모든 작업을 알맞은 곳으로.
의도를 파악하고 우선순위를 평가해, 메시지와 문의 티켓을 알맞은 처리 단계로 보냅니다.
워크플로 라우팅Jev 소개 · System One 모델
지능을 행동으로.
정보를 판단으로 바꾸고, 소프트웨어를 움직이세요.
자동화를 위해 탄생한 빠른 판단 모델, Jev를 만나보세요.
전체 응답 지연 시간*
한 번의 호출로 병렬 응답
타입이 정해진 값을 바로 코드에
모든 판단에 확률을 함께
* 지연 시간 데이터 출처: TypeSafe AI 공식 발표. 실제 성능은 작업과 실행 환경에 따라 달라집니다.
01 / 또 다른 형태의 지능
Jev는 TypeSafe AI가 처음 공개한 System One 모델로, 소프트웨어 내부의 의사결정 자동화를 위해 설계되었습니다.
상태와 미리 정의한 질문을 제공하면 Jev가 타입이 지정된 답변과 각 답변의 확률을 반환합니다. 프로그램은 이 결과를 바탕으로 비즈니스 규칙에 따라 다음 단계를 결정할 수 있습니다.
아래에서 판단 과정 체험하기02 / 상태에서 판단으로
컨텍스트를 제공하고 질문의 타입을 정의한 뒤 구조화된 판단 결과를 읽습니다. 아래에서는 미리 준비된 샘플로 고객 문의 분류 및 배정, 콘텐츠 모더레이션, 잠재 고객 점수 산정을 보여 줍니다.
intentenumneeds_humanbooleanurgencyscore 1–5{
"intent": {
"value": "refund",
"probability": 0.96
},
"needs_human": {
"value": true,
"probability": 0.92
},
"urgency": {
"value": 4,
"confidence": 0.89
}
}
메시지, 로그, 업무 이벤트를
원래 형태 그대로.
분류, 참·거짓, 수치 점수 등
출력 타입은 직접 정합니다.
결과와 확률을 읽고,
업무 기준에 맞는 임계값으로 다음 단계를 결정합니다.
03 / 새로운 기본 요소
Jev는 미리 정의된 질문에 대해 타입이 지정된 판단 결과와 확률을 반환합니다. LLM은 범용 생성과 추론에 중점을 두며, 구조화된 출력을 통해 JSON에 제약을 적용할 수도 있습니다.
올바른 타입 ≠ 올바른 판단.
중요한 업무에는 여전히 임계값, 검증, 사람의 확인이 필요합니다.
| 비교 기준 | 언어 모델 | Jev · System One |
|---|---|---|
| 출력 | 텍스트 또는 제약이 적용된 JSON | 미리 정의한 타입의 값 |
| 과정 | 토큰 단위로 생성 | 여러 판단을 병렬로 반환 |
| 연결 방식 | 파싱 또는 Schema 제약 | 구조화된 결과 읽기 |
| 확률 | 모델과 API에 따라 다름 | 보정된 확률 반환 |
Jev 공식 사이트의 제품 설명을 바탕으로 합니다. 구체적인 기능은 실제 API에 따라 달라집니다. TypeSafe AI · Jev 공식 웹사이트
04 / 모든 곳에 지능을
Jev는 워크플로 라우팅, 실시간 상호작용, 배치 특성 추출, 모델 안전성 평가에 활용할 수 있습니다.
의도를 파악하고 우선순위를 평가해, 메시지와 문의 티켓을 알맞은 처리 단계로 보냅니다.
워크플로 라우팅현재 상태를 빠르게 평가해, 지연 시간에 민감한 인터랙티브 시스템이 판단할 근거를 제공합니다.
실시간 상호작용비정형 콘텐츠를 분류와 점수로 정리해, 소프트웨어가 처리할 수 있는 흐름으로 연결합니다.
특징 일괄 추출프롬프트와 모델 출력의 위험을 평가해, 시스템이 허용·재검토·차단 여부를 결정하도록 돕습니다.
모델 안전성 평가기다림은 줄이고, 실행은 더 많이.
하나의 질문에서 시작해, Jev가 여러분의 시스템을 위해 내릴 수 있는 다음 판단을 살펴보세요.
API 사전 이용 신청typesafe.ai에서 액세스 신청