Peter Ramsing explique comment son équipe commence à utiliser Jev de TypeSafe pour suggérer des questions de suivi lors de la création de tickets, en soulignant la nécessité d'être rapide car ils sont souvent créés au téléphone.
Here's how we are starting to use @typesafeai's Jev. As people are creating tickets we prompt for follow up questions they should be putting in the ticket. It has to be fast because typically these tickets are created while on the phone.
L'auteur partage un retour d'expérience sur Jev : cela semblait délicat au début, mais tout s'est éclairé en le comprenant comme « ne pas laisser l'IA écrire le texte ». En prenant le traitement des demandes comme exemple, l'approche classique consiste à tout confier à GPT ou Claude pour analyse, alors que Jev adopte une approche différente.
Le prototype utilise l'IA pour estimer l'hésitation ou l'intérêt à partir des mouvements du curseur ou de l'arrêt avant le clic, en observant le comportement du client et en complétant les explications ou en suggérant des comparaisons.
L'auteur a créé une démo de service client en temps réel pour le e-commerce avec Jev et gpt-live-1, qui suggère instantanément des produits recommandés en fonction de la parole de l'utilisateur pendant la conversation, offrant une excellente expérience.
