from nano_banana import NBEditor, Trigger, Target, Tests
# 1) আপনার মডেল দিয়ে এডিটর শুরু করুন
nb = NBEditor(model="your-llm-13b", storage="./nb_store")
# 2) ট্রিগার (এডিট স্কোপ) সংজ্ঞায়িত করুন
trigger = Trigger(
type="semantic", # semantic | pattern | classifier
positive=["Acme Pro 5 price"], # ধারণাটিকে অ্যাংকর করার জন্য শব্দগুচ্ছ
negative=["Acme Pro 4", "Acme Lite"],
radius=0.85 # অ্যাক্টিভেশনের জন্য সিমিলারিটি থ্রেশহোল্ড
)
# 3) টার্গেট আচরণ সংজ্ঞায়িত করুন
target = Target(
mode="rewrite", # rewrite | bias | constraint
template="Acme Pro 5 এর বর্তমান মূল্য $699।",
strength=0.65 # 0..1; higher = শক্তিশালী ওভাররাইড
)
# 4) নিরাপত্তা পরীক্ষা যুক্ত করুন
tests = Tests(
positives=[
("Acme Pro 5 এর দাম কত?", "699"),
],
counterfactuals=[
("Acme Pro 4 এর দাম কত?", "699 বলবেন না"),
("Acme Pro 5 এর সাথে Acme Lite তুলনা করুন", "সরাসরি জিজ্ঞাসা না করা পর্যন্ত দাম পরিবর্তন করা এড়িয়ে চলুন"),
]
)
# 5) এডিট প্রয়োগ করুন এবং যাচাই করুন
edit_id = nb.apply(trigger, target, tests)
report = nb.validate(edit_id)
print(report.summary)
# 6) গেট পাস করার পরে অ্যাক্টিভেট করুন
if report.pass_rate > 0.95 and report.cf_drift < 0.02:
nb.activate(edit_id)
else:
nb.rollback(edit_id)

probe = nb.dry_run(trigger, samples=[
"Acme Pro 5 এর দাম কত?",
"Acme Pro 4 কি সস্তা?",
"Acme Lite ওয়ারেন্টি বিবরণ",
])
probe.metrics

target = Target(
mode="rewrite",
template="যদি ব্যবহারকারী মূল্য সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে, তাহলে উত্তর দিন: 'Acme Pro 5 এর বর্তমান মূল্য $699।' অন্যথায়, স্বাভাবিকভাবে চলুন।",
strength=0.55
)

suite = nb.autogenerate_tests(
positives_topic="Acme Pro 5 এর মূল্য নির্ধারণ",
counterfactuals_topics=["Acme Pro 4 এর মূল্য নির্ধারণ", "Acme Lite এর বৈশিষ্ট্য"],
paraphrase_count=25)
report = nb.validate(edit_id, suite)

nb.activate(edit_id, rollout="canary:1%")
nb.monitor(edit_id, metrics=["ctr", "csat", "drift"]) # ব্যবসা + মডেল মেট্রিক্স

def dynamic_price:
return fetch_price("Acme Pro 5")
target = Target(mode="rewrite", template=lambda: f"Acme Pro 5 এর বর্তমান মূল্য ${dynamic_price}.", strength=0.6)