History|page=339}}]\\n\\nMoses was a highly influential figure in the initiation of many of the reforms that restructured New York state\\'s government during the 1920s. A \\'Reconstruction Commission\\' headed by Moses produced a highly influential report that provided recommendations that would largely be adopted, including the consolidation of 187 existing agencies under 18 departments, a new executive budget system, and the four-year term limit for the governorship.{{sfn|Caro|1974|pp=106, 260}}', metadata=None))]"
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+ "File \u001b[0;32m~/.pyenv/versions/3.11.0/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py:619\u001b[0m, in \u001b[0;36mExecutor.map..result_iterator\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m 616\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwhile\u001b[39;00m fs:\n\u001b[1;32m 617\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Careful not to keep a reference to the popped future\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 618\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m timeout \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 619\u001b[0m \u001b[38;5;28;01myield\u001b[39;00m \u001b[43m_result_or_cancel\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mfs\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mpop\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 620\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m 621\u001b[0m \u001b[38;5;28;01myield\u001b[39;00m _result_or_cancel(fs\u001b[38;5;241m.\u001b[39mpop(), end_time \u001b[38;5;241m-\u001b[39m time\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmonotonic())\n",
+ "File \u001b[0;32m~/.pyenv/versions/3.11.0/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py:317\u001b[0m, in \u001b[0;36m_result_or_cancel\u001b[0;34m(***failed resolving arguments***)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 315\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m 316\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 317\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mfut\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mresult\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mtimeout\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 318\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfinally\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m 319\u001b[0m fut\u001b[38;5;241m.\u001b[39mcancel()\n",
+ "File \u001b[0;32m~/.pyenv/versions/3.11.0/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py:456\u001b[0m, in \u001b[0;36mFuture.result\u001b[0;34m(self, timeout)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 454\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m CancelledError()\n\u001b[1;32m 455\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_state \u001b[38;5;241m==\u001b[39m FINISHED:\n\u001b[0;32m--> 456\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m__get_result\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 457\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m 458\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mTimeoutError\u001b[39;00m()\n",
+ "File \u001b[0;32m~/.pyenv/versions/3.11.0/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py:401\u001b[0m, in \u001b[0;36mFuture.__get_result\u001b[0;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 399\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_exception:\n\u001b[1;32m 400\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 401\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_exception\n\u001b[1;32m 402\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfinally\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m 403\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Break a reference cycle with the exception in self._exception\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 404\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n",
+ "File \u001b[0;32m~/.pyenv/versions/3.11.0/lib/python3.11/concurrent/futures/thread.py:58\u001b[0m, in \u001b[0;36m_WorkItem.run\u001b[0;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 55\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 57\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m---> 58\u001b[0m result \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mfn\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43margs\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mkwargs\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 59\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mBaseException\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m exc:\n\u001b[1;32m 60\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mfuture\u001b[38;5;241m.\u001b[39mset_exception(exc)\n",
