تستكشف FolyAI فرز المشكلات باستخدام Jev من @typesafeai: تحديد التأثير وتوجيه القرارات. 36 حكمًا، 12 طلبًا، 818 مللي ثانية، صندوق وارد اصطناعي، استدلال حقيقي، بدون تنفيذ تلقائي.
Fast replies aren’t enough. Issues need owners. At https://Foly.ai, using @CompleteSkeptic and @typesafeai to explore #Jev triage: flag impact and route decisions. 36 judgments. 12 requests. 818ms. Synthetic inbox. Real inference. No auto-execution. #Jev #Typesafe
يشارك المؤلف تجربة استخدام Jev: بدا صعبًا في البداية، لكنه اتضح عندما فُهم على أنه 'عدم ترك الذكاء الاصطناعي يكتب النص'. وباستخدام معالجة الاستفسارات كمثال، فإن النهج التقليدي يرمي كل شيء على GPT أو Claude للتحليل، بينما يتبع Jev نهجًا مختلفًا.
يستخدم النموذج الأولي الذكاء الاصطناعي لتقدير التردد أو الاهتمام من حركات المؤشر ذهابًا وإيابًا أو التوقف قبل النقر، ومراقبة سلوك العميل واستكمال الشروحات أو اقتراح المقارنات.
أنشأ المؤلف عرضًا توضيحيًا لخدمة العملاء الفورية للتجارة الإلكترونية باستخدام Jev و gpt-live-1، يقترح المنتجات الموصى بها فورًا بناءً على كلام المستخدم أثناء المحادثة، مما يوفر تجربة رائعة.
