ЗНАКОМЬТЕСЬ: JEV · МОДЕЛЬ SYSTEM ONE

Знакомьтесь: Jev.
Модель структурированных решений.

Интеллект в действии.

Превращайте информацию в решения. Дайте программам действовать.
Познакомьтесь с Jev — быстрой моделью принятия решений для автоматизации.

Безопасность типовПараллельные решенияКалибровка вероятностей
МЕХАНИЗМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙJEV / 01
Неструктурированный вводСтруктурированные решения
70–500ms

Сквозная задержка ответа*

1 call

Один вызов. Параллельные ответы.

Type-safe

Типизированные значения, готовые для кода

P(decision)

Вероятность для каждого решения

* Источник данных о задержке: Официальная публикация TypeSafe AI. Фактические показатели зависят от задачи и условий работы.

01 / ДРУГОЙ ВИД ИНТЕЛЛЕКТА

Что такое Jev?

Jev — первая публичная модель System One компании TypeSafe AI, созданная для автоматизации решений внутри программного обеспечения.

Вы передаёте состояние и заранее определённые вопросы, а Jev возвращает типизированные ответы и их вероятности. На основе этих результатов программа определяет следующий шаг по заданным бизнес-правилам.

Попробуйте процесс принятия решений ниже

02 / ОТ СОСТОЯНИЯ К РЕШЕНИЮ

Как работает Jev?

Передайте контекст, определите типы вопросов и получите структурированные решения. Ниже на готовых примерах показаны распределение обращений в службу поддержки, модерация контента и оценка потенциальных клиентов.

Интерактивная демонстрация · Без обращения к API
01 / СОСТОЯНИЕВходное состояние
Сообщение клиентаТЕКСТ

Здравствуйте! На прошлой неделе я оформил подписку Pro, а сегодня заметил повторное списание. Верните, пожалуйста, лишнюю сумму. Спасибо!

ТИПИЗИРОВАННЫЕ ВОПРОСЫЗаданные вопросы
intentenum
needs_humanboolean
urgencyscore 1–5
JEV
02 / РЕШЕНИЕСтруктурированный вывод
Пример результата
{
  "intent": {
    "value": "refund",
    "probability": 0.96
  },
  "needs_human": {
    "value": true,
    "probability": 0.92
  },
  "urgency": {
    "value": 4,
    "confidence": 0.89
  }
}
Пример следующего шага: направить обращение специалисту по платежам для приоритетной проверки повторного списания.

01

Передайте контекст

Сообщения, журналы или бизнес-события —
в исходном виде.

02

Задайте форму ответа

Категории, логические значения или оценки:
тип вывода определяете вы.

03

Пусть программа действует по решениям

Прочитайте результаты и вероятности,
затем примените бизнес-пороги, чтобы выбрать следующий шаг.

03 / НОВЫЙ БАЗОВЫЙ ЭЛЕМЕНТ

Чем Jev отличается от LLM?

Jev возвращает типизированные решения и вероятности для заранее определённых вопросов; LLM ориентированы на генерацию и рассуждение общего назначения и также позволяют задавать ограничения для JSON с помощью структурированного вывода.

Корректный тип ≠ верное решение.
Критически важным процессам по-прежнему нужны пороги, проверки и контроль человека.

Подробно сравнить Jev и LLM
Четыре критерия сравнения Jev и языковых моделей.
Параметр Языковые модели Jev · System One
Вывод Текст или JSON с ограничениями Значения заданных типов
Процесс Генерация токен за токеном Несколько решений параллельно
Интеграция Разбор данных или ограничения Schema Чтение структурированных результатов
Вероятность Зависит от модели и API Возвращает калиброванные вероятности

На основе позиционирования на сайте Jev. Конкретные возможности зависят от API. TypeSafe AI · Официальный сайт Jev

04 / ИНТЕЛЛЕКТ ПОВСЮДУ

Для каких задач подходит Jev?

Jev можно использовать для маршрутизации рабочих процессов, взаимодействия в реальном времени, пакетного извлечения признаков и оценки безопасности моделей.

01 / МАРШРУТИЗАЦИЯ

Каждой задаче — своё место.

Определяйте намерение, оценивайте приоритет и направляйте сообщения и обращения нужному исполнителю.

Маршрутизация процессов
02 / РЕАЛЬНОЕ ВРЕМЯ

Обратная связь без отставания.

Быстро оценивайте текущее состояние, чтобы поддерживать принятие решений в интерактивных системах, чувствительных к задержкам.

Взаимодействие в реальном времени
03 / ИЗВЛЕЧЕНИЕ

Находите сигналы в потоке информации.

Преобразуйте неструктурированный контент в категории и оценки, которые может обрабатывать программа.

Пакетное извлечение признаков
04 / ЗАЩИТНЫЕ МЕХАНИЗМЫ

Ещё одна проверка перед действием.

Оценивайте риски в запросах и ответах моделей, помогая системе решить, что пропустить, проверить или заблокировать.

Оценка безопасности моделей

МЕНЬШЕ ОЖИДАНИЯ. БОЛЬШЕ ДЕЙСТВИЯ.

Сделайте интеллект частью действия.

Начните с вопроса. Узнайте, какое следующее решение Jev может принять для вашей системы.

Запросить ранний доступ к APIЗапросить доступ на typesafe.ai