L'autore esplora se i modelli Jev e Laya possono aiutare un agente di supporto a preparare il contesto mentre l'utente scrive il suo messaggio, utilizzando una startup fittizia con 7 documenti.
Explorando qué se puede hacer con Jev y Laya, que (los de moda), me pregunté si podrían ayudar a un agente de soporte a preparar el contexto mientras el usuario escribe su mensaje. El contexto es clave para un LLM, así que armé una startup ficticia con 7 documentos. 🧵
L'autore condivide un'esperienza d'uso di Jev: all'inizio sembrava complicato, ma è diventato chiaro pensandolo come 'non lasciare che l'IA scriva il testo'. Prendendo la gestione delle richieste come esempio, l'approccio convenzionale affida tutto a GPT o Claude per l'analisi, mentre Jev adotta un approccio diverso.
Il prototipo usa l'IA per stimare esitazione o interesse dai movimenti del cursore o dall'indugio prima del clic, osservando il comportamento del cliente e integrando spiegazioni o suggerendo confronti.
L'autore ha creato una demo di assistenza clienti in tempo reale per e-commerce con Jev e gpt-live-1, che suggerisce istantaneamente prodotti consigliati in base al parlato dell'utente durante la conversazione, offrendo un'ottima esperienza.
