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Construcción de un pipeline de recuperación con Jev
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I built retrieval pipeline with Jev. It searches a SciFact corpus, evaluates the retrieved documents, selects up to five, and generates an answer from their contents.
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El autor usó Jev para ejecutar un medidor de BS en vivo en cada frase del debate Trump vs Kamala, con 5 preguntas de sí/no por candidato, totalizando 1.191 llamadas a Jev, 1,18M tokens, 415 ms de latencia mediana y un coste total de $0,0497.
