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Crie uma chave de API, envie seus dados e acompanhe o treino até o modelo ficar pronto.
1. Crie uma chave de API
Abra Configurações → Chaves de API e crie uma chave. Ela começa com ts_ e
aparece uma vez só: guarde num cofre de segredos ou numa variável de ambiente.
export TYPESTRICT_API_KEY=ts_...Confira:
curl https://api.typestrict.ai/v1/credits \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY"2. Envie seus dados
Descreva os arquivos e a decisão que você quer. A resposta traz uma URL de upload por arquivo, válida por 15 minutos.
curl https://api.typestrict.ai/v1/datasets \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "tickets de suporte",
"goal": "Qual time atende o ticket?",
"files": [{ "filename": "tickets.csv", "content_type": "text/csv", "size": 48213 }]
}'
# { "id": "<dataset>", "uploads": [{ "file_id": "<arquivo>", "filename": "tickets.csv", "url": "https://..." }] }Envie cada arquivo para a sua URL e confirme:
curl -X PUT --upload-file tickets.csv "<url>"
curl -X POST https://api.typestrict.ai/v1/datasets/<dataset>/files/<arquivo>/complete \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY"3. Acompanhe o treino
Todo treino diz em que passo está e o que precisa a seguir:
curl https://api.typestrict.ai/v1/trainings \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY"
# { "data": [{ "kind": "dataset", "id": "<dataset>", "step": 1, "next_action": "wait", ... }], "next": null }Enquanto next_action for wait, estamos lendo e mascarando os dados. Depois a agente estrutura e o treino segue:
Treinos lista cada próxima ação e a chamada que responde a ela.