+ "File \u001b[0;32m~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/core/task.py:110\u001b[0m, in \u001b[0;36mTask.run_concurrently..\u001b[0;34m(input)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 106\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m tracer\u001b[38;5;241m.\u001b[39mspan(\u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mConcurrent \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00m\u001b[38;5;28mtype\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m)\u001b[38;5;241m.\u001b[39m\u001b[38;5;18m__name__\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m tasks\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, \u001b[38;5;28mid\u001b[39m\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28mid\u001b[39m) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m span:\n\u001b[1;32m 107\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m ThreadPoolExecutor(\n\u001b[1;32m 108\u001b[0m max_workers\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28mmin\u001b[39m(concurrency_limit, MAX_CONCURRENCY)\n\u001b[1;32m 109\u001b[0m ) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m executor:\n\u001b[0;32m--> 110\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mlist\u001b[39m(executor\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmap(\u001b[38;5;28;01mlambda\u001b[39;00m \u001b[38;5;28minput\u001b[39m: \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mrun\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43minput\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mspan\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m, inputs))\n",
+ "File \u001b[0;32m~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/core/task.py:76\u001b[0m, in \u001b[0;36mTask.run\u001b[0;34m(self, input, tracer, id)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 62\u001b[0m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[38;5;124;03m\"\"\"Executes the implementation of `do_run` for this use case.\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 63\u001b[0m \n\u001b[1;32m 64\u001b[0m \u001b[38;5;124;03mThis takes an input and runs the implementation to generate an output.\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m (...)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 73\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m Generic output defined by the task implementation.\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 74\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 75\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m tracer\u001b[38;5;241m.\u001b[39mtask_span(\u001b[38;5;28mtype\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m)\u001b[38;5;241m.\u001b[39m\u001b[38;5;18m__name__\u001b[39m, \u001b[38;5;28minput\u001b[39m, \u001b[38;5;28mid\u001b[39m\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28mid\u001b[39m) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m task_span:\n\u001b[0;32m---> 76\u001b[0m output \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mdo_run\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43minput\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtask_span\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 77\u001b[0m task_span\u001b[38;5;241m.\u001b[39mrecord_output(output)\n\u001b[1;32m 78\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m output\n",
+ "File \u001b[0;32m~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/use_cases/qa/single_chunk_qa.py:145\u001b[0m, in \u001b[0;36mSingleChunkQa.do_run\u001b[0;34m(self, input, task_span)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 134\u001b[0m output, prompt \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_generate_answer(\n\u001b[1;32m 135\u001b[0m Template(qa_setup\u001b[38;5;241m.\u001b[39munformatted_instruction)\u001b[38;5;241m.\u001b[39mrender(\n\u001b[1;32m 136\u001b[0m question\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28minput\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mquestion, no_answer_text\u001b[38;5;241m=\u001b[39mqa_setup\u001b[38;5;241m.\u001b[39mno_answer_str\n\u001b[0;32m (...)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 139\u001b[0m task_span,\n\u001b[1;32m 140\u001b[0m )\n\u001b[1;32m 141\u001b[0m answer \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_no_answer_to_none(\n\u001b[1;32m 142\u001b[0m output\u001b[38;5;241m.\u001b[39mcompletion\u001b[38;5;241m.\u001b[39mstrip(), qa_setup\u001b[38;5;241m.\u001b[39mno_answer_str\n\u001b[1;32m 143\u001b[0m )\n\u001b[1;32m 144\u001b[0m highlights \u001b[38;5;241m=\u001b[39m (\n\u001b[0;32m--> 145\u001b[0m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_get_highlights\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[1;32m 146\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprompt\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 147\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43moutput\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mcompletion\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 148\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtask_span\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 149\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 150\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m answer\n\u001b[1;32m 151\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m []\n\u001b[1;32m 152\u001b[0m )\n\u001b[1;32m 153\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m SingleChunkQaOutput(\n\u001b[1;32m 154\u001b[0m answer\u001b[38;5;241m=\u001b[39manswer,\n\u001b[1;32m 155\u001b[0m highlights\u001b[38;5;241m=\u001b[39mhighlights,\n\u001b[1;32m 156\u001b[0m )\n",
