Jev pour le RAG ? Lancement de l'API Page Search
PageIndex annonce l'API Page Search, prétendument plus rapide et plus précise que les modèles d'embedding SOTA, et discute des performances de récupération du modèle de décision Jev pour le RAG. Link
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Connaissance et recherche.
Annonces, explications, démos et projets communautaires autour de TypeSafe Jev, organisés par thème. Chaque entrée renvoie à sa source sur X.
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Diagnostic SEO avec le modèle Jev
Le post recommande l'outil jev-seo : fournissez une URL de page d'accueil, il explore tout le site en environ une minute et vérifie robots.txt, sitemap, liens morts, redirections, canonical, données structurées et Core Web Vitals selon les 52 règles officielles de recherche Google ; chaque page passe également par le modèle Jev de TypeSafe.
Comparaison du reclassement Jev : couverture des preuves et gains MRR
Analyse de 36 requêtes de recherche sur 3 collections de connaissances, comparant le classement original avec Jev de TypeSafe AI sur des ensembles de candidats identiques. La couverture des preuves@10 est passée de 83,3 % à 91,7 %.
Jev pour les stratégies de recherche RAG
Explique que la recherche hybride n'est pas toujours optimale en RAG ; les questions simples peuvent se passer de re-ranking pour réduire les coûts, et des modèles de décision rapides comme Jev peuvent choisir dynamiquement la meilleure stratégie.
Recherche de personnes basée sur l'API de jugement de Jev
Une application de recherche de personnes construite sur l'API de jugement de Jev. Donnez un nom et des informations, elle identifie la personne visée avec des probabilités, et les deux meilleures options si trop proche. Fonctionne avec vos propres clés. Link
One card in the feed, every sixteen, on every page of it. $50 a week, cancel any week.
Observations sur les modèles de décision de classe Jev dans le paysage des LLM
L'auteur note que les modèles à poids ouverts sont en retrait pour les LLM généralistes, mais que la situation diffère pour les modèles de décision plus petits (classe Jev).
Jev ouvre de nouveaux cas d'usage d'IA classifieur à faible coût
L'auteur explique qu'avec la recherche web et le classifieur IA de Parallel, il peut répondre rapidement à des questions comme « Fable 5.5 est-il disponible ? », saluant Jev pour avoir rendu les cas d'usage de classifieurs IA moins coûteux. Link
Recherche sans récupérateur utilisant Jev au lieu du RAG
Présentation de l'article « Retriever-Free Retrieval », proposant d'utiliser Jev ou des modèles similaires pour la recherche documentaire à la place du RAG, avec son mécanisme et ses résultats.
Lancement de la recherche de personnes propulsée par Jev
Outil de recherche de personnes propulsé par le modèle Jev de TypeSafe AI, à 0,0089 $ par prospect, 85 % moins cher que Clay, compatible avec tout agent et entièrement open source. Link
Jev batch à égalité avec Perplexity Choice dans le classement des réordonnanceurs
Dans le classement des réordonnanceurs sur trois corpus de hevmind, Jev batch et Perplexity Choice obtiennent tous deux un nDCG@10 moyen de 0,501, tandis que Mixedbread v3.1 listwise mène avec 0,511. Link
JEV-1.13.0 : un modèle juge pour améliorer le RAG
Sur B.AI, JEV-1.13.0 peut filtrer les passages récupérés avant qu'ils n'atteignent votre modèle coûteux, améliorant le RAG à moindre coût. Link
Question sur l'affichage des scores pour des questions similaires dans Jev
L'utilisateur demande si des questions similaires sont générées et se demande si cela affiche les éléments les mieux notés dans Jev.
