James Long氏がJevで銀行生データから支払先説明を抽出テスト
James Long氏がJevを使い、個人財務ツールで最も厄介な問題である銀行生データからの支払先説明生成に挑戦。初回で約95%の完成度に達し、プロンプト改善の余地が多数あると述べている。
Jevを活用した不正調査エージェント
著者はJevとTigerGraphを使った不正調査エージェントの構築フローを共有。アラート後、グラフ証拠、ベイズ更新、パターン認識を用い、Jevが追加のルックアップを実行し、ポリシーに基づく判定を経て人間の承認を得ます。Jevは制御層として意思決定プロセスを調整します。
Been building a fraud investigation agent using Jev + TigerGraph. The flow is basically: Alert → graph evidence → Bayesian update → pattern → Jev's one extra lookup → policy → verdict → human approval. Jev isn't the decision-maker. It's the control layer that decides
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Jev取引の利益を慈善団体に寄付する提案
Erik Spock Gafni氏は、Jev取引で大きな利益を得た人はその一部を慈善団体に寄付するよう提案している。