
Jev API:您的程式碼可用的答案
Jev API 會針對定義好的問題傳回類型化的結果。將工單路由至支援的部門,或將產品對應至現有類別。您的應用程式會收到符合您指定決策的受限答案。
使用 Jev API 建置決策工作流程,由 TypeSafe AI 的第一個 System One 模型提供支援。分類傳入的請求、評估內容,並使用類型化的答案選擇下一步。Jev API 將上下文判斷與您在程式碼中控制的規則連結。為您的應用程式提出明確的問題,檢查不確定性,並決定何時自動化或請求審查。從一個實際的決策開始,並隨著您的評估結果支援而擴展。

探索 Jev API,用於支援、內容營運和代理人工作流程中的明確決策。從一個可衡量的任務和代表真實流量的範例開始。
在軟體需要明確決策時使用 Jev API:一個類別、一個評級或一個是/否機率。圍繞您的應用程式設計可用的結果。

Jev API 會針對定義好的問題傳回類型化的結果。將工單路由至支援的部門,或將產品對應至現有類別。您的應用程式會收到符合您指定決策的受限答案。

透過 Jev API 一起詢問意圖、緊急性和情緒。問題會針對相同的狀態獨立且平行地執行。這種結構讓您無需為每個問題建構個別的對話,即可收集多個決策訊號。

Jev API 會公開機率,並為選擇和分數提供額外的信心值。在程式碼中設定審核閾值,檢查模糊的案例,並根據觀察到的效能調整您的工作流程。信心估計是一個訊號,而非正確性的證明。

使用 Jev API 選擇處理器,同時讓您現有的服務執行工作。將生成保留給語言模型,將計算保留給程式碼。這種分離使得測試每個決策和了解需要改進的地方更加容易。
規劃一個 Jev API 工作流程,包含四個步驟:定義決策、準備相關內容、提交類型化的問題,以及評估結果。
為 Jev API 選擇一個專注的任務,例如識別支援類別。定義有效的結果,並寫下您將如何判斷成功。使用「選擇」來表示類別,「分數」來表示排序等級,或使用「無」來表示是/否問題。
將相關文字或結構化記錄作為狀態提供給 Jev API。將有用的內容放在一起,並移除不相關的材料。明確描述類別界線,以便問題能符合您的應用程式實際需要的決策。
為了直接的 TypeSafe 存取,請呼叫 POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone,並使用 Bearer 驗證以及 model、state 和 questions 欄位。官方 Jev API 快速入門指南使用 jev-latest。將您的金鑰保留在伺服器上,並遵循您選擇的提供者設定。
在您提供的問題 ID 下讀取 Jev API 的答案。測試清晰、模糊和異常的輸入。設定路由閾值,處理失敗的請求,並在將工作流程擴展到更多流量之前記錄傳回的模型版本。
Jev API 用途的虛構推薦式範例。這些姓名、職位和陳述僅為說明性預留位置,並非經過驗證的客戶認可。

對於我的整合,我會使用 Jev API 將傳入的請求對應到支援的處理常式。明確的類別能讓我的路由邏輯保持可讀性,並獨立測試每個分支。


在更改指派規則之前,我會在我們的歷史票證上評估 Jev API。我的優先事項是識別模糊的請求,並讓這些案例對支援團隊保持可見。


Jev API 會適合一個審核佇列,其中相關性和完整性需要獨立的分數。我會與編輯一起定義評分標準,比較判斷,並在程式碼中調整組合排名。


我會將 Jev API 放在一個特定的決策點,例如選擇下一個專家。代理程式仍然需要自己的工具、執行邏輯以及每個動作周圍的檢查。


我會測試 Jev API,將產品描述指派給我們現有的目錄類別。對我來說,清晰的定義和異常項目的審核路線比新增更多標籤更重要。


我的第一個 Jev API 專案將針對一個重複的分類任務。在擴展到其他工作流程之前,我會衡量決策品質、審核量和營運成本。

尋找有關 Jev API 功能、整合、定價和實際限制的答案。
Jev API 是 TypeSafe AI 的 System One 結構化決策模型的介面。提供應用程式的上下文和類型化的問題,以接收您的軟體可以使用的選項、分數或是/否機率。
從您的團隊可以衡量的任務開始。定義結果、測試實際範例,並將結果連接到您的應用程式。探索 SeeAPI 以進行分類、路由和評分,然後圍繞您自身工作流程的證據來擴展您的自動化。