Дайте этому контекст
Предоставьте соответствующий текст, состояние JSON или список текстовых элементов. В настоящее время Jev принимает текст, а не изображения, аудио или видео.
Jev — первая модель System One от TypeSafe. Он возвращает типизированные решения и вероятности, которые может использовать программное обеспечение. Изучите варианты использования и узнайте, как вызвать его из кода.
TypeSafe называет Jev моделью System One: она возвращает типизированные варианты и вероятности вместо текста в свободной форме. Сравните, для каких задач этот подход подходит наряду с генеративными моделями и кодом на основе правил.
| Аспект | Jev | Генеративные LLM | Код на основе правил |
|---|---|---|---|
| Результат | Предопределенные типизированные варианты выбора, оценки и вероятности | Гибкий текст, код или структурированный вывод | Детерминированные значения из явных условий |
| Скорость | Оптимизирован для принятия решений с малой задержкой; TypeSafe сообщает о 70–500 мс в своих тестах | Зависит от модели, промпта и длины результата | Обычно очень быстро для известных условий |
| Лучше всего подходит | Повторяющиеся решения, требующие понимания входных данных | Письмо, сложные рассуждения и открытые задачи | Четкие условия со стабильными определениями |
| Главное ограничение | Не генерирует текст в свободной форме; типизированный ответ всё равно может быть ошибочным | Гибкий результат может потребовать парсинга и проверки | Трудно охватить каждый случай, когда входные данные неоднозначны. |
TypeSafe сообщает данные о скорости для конкретных тестов структурированного решения. Они не являются независимым эталоном или универсальной гарантией скорости. Прочтите методы
Используйте Jev, когда ответы известны, но вводимые данные все еще требуют интерпретации. Используйте генеративную модель для создания нового текста или кода. Пишите явные условия прямо в коде.
Jev оценивает текст или структурированные данные по заданным вами вопросам. Модель возвращает варианты, оценки и вероятности, которые приложение может использовать для выбора следующего шага.
“За подписку с меня сняли дважды. Можете ли вы помочь?”
Какая команда должна с этим справиться?
Пример вероятности 0.92
Предоставьте соответствующий текст, состояние JSON или список текстовых элементов. В настоящее время Jev принимает текст, а не изображения, аудио или видео.
Попросите указать выбор, оценку или вероятность ответа «да/нет». Доступные ответы определяются перед вызовом.
Используйте результат и степень неопределённости для маршрутизации, проверки или действия. Корректный тип ответа не гарантирует верного решения.
На основе официальная документация TypeSafe
Jev предназначен для целенаправленных, повторяемых решений с определенным пространством ответов. Это отправные точки, а не обещания производительности; протестируйте их на собственных данных.
Классифицируйте входящие сообщения, определяйте срочность и направляйте обращения в нужную очередь. Неопределённые запросы можно передать специалисту.
Оцените, насколько хорошо элементы-кандидаты соответствуют контексту пользователя, а затем объедините эту оценку с вашими собственными сигналами и политиками ранжирования.
Выберите инструмент или модель для следующего шага, проверьте результат или решите, когда задача требует эскалации.
Оценивайте контент на соответствие определенным правилам и отправляйте на рассмотрение случаи с низким уровнем доверия или высоким риском.
На основе Карта вариантов использования TypeSafe
Начните с конкретного решения, которое уже требуется приложению. Определите возможные ответы, а затем задайте в коде, как использовать результат.
Выберите один конкретный вопрос, например маршрутизацию обращения или оценку релевантности элемента.
Определите входные данные, вопросы и разрешенные ответы перед вызовом API.
Используйте вероятности и показатель уверенности, чтобы выбрать действие, резервный сценарий или проверку человеком.
Этот пример TypeScript на стороне сервера отправляет сообщение поддержки и два вопроса с определенными форматами ответов в Jev 1.13 через OpenRouter. Храните ключ API на своем сервере; ваше приложение решает, как использовать результаты.
const apiKey = process.env.OPENROUTER_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error("Set OPENROUTER_API_KEY");
const response = await fetch("https://openrouter.ai/api/alpha/decisions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: "Bearer " + apiKey,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "typesafe/jev-1.13",
state: "My card was charged twice. Please help ASAP.",
questions: {
department: {
type: "choice",
instructions: "Which team should handle this?",
criteria: {
billing: "Payments and refunds",
technical: "Bugs and integrations"
}
},
urgent: {
type: "noul",
instructions: "Does this message need urgent attention?"
}
}
})
});
if (!response.ok) throw new Error("Jev request failed: " + response.status);
const {answers} = await response.json();
if (answers.department.choice === "billing" && answers.urgent.noul > 0.8) {
// Route to the billing review queue.
}POST /api/alpha/decisionsstate + questionsanswerschoice указывает команду. noul возвращает значение от 0 до 1 для вопроса «да/нет». Код использует оба значения вместе с вашими правилами маршрутизации.
Перед использованием в продакшене протестируйте модель на репрезентативных обращениях, зафиксируйте версию и отправляйте неопределённые или критичные случаи на проверку человеку. Значение 0,8 приведено только как пример.
Ссылки на API: OpenRouter · TypeSafe
Запрос определяет форматы вопросов и ответов. Ответ возвращает результат для каждого из них. Вот поля JSON, используемые в примере.
modelstatequestionstypeinstructionscriteriaanswerschoiceprobabilitiesconfidencenoulОтвет правильного формата всё равно может быть ошибочным. Тестируйте репрезентативные случаи и задавайте пороги маршрутизации для своего процесса.
Изучите основные моменты обсуждения запуска, официального SDK и независимого видео. Прочтите контекст здесь, а затем следуйте первоисточникам для получения более подробной информации.
TypeSafe публикует в X новости о запуске и контекст продукта. Рассматривайте эти публикации как позицию команды и сверяйтесь с документацией, прежде чем опираться на конкретное утверждение.
Посмотреть оригиналОфициальный SDK JavaScript и TypeScript показывает интерфейс API, примеры и активность по выпуску. Это наиболее полезное место для проверки того, как запрос Jev представлен в коде.
Посмотреть оригиналВ теме запуска задается вопрос, где подходит модель принятия решений, как ее оценить и что делать, если уверенный ответ неверен. Это обсуждение, а не проверка производительности.
Посмотреть оригиналНезависимое пошаговое руководство RepoChad охватывает схему вывода, заявления TypeSafe о скорости, примеры демонстраций и открытые вопросы. Видео загружается только тогда, когда вы решите его воспроизвести.
Посмотреть оригиналTypeSafe AI представила Jev как свою первую модель System One. Заявленная цель модели — обеспечивать быстрые структурированные решения для обычных программных процессов.
Основатель Диого Алмейда ранее работал в OpenAI и Google Brain. По словам TypeSafe, его работа над следованием инструкциям и RLHF помогла сформировать исследование ChatGPT.
Нет. Jev предназначен для возврата типизированных решений и вероятностей, а не ответов в чате в свободной форме или сгенерированного кода.
Jev может оценивать или повторно ранжировать элементы по семантической релевантности. Полноценной рекомендательной системе также нужны поиск кандидатов, бизнес-правила, оценка качества и собственная логика ранжирования.
Нет. Типизированный вывод ограничивает формат. Выбранный вариант все равно может быть неправильным, поэтому тестируйте с репрезентативными данными и учитывайте неопределенность в коде.
Начните с официальной документации и SDK TypeSafe. Страница модели в OpenRouter также предоставляет доступ к Jev через эту платформу.
Определите вопрос и возможные ответы. Позвольте вашему приложению решить, что делать с результатом.