Patrick DeVivo partage un pipeline d'embeddings LLM sur Powerset pour catégoriser des dépôts selon leur README et leur site web, et estime que Jev pourrait grandement le simplifier.
on @PowersetRes we run an LLM embedding pipeline to categorize repos based on their READMEs and website content. we use embedding similarity to a category centroid to determine membership- it works, but seems like a place Jev could really shine could simplify a whole lot and
Malte Ubl a testé Jev de TypeSafe AI sur une évaluation de classifieur existante : il a saturé l'évaluation en qualité et a été 6 fois plus rapide que Gemini 2.5 Flash Lite.
L'auteur a publié une extension DuckDB qui utilise Jev de TypeSafe AI pour classer rapidement des lignes dans des fichiers CSV/Parquet ou des tables DuckDB, environ 10 secondes pour 1k lignes, plus rapide qu'un LLM et plus ergonomique qu'un classifieur.
L'auteur a résumé chaque article avec DeepSeek V4 Flash, puis a envoyé le titre, le résumé et 24 sujets candidats à Jev pour classification, traitant 1 018 articles d'IA pour un coût total de 0,08 $ et une latence médiane de 256 ms par article.
