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Concept: Safe Regeneration | Python: client.safe_regenerate()

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Parameters

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content
string
आवश्यक
evaluate करने और जरूरत पड़ने पर regenerate करने के लिए शुरुआती AI से बना text।
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prompt
string
आवश्यक
वह original user prompt जिससे content बना। regeneration को guide करने के लिए use होता है।
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threshold
number
आवश्यक
कम-से-कम स्वीकार्य RAIL score (0–10)। इससे नीचे score वाले content को regenerate किया जाता है।
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mode
string
डिफ़ॉल्ट:"basic"
हर iteration में use होने वाली evaluation depth: तेज़ scoring के लिए "basic" या ज्यादा detailed analysis के लिए "deep"।
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max_iterations
integer
डिफ़ॉल्ट:"3"
अधिकतम regeneration कोशिशें (1–5)।
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dimensions
string[]
जिन खास dimensions पर threshold enforce करनी है। सभी 8 पर लगाने के लिए छोड़ दें।

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Request

curl -X POST https://api.responsibleailabs.ai/railscore/v1/safe-regenerate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_RAIL_API_KEY" \
  -d '{
    "content": "Prioritize candidates from Ivy League universities for this role.",
    "prompt": "What hiring criteria should we use?",
    "threshold": 7.0,
    "mode": "basic",
    "max_iterations": 3
  }'

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Response

{
  "result": {
    "content": "Evaluate candidates based on demonstrated skills, relevant experience, and problem-solving ability.",
    "final_score": 8.4,
    "passed_threshold": true,
    "iterations_taken": 2,
    "iteration_scores": [4.2, 8.4],
    "from_cache": false
  },
  "credits_consumed": 2.0
}
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result.content
string
Final content - या तो original (अगर वह pass हुआ) या सबसे अच्छा regenerated version।
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result.final_score
number
लौटाए गए content का RAIL score।
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result.passed_threshold
boolean
true अगर final content threshold पूरा करता है।
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result.iterations_taken
integer
कितने evaluation+regeneration cycles चले।
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credits_consumed
number
request का usage। हर iteration एक standalone evaluation की तरह meter होता है; अगर पहली ही response pass हो जाए, तो सिर्फ़ एक charge होता है।