+ "File \u001b[0;32m~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/use_cases/qa/single_chunk_qa.py:184\u001b[0m, in \u001b[0;36mSingleChunkQa._get_highlights\u001b[0;34m(self, prompt_with_metadata, completion, task_span)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 173\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m \u001b[38;5;21m_get_highlights\u001b[39m(\n\u001b[1;32m 174\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m,\n\u001b[1;32m 175\u001b[0m prompt_with_metadata: RichPrompt,\n\u001b[1;32m 176\u001b[0m completion: \u001b[38;5;28mstr\u001b[39m,\n\u001b[1;32m 177\u001b[0m task_span: TaskSpan,\n\u001b[1;32m 178\u001b[0m ) \u001b[38;5;241m-\u001b[39m\u001b[38;5;241m>\u001b[39m Sequence[\u001b[38;5;28mstr\u001b[39m]:\n\u001b[1;32m 179\u001b[0m highlight_input \u001b[38;5;241m=\u001b[39m TextHighlightInput(\n\u001b[1;32m 180\u001b[0m rich_prompt\u001b[38;5;241m=\u001b[39mprompt_with_metadata,\n\u001b[1;32m 181\u001b[0m target\u001b[38;5;241m=\u001b[39mcompletion,\n\u001b[1;32m 182\u001b[0m focus_ranges\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28mfrozenset\u001b[39m({\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124minput\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m}),\n\u001b[1;32m 183\u001b[0m )\n\u001b[0;32m--> 184\u001b[0m highlight_output \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_text_highlight\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mrun\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mhighlight_input\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtask_span\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 185\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m [h\u001b[38;5;241m.\u001b[39mtext \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m h \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m highlight_output\u001b[38;5;241m.\u001b[39mhighlights \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m h\u001b[38;5;241m.\u001b[39mscore \u001b[38;5;241m>\u001b[39m \u001b[38;5;241m0\u001b[39m]\n",
+ "File \u001b[0;32m~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/core/task.py:76\u001b[0m, in \u001b[0;36mTask.run\u001b[0;34m(self, input, tracer, id)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 62\u001b[0m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[38;5;124;03m\"\"\"Executes the implementation of `do_run` for this use case.\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 63\u001b[0m \n\u001b[1;32m 64\u001b[0m \u001b[38;5;124;03mThis takes an input and runs the implementation to generate an output.\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m (...)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 73\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m Generic output defined by the task implementation.\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 74\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 75\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m tracer\u001b[38;5;241m.\u001b[39mtask_span(\u001b[38;5;28mtype\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m)\u001b[38;5;241m.\u001b[39m\u001b[38;5;18m__name__\u001b[39m, \u001b[38;5;28minput\u001b[39m, \u001b[38;5;28mid\u001b[39m\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28mid\u001b[39m) \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m task_span:\n\u001b[0;32m---> 76\u001b[0m output \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mdo_run\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43minput\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtask_span\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 77\u001b[0m task_span\u001b[38;5;241m.\u001b[39mrecord_output(output)\n\u001b[1;32m 78\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m output\n",
+ "File \u001b[0;32m~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/core/text_highlight.py:112\u001b[0m, in \u001b[0;36mTextHighlight.do_run\u001b[0;34m(self, input, task_span)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 108\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m \u001b[38;5;21mdo_run\u001b[39m(\n\u001b[1;32m 109\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m, \u001b[38;5;28minput\u001b[39m: TextHighlightInput, task_span: TaskSpan\n\u001b[1;32m 110\u001b[0m ) \u001b[38;5;241m-\u001b[39m\u001b[38;5;241m>\u001b[39m TextHighlightOutput:\n\u001b[1;32m 111\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_raise_on_invalid_focus_range(\u001b[38;5;28minput\u001b[39m)\n\u001b[0;32m--> 112\u001b[0m explanation \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_explain\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[1;32m 113\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprompt\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43minput\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mrich_prompt\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 114\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtarget\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43minput\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mtarget\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 115\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtask_span\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mtask_span\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 116\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 117\u001b[0m prompt_ranges \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_flatten_prompt_ranges(\n\u001b[1;32m 118\u001b[0m \u001b[38;5;28mrange\u001b[39m\n\u001b[1;32m 119\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m name, \u001b[38;5;28mrange\u001b[39m \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[38;5;28minput\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mrich_prompt\u001b[38;5;241m.\u001b[39mranges\u001b[38;5;241m.\u001b[39mitems()\n\u001b[1;32m 120\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m name \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[38;5;28minput\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mfocus_ranges\n\u001b[1;32m 121\u001b[0m )\n\u001b[1;32m 122\u001b[0m text_prompt_item_explanations_and_indices \u001b[38;5;241m=\u001b[39m (\n\u001b[1;32m 123\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_extract_text_prompt_item_explanations_and_item_index(\n\u001b[1;32m 124\u001b[0m \u001b[38;5;28minput\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mrich_prompt, explanation\n\u001b[1;32m 125\u001b[0m )\n\u001b[1;32m 126\u001b[0m )\n",
