Questo post mostra un flusso clinico in cui GLiNER trova la metformina, DeBERTa rileva la contraddizione, Jev restituisce block_conflict e il codice interrompe l'aggiornamento per la revisione umana: tre famiglie di modelli con ruoli diversi in un flusso fail-closed.
i finally turned yesterday’s bar joke into a clinical workflow 😂 GLiNER finds metformin. DeBERTa catches the contradiction. Jev returns `block_conflict`. code stops the update and sends it to human review. 3 model families. 3 different jobs. one fail-closed workflow.
Durante le consulenze cliniche dal vivo, un scriba ambientale fornisce periodicamente le trascrizioni a Jev, che percorre un'ontologia medica per classificare i sintomi, aggiornare la diagnosi differenziale, suggerire trattamenti e identificare segnali d'allarme in tempo reale.
L'autore mostra come indirizzare un paziente al medico giusto usando solo il modello Jev di TypeSafe AI e un po' di codice per porre domande, osservando che durante la conversazione non viene usato alcun LLM.
Uno sviluppatore condivide la creazione di un'app per il monitoraggio delle calorie con Jev, evidenziando l'esperienza istantanea.
