Awesome Jev: primi progetti e casi d’uso
Una lista curata dalla community raccoglie primi progetti e idee Jev per sviluppatori che hanno già accesso API.
xmemory condivide il suo metodo per scegliere il modello giusto per ogni passaggio e riporta il test di Jev di TypeSafe come giudice per i dati estratti: ha recuperato l'81% del divario di accuratezza inviando solo il 38% dei dati (testo troncato).
The right model for the right step. That’s how we build memory at xmemory – benchmarking for quality, cost, and latency. We tested @typesafeai's Jev as a judge of extracted data. It recovered 81% of the accuracy gap between a fast and a slow extractor while sending only 38% of