jev-latest Jev が見ているものを見る。
Jev はシステム 1 モデルです。散文は書かず、較正済みの確率つきの型のある判断を返します。下にテキストを貼り付ければ、1 回のリクエストで 9 個の判断が返ってきます。図になり、共有でき、解析を間違えようがありません。
メッセージ X 線
このメッセージは、実際にあなたに何を求めていますか?
state になります。 0 / 12,000「探す」と検索結果に表示されます。
3 つの質問タイプ
Jev が答えられるものは、すべてこの 3 つの形のどれかです。下の 3 つは同じ 11 語の state に対する答え。TypeSafe のドキュメントにある例そのままです。
"助けてください! 支払いが 3 日間ずっと失敗しています。"
Noul
これは緊急性を伝えていますか?
はい/いいえの質問は、言葉ではなく確率で返ってきます。0.96 と 0.51 は別の答えであり、コードはその違いを見分けられます。
Noul の仕組みScore
顧客はどれくらい苛立っていますか?
- 0 冷静 0%
- 1 苛立っている 76%
- 2 激怒 24%
自分で書いた順序つきのレベルに対する評価。確率で重み付けされるので、テキスト自体が中間にあるときは答えもレベルの間に落ちます。
Score の仕組み9 つの質問を 1 回の呼び出しで。Jev は state を一度だけ読み、すべての質問に並列で答えます。
答えは型つきで届きます。JSON モードも、壊れた出力のリトライも、散文への正規表現も不要です。
Noul、Choice、Score。ソフトウェアに必要な判断は、どれもこの 3 つの形のどれかです。
Choice と Score は確信度を持つので、「わからない」がコードで分岐できる枝になります。
LLM から来ましたか?
同じ振り分け判断を両方の書き方で。そしてリトライループがどこへ行くのか。
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最後まで型のある判断で
Dejev は製品ではなくデモです。面白いのはその下にあるモデルのほう。TypeSafe のドキュメントを読んで、Jev を自分のソフトウェアに入れてみてください。