import { Checkbox, Select, Slider } from "antd"; import { useCatalogStore } from "@/store/catalogStore"; import { useUiStore } from "@/store/uiStore"; export function VerifySection() { const minConfidence = useUiStore((s) => s.minConfidence); const verify = useUiStore((s) => s.verify); const approver = useUiStore((s) => s.approver); const simulate = useUiStore((s) => s.simulate); const setMinConfidence = useUiStore((s) => s.setMinConfidence); const setVerify = useUiStore((s) => s.setVerify); const setApprover = useUiStore((s) => s.setApprover); const setSimulate = useUiStore((s) => s.setSimulate); const markChoiceTouched = useUiStore((s) => s.markChoiceTouched); const approvers = useCatalogStore((s) => s.approvers); const list = approvers?.approvers ?? []; const current = list.find((a) => a.key === approver); const showPicker = verify && list.length > 0; return ( <>
{ setMinConfidence(v); markChoiceTouched(); }} /> Più alta = più precisione, meno copertura.
Stadio "giudice": un LLM rivaluta ogni entità già catturata e ne corregge lo score (media pesata). Più lento; richiede un backend LLM configurato. {showPicker && (