El post enumera posibles casos de uso de Jev, señalando que el soporte al cliente, el enrutamiento de modelos y las barreras de LLM son direcciones sólidas, y sugiere colocar Jev antes y después de los LLM existentes.
ユースケース一覧 決まった判定を安く繰り返すか 多数の判定をまとめて速く行うとこを活かすか カスタマーサポート モデル振り分け LLMガードレール とかは鉄板そうだし、 既存のLLMの前段と後段に入れるのは外れなそう。 #Jev #TypeSafeAI
El autor comparte una experiencia con Jev: al principio parecía complicado, pero encajó al entenderlo como 'no dejar que la IA escriba texto'. Con la gestión de consultas como ejemplo, el enfoque convencional vuelca todo en GPT o Claude para analizarlo, mientras que Jev plantea un enfoque distinto.
El prototipo usa IA para estimar la duda o el interés a partir de los movimientos del cursor o la pausa antes de hacer clic, observando el comportamiento del cliente y complementando explicaciones o sugiriendo comparaciones.
El autor creó una demo de atención al cliente en tiempo real para comercio electrónico con Jev y gpt-live-1, que sugiere productos recomendados al instante según el habla del usuario durante la conversación, brindando una gran experiencia.
