CONHEÇA O JEV · MODELO SYSTEM ONE

Conheça o Jev.
Decisões estruturadas.

Inteligência em ação.

Transforme informação em decisões. Coloque o software em ação.
Conheça o Jev, um modelo de decisão rápido, criado para automação.

Veja o Jev em ação Explore o System One

Segurança de tiposDecisões em paraleloCalibração

O MOTOR DE DECISÃOJEV / 01

Entrada não estruturadaDecisões estruturadas

70–500ms

Latência de ponta a ponta^*

1 call

Uma chamada. Respostas em paralelo.

Type-safe

Valores tipados, prontos para o código

P(decision)

Uma probabilidade para cada decisão

* Fonte dos dados de latência: Anúncio oficial da TypeSafe AI. O desempenho real varia com a tarefa e as condições de utilização.

01 / OUTRA FORMA DE INTELIGÊNCIA

O que é Jev?

Jev é o primeiro modelo System One público da TypeSafe AI, desenvolvido para automatizar decisões dentro do software.

Você fornece um estado e perguntas predefinidas, e Jev retorna respostas tipadas com suas probabilidades para que o programa determine a próxima etapa de acordo com as regras de negócio.

Experimente o fluxo de decisão abaixo

02 / DO ESTADO À DECISÃO

Como Jev funciona?

Forneça o contexto, defina os tipos de perguntas e consulte as decisões estruturadas. Os exemplos predefinidos abaixo demonstram o encaminhamento de solicitações de suporte, a moderação de conteúdo e a pontuação de potenciais clientes.

01 / ESTADOEstado de entrada

Mensagem de clienteTEXTO

Olá, assinei o plano Pro na semana passada, mas hoje vi uma cobrança duplicada. Podem devolver o valor cobrado a mais? Agradeço!

PERGUNTAS TIPADASPerguntas predefinidas

intentenum

needs_humanboolean

urgencyscore 1–5

JEV

02 / DECISÃOSaída estruturada

Resultado de exemplo

{
  "intent": {
    "value": "refund",
    "probability": 0.96
  },
  "needs_human": {
    "value": true,
    "probability": 0.92
  },
  "urgency": {
    "value": 4,
    "confidence": 0.89
  }
}

Exemplo de próximo passo: encaminhar para um especialista em cobranças para análise prioritária da cobrança duplicada.

Forneça contexto

Mensagens, históricos ou eventos de negócio,
tal como são.

Defina o formato da resposta

Categorias, valores booleanos ou pontuações:
a escolha do tipo de saída é sua.

Deixe o software agir sobre as decisões

Leia os resultados e as probabilidades,
e aplique os limiares de negócio para escolher o próximo passo.

03 / UM NOVO ELEMENTO FUNDAMENTAL

Qual é a diferença entre Jev e um LLM?

Jev retorna decisões tipadas e probabilidades para perguntas predefinidas; os LLM se concentram na geração e no raciocínio de uso geral e também podem aplicar restrições ao JSON por meio de saídas estruturadas.

Segurança de tipos ≠ decisão correta.
Os processos críticos continuam a exigir limiares, validação e supervisão humana.

Comparar Jev e LLM em detalhe

Quatro critérios para comparar Jev com os modelos de linguagem.
Dimensão	Modelos de linguagem	Jev · System One
Saída	Texto ou JSON com restrições	Valores de tipos predefinidos
Processo	Geração token a token	Várias decisões em paralelo
Integração	Análise sintática ou restrições de Schema	Leitura de resultados estruturados
Probabilidade	Depende do modelo e da API	Devolve probabilidades calibradas

Com base no posicionamento publicado pelo Jev. As capacidades concretas dependem da API. TypeSafe AI · Site oficial do Jev

04 / INTELIGÊNCIA EM TODO O LADO

Para quais casos de uso Jev é indicado?

Jev pode ser usado no roteamento de fluxos de trabalho, em interações em tempo real, na extração de características em lote e na avaliação da segurança dos modelos.

01 / ENCAMINHAMENTO

Cada tarefa no lugar certo.

Identifique a intenção, avalie a prioridade e encaminhe mensagens e pedidos de suporte para o responsável adequado.

Encaminhamento de fluxos de trabalho

02 / TEMPO REAL

Respostas que acompanham o momento.

Avalie rapidamente o estado atual para orientar decisões em sistemas interativos sensíveis à latência.

Interação em tempo real

03 / EXTRAÇÃO

Encontre sinais entre tanta informação.

Transforme conteúdo não estruturado em categorias e pontuações que o software pode processar.

Extração de atributos em lote

04 / PROTEÇÕES

Mais uma verificação antes de agir.

Avalie riscos nas instruções e nas saídas dos modelos para ajudar o sistema a decidir se deve permitir, rever ou bloquear.

Avaliação de segurança de modelos

MENOS ESPERA. MAIS AÇÃO.

Faça da inteligência parte da ação.

Comece com uma pergunta. Explore a próxima decisão que o Jev pode tomar para o seu sistema.

Solicitar acesso antecipado à APISolicite acesso em typesafe.ai

Conheça o Jev. Decisões estruturadas.