+ "File \u001b[0;32m~/Desktop/Repos/intelligence-layer/src/intelligence_layer/core/text_highlight.py:142\u001b[0m, in \u001b[0;36mTextHighlight._explain\u001b[0;34m(self, prompt, target, task_span)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 139\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m \u001b[38;5;21m_explain\u001b[39m(\n\u001b[1;32m 140\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m, prompt: Prompt, target: \u001b[38;5;28mstr\u001b[39m, task_span: TaskSpan\n\u001b[1;32m 141\u001b[0m ) \u001b[38;5;241m-\u001b[39m\u001b[38;5;241m>\u001b[39m ExplanationResponse:\n\u001b[0;32m--> 142\u001b[0m \u001b[38;5;28minput\u001b[39m \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mExplainInput\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[1;32m 143\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprompt\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 144\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtarget\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 145\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mprompt_granularity\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_granularity\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 146\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 147\u001b[0m output \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_model\u001b[38;5;241m.\u001b[39mexplain(\u001b[38;5;28minput\u001b[39m, task_span)\n\u001b[1;32m 148\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m output\n",
+ "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: BaseModel.__init__() takes 1 positional argument but 3 were given"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
"from intelligence_layer.connectors import LimitedConcurrencyClient\n",
"\n",
@@ -254,14 +358,14 @@
"\n",
"\n",
"client = LimitedConcurrencyClient.from_token(getenv(\"AA_TOKEN\"))\n",
- "qa_task = SingleChunkQa(client)\n",
- "qa = RetrieverBasedQa(qa_task=qa_task, retriever=document_index_retriever)\n",
+ "single_chunk_qa = SingleChunkQa()\n",
+ "retriever_qa = RetrieverBasedQa(document_index_retriever, qa_task=single_chunk_qa)\n",
"\n",
"\n",
"input = RetrieverBasedQaInput(question=\"What is the name of the book about Robert Moses?\")\n",
"tracer = InMemoryTracer()\n",
"\n",
- "output = qa.run(input, tracer)\n",
+ "output = retriever_qa.run(input, tracer)\n",
"\n",
"output.answer"
]
@@ -300,7 +404,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.10.12"
+ "version": "3.11.0"
}
},
"nbformat": 4,
diff --git a/src/intelligence_layer/core/text_highlight.py b/src/intelligence_layer/core/text_highlight.py
index a36c9a8f8..5dfc475d4 100644
--- a/src/intelligence_layer/core/text_highlight.py
+++ b/src/intelligence_layer/core/text_highlight.py
@@ -1,7 +1,6 @@
from typing import Iterable, Sequence
from aleph_alpha_client import (
- ExplanationResponse,
Prompt,
PromptGranularity,
Text,
@@ -10,7 +9,7 @@
from aleph_alpha_client.explanation import TextScoreWithRaw
from pydantic import BaseModel
-from intelligence_layer.core.model import AlephAlphaModel, ExplainInput
+from intelligence_layer.core.model import AlephAlphaModel, ExplainInput, ExplainOutput
from intelligence_layer.core.prompt_template import (
Cursor,
PromptRange,
@@ -138,10 +137,10 @@ def _raise_on_invalid_focus_range(self, input: TextHighlightInput) -> None:
def _explain(
self, prompt: Prompt, target: str, task_span: TaskSpan
- ) -> ExplanationResponse:
+ ) -> ExplainOutput:
input = ExplainInput(
- prompt,
- target,
+ prompt=prompt,
+ target=target,
prompt_granularity=self._granularity,
)
output = self._model.explain(input, task_span)
@@ -155,7 +154,7 @@ def _flatten_prompt_ranges(
def _extract_text_prompt_item_explanations_and_item_index(
self,
prompt: Prompt,
- explanation_response: ExplanationResponse,
+ explain_output: ExplainOutput,
) -> Sequence[tuple[TextPromptItemExplanation, int]]:
prompt_texts_and_indices = [
(prompt_text, idx)
@@ -164,7 +163,7 @@ def _extract_text_prompt_item_explanations_and_item_index(
]
text_prompt_item_explanations = [
explanation
- for explanation in explanation_response.explanations[0].items
+ for explanation in explain_output.explanations[0].items
if isinstance(explanation, TextPromptItemExplanation)
] # explanations[0], because one explanation for each target
assert len(prompt_texts_and_indices) == len(text_prompt_item_explanations)
diff --git a/src/intelligence_layer/use_cases/classify/prompt_based_classify.py b/src/intelligence_layer/use_cases/classify/prompt_based_classify.py
index fe227357e..1afddd458 100644
--- a/src/intelligence_layer/use_cases/classify/prompt_based_classify.py
+++ b/src/intelligence_layer/use_cases/classify/prompt_based_classify.py
@@ -45,16 +45,13 @@ class PromptBasedClassify(Task[ClassifyInput, SingleLabelClassifyOutput]):
MODEL: A valid Aleph Alpha model name.
Example:
- >>> from os import getenv
- >>> from intelligence_layer.connectors import LimitedConcurrencyClient
>>> from intelligence_layer.core import InMemoryTracer
>>> from intelligence_layer.core import Chunk
>>> from intelligence_layer.use_cases import ClassifyInput
>>> from intelligence_layer.use_cases import PromptBasedClassify
- >>> client = LimitedConcurrencyClient.from_token(getenv("AA_TOKEN"))
- >>> task = PromptBasedClassify(client)
+ >>> task = PromptBasedClassify()
>>> input = ClassifyInput(
... chunk=Chunk("This is a happy text."), labels=frozenset({"positive", "negative"})
... )